新突破!AI傳感器算法可提高人體睡眠質(zhì)量

時(shí)間:2017-08-16

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):超過(guò)5,000萬(wàn)的美國(guó)人正在經(jīng)受睡眠障礙、以及包括帕金森和阿茲海默病等可以破壞睡眠的疾病。

超過(guò)5,000萬(wàn)的美國(guó)人正在經(jīng)受睡眠障礙、以及包括帕金森和阿茲海默病等可以破壞睡眠的疾病。常規(guī)的方法來(lái)診斷和監(jiān)測(cè)這些疾病,通常需要在患者身上貼上各種電極和傳感器,這無(wú)疑加重了對(duì)患者睡眠的干擾。下面就隨醫(yī)療電子小編一起來(lái)了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

如何能夠使得對(duì)睡眠問(wèn)題的診斷和研究更加容易呢?

來(lái)自MIT和馬薩諸塞州總醫(yī)院(MassachusettsGeneralHospital)的研究人員設(shè)計(jì)了一種監(jiān)測(cè)睡眠階段的新方法,而且不需要在身體上貼上各種各樣的傳感器。他們的設(shè)備使用了一個(gè)先進(jìn)的人工智能算法來(lái)分析人體周?chē)臒o(wú)線電信號(hào),并且將這些信號(hào)的測(cè)量翻譯成睡眠的階段:淺度、深度以及快動(dòng)眼(REM)階段。

“設(shè)想一下,如果你的Wi-Fi路由器知道你在什么時(shí)間做夢(mèng),并且可以檢測(cè)你是否有足夠的深度睡眠,這對(duì)于鞏固記憶是非常重要的,”研究的領(lǐng)導(dǎo)者電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)教授DinaKatabi表示,“我們的愿景是開(kāi)發(fā)健康的傳感器,能夠在無(wú)形中捕獲生理信號(hào)和重要的健康指標(biāo),而不需要用戶以任何方式改變他們的行為?!?/p>

研究發(fā)表在了8月9日的機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際會(huì)議上。

遙控傳感

Katabi與她團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室。

此前,她們已經(jīng)開(kāi)發(fā)了基于無(wú)線電的傳感器,使其能夠遠(yuǎn)程測(cè)量可以作為健康指標(biāo)的生命體征和行為。這些傳感器由無(wú)線設(shè)備組成,大小相當(dāng)于一臺(tái)手提電腦,能夠發(fā)出低功率的無(wú)線電頻率(RF)信號(hào)。當(dāng)無(wú)線電波被人體反射,微小的身體移動(dòng)都會(huì)使得反射的電波頻率發(fā)生改變。分析這些電波可以揭示生命體征,如脈搏和呼吸頻率。

“這是一個(gè)小的就像Wi-Fi一樣的盒子,可以安裝在家里,通過(guò)身體作用在RF信號(hào)上的標(biāo)記,分析這些反射信號(hào)并且發(fā)現(xiàn)身體的這些改變,”Katabi解釋說(shuō)。

Katabi和她的學(xué)生們也使用了這個(gè)方法創(chuàng)造了一個(gè)傳感器,稱為WiGait。這款傳感器可以通過(guò)無(wú)線信號(hào)測(cè)量走路的速度,這可以幫助醫(yī)生預(yù)測(cè)認(rèn)知減退、跌倒,某些心臟或者肺部疾病,或者其他的健康問(wèn)題。

在開(kāi)發(fā)了這些傳感器之后,Katabi考慮到類(lèi)似的方法也可以用于監(jiān)測(cè)睡眠。現(xiàn)在常規(guī)的研究手段,是讓患者一夜都呆在睡眠實(shí)驗(yàn)室里,并連接到諸如腦電圖(EEG)等監(jiān)視設(shè)備上。

“機(jī)會(huì)是非常大的,因?yàn)槲覀儧](méi)有很好的了解睡眠,而大量的人口又存在睡眠的問(wèn)題,”第一作者研究生MingminZhao表示,“我們有了這項(xiàng)技術(shù),如果我們可以使得它有效,可以驅(qū)動(dòng)我們從一個(gè)睡眠研究需要在睡眠實(shí)驗(yàn)室中做幾個(gè)月的世界中,變成只要在家中持續(xù)進(jìn)行就可以?!?/p>

于是,為了達(dá)到這一目的,研究人員需要提出一種方式來(lái)將他們測(cè)量的數(shù)據(jù)翻譯成為幾個(gè)睡眠階段的脈搏、呼吸頻率以及運(yùn)動(dòng),而最近先進(jìn)的人工智能使得訓(xùn)練計(jì)算機(jī)算法成為可能。算法被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取和分離信息,例如對(duì)于從研究人員傳感器中獲取的無(wú)線信號(hào)來(lái)說(shuō),這些信號(hào)包含了大量與睡眠不相關(guān)的信息,對(duì)算法造成了干擾。MIT的研究人員因此提出了一種基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI算法,以消除不相關(guān)信息的干擾。

“周?chē)沫h(huán)境對(duì)我們的測(cè)量引入了很多不必要的變量。新穎之處在于我們能夠保有睡眠的信號(hào),同時(shí)消除其余的,”聯(lián)合作者TommiJaakkola表示。他們的算法可以用于不同位置不同人員,不需要進(jìn)行任何的校驗(yàn)。

研究人員使用了這種方法對(duì)25名健康的志愿者進(jìn)行了測(cè)試。研究發(fā)現(xiàn)他們的技術(shù)精確度可以達(dá)到80%,與睡眠專家基于EEG測(cè)量的準(zhǔn)確度相當(dāng)。

“我們的設(shè)備允許你不但移除原本要施加于人體的傳感器,而且使得實(shí)驗(yàn)可以以更好的方式在家中進(jìn)行,并且也使得醫(yī)生以及睡眠專家的工作更加便捷,”Katabi表示,“他們不必在重重的數(shù)據(jù)中進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)記?!?/p>

睡眠不足

其他的研究人員曾嘗試使用無(wú)線信號(hào)來(lái)監(jiān)測(cè)睡眠,但是這些系統(tǒng)只有65%的精確度并且主要定義受試者是醒著還是睡眠狀態(tài),并不能夠區(qū)分他們所在的睡眠階段。Katabi和她的同事們能夠通過(guò)訓(xùn)練他們的算法提升對(duì)不必要的無(wú)線信號(hào)去除的能力,去除從房間內(nèi)其他物體反射的無(wú)線信號(hào),只包含睡眠的人體所反映的數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在,研究人員計(jì)劃使用這項(xiàng)技術(shù)研究帕金森疾病如何影響睡眠。

“當(dāng)你想到帕金森病,你就會(huì)想到運(yùn)動(dòng)的障礙,但是疾病與很復(fù)雜的睡眠不足相關(guān),關(guān)于這一點(diǎn),我們目前還沒(méi)有完全解讀,”Katabi指出。

這種新式的傳感器可以用來(lái)學(xué)習(xí)阿茲海默病所導(dǎo)致的睡眠改變,與睡眠障礙,例如失眠與睡眠呼吸暫停。它也有望用于研究睡眠中的癲癇發(fā)作,這在通常的研究中是很難被發(fā)現(xiàn)的。

在未來(lái),這種家用的睡眠監(jiān)測(cè)裝置有望能夠收集大量的數(shù)據(jù),這些大數(shù)據(jù)積累對(duì)于科學(xué)家們進(jìn)一步解讀睡眠相關(guān)疾病的奧秘,也許有著意想不到的作用。

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