介绍

想象一下，利用我们的肌肉、心脏等产生的信号来为人工智能 (AI) 引擎提供动力。几年前，这可能听起来像科幻小说，但在过去几个月中，通过 ChatGPT 等工具和研究，AI 解决方案越来越多地出现在我们的日常生活中。生物信号也不例外，它是临床应用和消费产品中 AI 解决方案的来源。生物信号传感器是一种能够捕捉我们身体的电信号和生理信号的巧妙设备，已成为许多 AI 项目中宝贵的数据来源。这些传感器已经进入了实验室和研究人员的头脑，将创新推向了新的高度。从医疗保健到游戏，从理解情绪到预测用户行为，生物信号和 AI 的结合正在引发一些令人难以置信的用例。在这篇博文中，我们将带您了解生物信号传感器如何以非凡的方式增强 AI 研究。无论您是 AI 爱好者，还是只是对技术与人体之间的协同作用感到好奇，这篇博文都适合您。

入门：寻找正确的算法

生物信号可能是复杂的信号，通常肉眼无法看出其模式。高级机器学习技术是人工智能的一个子集，它能够从提供的数据集中学习并提取模式，而这些模式如果没有大量的生物信号处理工程，很可能会被忽视。

找到应对新 AI 挑战的最佳方法并不总是显而易见的。幸运的是，M. Harman 等人的研究人员通过分析常见的模式识别和数据分析方法在生物信号数据上的适用性，提供了有用的信息。这项研究特别探讨了六种常用方法，并在包含使用 PLUX 心电图 ( ECG) 传感器获取的心电图记录（心脏信号）的公共数据集上对它们进行了测试。这些方法检查心跳的原始信号和视觉表示，目的是预测正常和异常心跳。这些信息可能有助于您启动新的 AI 挑战并为您指明正确的方向。在已发表的研究论文中了解有关该研究项目的更多信息。

生物信号驱动的视频游戏难度级别

有没有想过你的身体是否能分辨出视频游戏的难度？事实证明，P. Rodrigues 等人的研究可以证明这一点，他们引入了一个创新框架，通过测量你的生理反应来对虚拟现实 (VR) 视频游戏的难度进行分类。

为了验证这一点，他们开发了一款基于拼图的 VR 游戏，该游戏具有三个不同的难度级别，每个级别都针对特定的情感区域。32 名参与者参加了这项研究，他们在玩游戏的同时，使用心电图 (ECG)、皮电活动 (EDA)和呼吸传感器记录他们的生理反应。参与者还在游戏过程中报告了他们的情绪，以将生理反应与感知到的情绪和难度级别相匹配。

对这些自我报告的分析证实，不同的游戏级别确实会触发不同的情绪和难度级别。仅使用收集到的生物信号，研究人员就能够处理数据，并使用机器学习方法 4 次中有 3 次正确预测游戏难度。

这开启了一个全新的视频游戏交互世界，并要求进一步探索这种方法。也许你的下一款视频游戏的难度级别已经由生物信号驱动（我们只是希望你不喜欢恐怖游戏）。在已发表的研究论文中了解有关这个创意研究项目的更多信息。

让你的情绪找到完美的跑步播放列表

可穿戴技术正在重塑以用户为中心的应用程序，其在体育界的影响也不容忽视。这项技术被战略性地用于提高运动员的表现、降低受伤风险和调节疲劳。值得注意的是，情绪已成为这些进步的关键组成部分。那么，为什么不利用自己的情绪来控制激励自己的 Spotify 跑步播放列表呢？DJ-Running 项目的研究人员正是考虑到了这一点，并引入了一种开创性（双关语）方法，利用可穿戴设备和机器学习模型来推断跑步者在训练期间的情绪。

该研究围绕使用皮肤电活动 (EDA) 传感器展开，该传感器记录与情绪识别相关的生理信号。得出的情绪洞察与移动应用程序无缝集成，在项目框架内，该应用程序精心选择和播放定制音乐，激发跑步者的即时动力。

从本质上讲，这项研究体现了可穿戴技术与情感分析在运动训练领域的协同作用，而运动训练领域的研究通常以通过机械和肌肉活动监测运动表现变化和预防伤害为主。有关该项目的更多信息，请访问项目主页或已发表的研究论文。

利用机器学习和可穿戴设备检测睡眠阶段

睡眠在幸福感中起着举足轻重的作用，这一点已得到广泛认可。在一项由 R. Brage 等人开展的研究中，研究小组专注于开发用于自动睡眠周期检测的机器学习算法。这些模型使用与美国睡眠医学会提供的《睡眠评分手册》

相一致的功能，在包含 2056 条多导睡眠图的庞大数据库上进行训练，这些睡眠研究监测患者睡眠期间的大脑、心脏和呼吸器活动等，以了解他们的睡眠模式和睡眠质量。

该研究旨在创建一种算法，仅通过光电容积描记法 (PPG)设备（一种在受试者睡眠期间放置在其食指上的简单光学传感器）即可预测睡眠阶段和质量。在实际测试中，与流行的睡眠阶段分类应用程序相比，研究人员算法的分类产生了稳健的输出，在所有四个睡眠阶段的结果匹配率达到 90%。

本研究重点介绍了简化和可穿戴生物信号传感器的使用案例和可靠性，可作为廉价且易于使用的家庭睡眠研究工具的潜在用途。通过结合可穿戴生物信号和人工智能解决方案，将研究与实际应用联系起来。在已发表的研究论文中了解有关该项目的更多信息。

关闭

人工智能 (AI) 与生物信号的结合只是科幻小说的一部分的时代早已一去不复返。相反，我们可以随处找到生物信号，它们与 AI 的结合显示出有趣且激励人心的应用潜力，正如本博客文章中介绍的用例所示。从用于临床目的的心率分析到由跑步者情绪状态驱动的 AI 策划的播放列表，生物信号和 AI 的结合揭示了创新的前景。预测视频游戏难度和识别睡眠阶段不仅可以增强娱乐性，还可以提供对用户体验的潜在洞察。

这些用例共同强调了融合生物信号和 AI 的实际价值，邀请我们在不断发展的技术环境中探索和利用这种协同作用。也许这篇博客文章会激发您了解有关生物信号的更多信息并开始您自己的 AI 挑战。