壓電薄膜可穿戴式傳感器，非語言通信，解碼你的面部微表情

壓電薄膜可穿戴式傳感器，解碼你的面部微表情，甚至非語言通信密碼

肌萎縮性側索硬化症（ALS）的人控制肌肉的能力逐漸下降。結果，他們經常失去說話的能力，使其難以與他人交流。而現有的用於促進非語言交流的設備通常需要較高的計算負荷，或者具有剛性且笨重的形狀，不適合在面部或其他曲線體表面上使用。

現在，麻省理工學院的一個研究人員團隊現在已經設計了一種可拉伸的，類似皮膚的設備，該設備可以連接到患者的面部，並且可以測量諸如抽搐或微笑之類的小動作。使用這種方法，患者可以通過設備測量和解釋的微小動作傳達各種情緒，例如"我愛你"或"我餓了"。 該研究今天發表在《自然生物醫學工程》(Nat Biomed Eng)上(論文題目：Decoding of facial strains via conformable piezoelectric interfaces. )。

麻省理工學院媒體實驗室報告了用於解碼面部應變和預測面部運動學的集成系統的設計和先導測試。該系統由可產生應變的壓電薄膜組成，並可批量生產。在健康個體和肌萎縮性側索硬化症(ALS)患者中，發現壓電薄膜，結合用於實時檢測和分類不同皮膚變形特徵的算法，可以對面部運動進行可靠的解碼。該集成系統可以適於在臨床環境中用作非語言通信技術，或用於監測神經肌肉狀況。

研究人員希望他們的新設備能夠使患者以更自然的方式進行交流，而不必處理笨重的設備。可穿戴式傳感器很薄，可以偽裝成化妝品以匹配任何膚色，因此不顯眼。

麻省理工學院媒體藝術與科學系LG電子職業發展助理教授，研究團隊負責人Canan Dagdeviren說："我們的設備不僅具有可延展性，柔軟性，一次性性和輕巧性，而且在視覺上也不可見。" "你可以偽裝它，沒有人會認為你的皮膚上有東西。"

研究人員在兩名ALS患者（一名女性和一名男性，以確保性別平衡）中測試了該設備的初始版本，並表明該設備可以準確地區分三種不同的面部表情-微笑，張開嘴巴和lips起嘴唇。

皮膚般的傳感器

Dagdeviren的實驗室，即適形解碼器小組，專門從事開發可粘附於身體的適形（柔性和可拉伸）電子設備，用於各種醫療應用。在2016年與史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）會面後，她對研究如何幫助神經肌肉疾病患者進行交流產生了興趣，當時世界著名的物理學家拜訪了哈佛大學，而達格德維倫（Dagdeviren）則是哈佛研究員學會的初級研究員。

霍金於2018年去世，患有一種進展緩慢的ALS。他能夠使用紅外線傳感器進行通訊，該傳感器可以檢測到臉頰的抽搐，從而使光標在字母的行和列之間移動。雖然有效，但此過程可能很耗時且需要龐大的設備。

其他ALS患者使用類似的設備來測量控制面部肌肉的神經的電活動。但是，這種方法也需要笨重的設備，並且並不總是準確的。

Dagdeviren說："這些設備非常堅硬，平坦且呈方形，可靠性是一個大問題。即使在同一天同一位患者，您也可能無法獲得一致的結果。"

而他們創建的設備由嵌入在矽樹脂薄膜中的四個壓電傳感器組成。傳感器由氮化鋁製成，可以檢測皮膚的機械變形並將其轉換為易於測量的電壓。所有這些組件都易於批量生產，因此研究人員估計每臺設備的成本約為10美元。

研究人員對健康志願者使用了一種稱為數字成像相關性的過程，以幫助他們選擇最有用的位置來放置傳感器。他們在臉上隨機畫出黑白斑點圖案，然後在對象進行面部動作（例如笑臉，抽動臉頰或吐出某些字母的形狀）時，使用多個攝像頭在該區域拍攝了許多圖像。圖像由軟體處理，該軟體分析小點如何相對於彼此移動，以確定單個區域中經受的應變量。

麥金託什說："我們讓受試者進行不同的動作，並創建了臉部各個部位的應變圖。" "然後，我們查看了應變圖，確定了在臉部的哪個位置看到了適用於該設備的正確應變水平，並確定該位置是放置該設備進行試驗的合適位置。"

研究人員還使用皮膚變形的測量結果來訓練機器學習算法，以區分微笑，張開嘴巴和lips起嘴唇。他們使用此算法對兩名ALS患者進行了設備測試，並能夠在區分這些不同動作方面獲得大約75％的準確性。健康受試者的準確率是87％。

加強溝通

研究人員說，基於這些可檢測到的面部動作，可以創建一個短語或單詞庫來對應不同的動作組合。Dagdeviren說："我們可以根據您的動作創建可自定義的消息。" "從技術上講，您可以創建成千上萬條消息，而現在沒有其他技術可以使用。這完全取決於您的庫配置，可以針對特定患者或一組患者設計該庫。"

來自傳感器的信息被發送到手持式處理單元，手持式處理單元使用研究人員訓練以區分面部動作的算法對其進行分析。研究人員說，在當前的原型機中，該裝置已連接至傳感器，但也可以通過無線方式實現連接。

研究人員已經申請了這項技術的專利，他們現在計劃對其他患者進行測試。研究人員說，除了幫助患者交流之外，該設備還可以用於追蹤患者疾病的進展，或衡量他們所接受的治療是否有效。

這項研究由麻省理工學院媒體實驗室聯盟，美國國家科學基金會以及美國國家生物醫學成像與生物工程研究所資助。