用于压力检测的挥发性有机物：一项范围综述及使用低成本传感器的探索性可行性研究
人机交互
2025-12-25 v1
摘要
挥发性有机物 (VOCs) 代表了一种新颖但尚未被充分探索的情绪识别模态。本文对使用低成本传感器的基于 VOC 的情感计算进行了系统性证据综合和探索性研究。研究一是一项遵循 PRISMA-ScR 指南的系统性范围综述，分析了来自 610 条记录中涉及呼吸、汗液、皮肤和尿液生物来源的 16 项研究。证据表明，压力和情感状态反映在 VOC 特征（醛类、酮类、脂肪酸、硫化合物）中，尽管存在相当大的异质性。当前研究主要依赖实验室级的 GC-MS 或 PTR-MS，而可穿戴传感器提供模式级输出，无法进行化合物特异性识别——这是实际系统的一个关键差距。研究二 (n=25) 探讨了低成本 TVOC 传感器 (BME688, ENS160) 结合生理监测 (HR, HRV, GSR) 是否能检测到实验室诱发的压力。探索性分析显示，高心血管反应者在算术压力期间表现出升高的 TVOC (d=1.38)，但需要在更大样本中进行重复验证。出现了显著的个体间变异性 (CV>80%)，耦合模式受到基线排放水平和 30-80 秒时间滞后的调节。基于随机森林的多模态分类达到了 77.3% 的准确率 (5 折交叉验证)。SHAP 分析表明，VOC 传感器贡献了模型性能的 24.9%。留一被试交叉验证的准确率为 65.3%，凸显了个体校准的必要性。这项工作提供了三个贡献：(1) 全面绘制了 VOC 生物标志物证据和技术差距，(2) 初步证明了低成本传感器可以在多模态融合中捕获与压力相关的 VOC 模式，以及 (3) 识别了关键的实现挑战。研究结果需要在更大样本 (n>=50) 中进行重复验证。
引用
@article{arxiv.2512.21105,
title = {Volatile Organic Compounds for Stress Detection: A Scoping Review and Exploratory Feasibility Study with Low-Cost Sensors},
author = {Nicolai Plintz and Marcus Vetter and Dirk Ifenthaler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.21105},
year = {2025}
}
备注
13 pages, 5 tables, 1 figure