交汇点讯 睡眠质量直接关系人体健康，目前广泛使用的睡眠监测方法需要可穿戴设备的支持。但是对于儿童、老人等特殊人群，可能会出现使用不便的情况。是否还有更多睡眠监测技术可以选择呢？
近日，记者从南京理工大学获悉，该校电子工程与光电技术学院洪弘教授领衔的新型生物医学传感团队利用大规模夜间呼吸信号与深度学习技术，成功研发出高精度、非接触式的睡眠监测新方法，相关成果已被国际顶尖期刊《自然-通讯》接收。
使用者无需佩戴任何传感器设备，只要将仅一个手机大小的毫米波雷达传感器安装在距离自己2米的范围内，即可监测睡眠时的呼吸和身体活动信号。
“研究表明，人在睡觉时的神经生理活动会显著影响呼吸模式。这些源于不同阶段自主神经和神经调控的独特呼吸特征，为通过胸腹运动推断睡眠阶段提供了生理学依据。毫米波雷达正是通过精准捕捉人的胸腹微动来判断睡眠状态。” 洪弘告诉记者。
过去，人们也曾使用过非接触雷达来监测睡眠，但因存在数据稀缺、模型泛化差、生理映射不清等问题，最终没有大规模使用。与以往不同的是，洪弘团队首次在睡眠医学领域提出“异质同源迁移”的人工智能方法，即利用传统睡眠监测设备中积累的呼吸大数据，借助迁移学习技术，将已有的专业知识转移到毫米波雷达这种非接触传感器上，使得雷达监测睡眠状态的准确性达到与医院使用的临床级设备相媲美的水平。“这个监控平台可以同时精准解析人体的浅睡、深睡、快速眼动睡眠状态，并估算睡眠呼吸暂停低通气指数，人们可以随身携带随时随地监测睡眠质量。”研究团队成员庄中旭博士介绍。
此外，团队还进一步开发了“远程睡眠健康管理平台”，医生可通过平台远程获取专业报告并对患者进行指导干预。
新华日报·交汇点记者 叶真
