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MIT用無線信號(hào)+AI算法讓你睡得更香

2017-08-28 來源:DeepTech深科技 字號(hào):

你是否常常被失眠所困擾呢?要知道,包括帕金森和阿爾茨海默在內(nèi)的疾病也同樣會(huì)擾亂人的睡眠。但診斷和監(jiān)測(cè)睡眠狀態(tài)通常需要將電極和各種其他傳感器連接到患者身上,但這樣往往會(huì)讓患者睡得更不安穩(wěn)。

現(xiàn)在,科學(xué)家們研究出了新的無線睡眠檢測(cè)儀,或許能幫助你不再失眠。

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圖、能“隱身”的無線睡眠檢測(cè)儀

為了讓診斷和研究睡眠問題變得更加容易,麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬麻省總醫(yī)院的研究人員設(shè)計(jì)了一種新的設(shè)備來監(jiān)測(cè)不同的睡眠階段,這種新方式最大的亮點(diǎn)就是不用往身上連接各種各樣的傳感器。

他們的設(shè)備使用先進(jìn)的人工智能算法來分析用戶周圍的無線電信號(hào),并將這些測(cè)量轉(zhuǎn)化為不同的睡眠階段:輕度睡眠、深度睡眠和快速眼球運(yùn)動(dòng)(REM,睡眠階段中最淺的階段)。

南加州大學(xué)Andrew and Erna Viterbi電氣工程與計(jì)算機(jī)學(xué)院教授Dina Katabi正是這項(xiàng)研究的帶頭人,她說:“試著想像一下,你家的Wi-Fi路由器不僅知道你在做夢(mèng),還能檢測(cè)你是否睡得夠沉。擁有足夠的深度睡眠對(duì)于人們的記憶鞏固是非常重要的。我們想開發(fā)出沒有實(shí)體設(shè)備的傳感器,這樣就能在不影響用戶的情況下捕捉生理信號(hào)和重要的健康指標(biāo)”。

Katabi與MGH睡眠醫(yī)學(xué)科主任Matt Bianchi、麻省理工學(xué)院教授Tommi Jaakkola 共同進(jìn)行了研究。 麻省理工的研究生Mingmin Zhao 是該研究論文的第一作者,另一位麻省理工的研究生Shichao Yue也參與其中。研究人員們將于8月9日在國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議上發(fā)表他們的論文。

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遙控感應(yīng)

Katabi及其在麻省理工計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室的成員曾經(jīng)開發(fā)過基于無線電的傳感器,能夠遠(yuǎn)程測(cè)量作為健康指標(biāo)的生命體征和行為。 這些傳感器只有筆記本電腦大小,能夠發(fā)射低功率射頻(RF)信號(hào)。 隨著無線電波從患者身上來回反射,身體任何輕微的運(yùn)動(dòng)都會(huì)改變反射波的頻率。而通過分析這些反射波,就能得知如脈搏和呼吸頻率等生命體征。

Katabi說:“它就像一個(gè)智能Wi-Fi盒,把它放在家里就能分析這些反射波。通過留在RF信號(hào)上的特征,就能檢測(cè)到用戶身上所發(fā)生的變化”。

Katabi和她的學(xué)生們還運(yùn)用這種方法創(chuàng)造了叫做WiGait的傳感器,該傳感器可以通過無線電信號(hào)測(cè)量行走的速度。能夠幫助醫(yī)生對(duì)認(rèn)知衰退、心臟或肺部疾病、及其他健康問題進(jìn)行預(yù)測(cè)。

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圖、墻壁傳感器WiGait有一張照片大小,能夠基于人對(duì)無線電信號(hào)的干擾來準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)其行走速度和步幅

開發(fā)這些傳感器之后,Katabi認(rèn)為,類似的方法也可用于監(jiān)測(cè)睡眠。現(xiàn)在,如果要檢測(cè)睡眠狀態(tài),就必須去睡眠實(shí)驗(yàn)室睡上一覺,睡眠監(jiān)測(cè)器(EEG)等機(jī)器將會(huì)對(duì)那晚的睡眠進(jìn)行分析。

“這項(xiàng)研究有著巨大的潛力,正因?yàn)槲覀儗?duì)睡眠還不夠了解,而又有很多人都被睡眠障礙所困擾,”Mingmin Zhao 說, “如果我們能做好這項(xiàng)技術(shù),人們就不用每隔幾個(gè)月親自去實(shí)驗(yàn)室呆一個(gè)晚上,而是在家就能不間斷地對(duì)睡眠進(jìn)行研究。”

為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo),研究人員必須將脈搏、呼吸頻率和身體動(dòng)作的測(cè)量值轉(zhuǎn)換成睡眠階段。而人工智能的最新進(jìn)展——“深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”算法正好能提取和分析來自復(fù)雜數(shù)據(jù)集的信息,例如分析從傳感器接受的無線電信號(hào)。 然而,這些信號(hào)往往包含許多與睡眠無關(guān)的東西,可能會(huì)混淆算法。于是,麻省理工的研究人員提出了一種基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,從而去掉了那些無關(guān)信息。

Jaakkola說:“在測(cè)量的時(shí)候,周圍往往會(huì)帶來許多不必要的變化。而這項(xiàng)算法的特點(diǎn)在于只保持睡眠信號(hào),并去掉其他的干擾”。 在不需要任何校準(zhǔn)的情況下,他們的算法也能在不同的位置用于不同的人。

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研究人員用這種方法對(duì)25名身體健康的志愿者進(jìn)行了測(cè)試,發(fā)現(xiàn)他們的技術(shù)準(zhǔn)確度高達(dá)80%,與基于EEG測(cè)量的睡眠專家所達(dá)到的準(zhǔn)確度相當(dāng)。

“我們的設(shè)備不僅能去掉那些黏在身上的電線和傳感器,還能在家里就能獲得更好的體驗(yàn),同時(shí)也讓醫(yī)生和睡眠技術(shù)人員的工作變得更加輕松。”Katabi說,“他們更不需要一個(gè)一個(gè)手動(dòng)標(biāo)記數(shù)據(jù)。”

睡眠不足

其他研究人員也曾試圖用無線電信號(hào)來監(jiān)測(cè)睡眠,但這些系統(tǒng)只有65%的準(zhǔn)確率,只能感應(yīng)用戶是醒著還是睡著了,卻不能辨識(shí)睡眠階段。但Katabi和她的同事通過訓(xùn)練他們的算法,過濾了來自室內(nèi)其他物體的信號(hào)干擾,只關(guān)注從睡眠者身上反射的數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在,研究人員計(jì)劃使用這項(xiàng)技術(shù)來研究帕金森癥是如何影響睡眠的。Katabi說:“我們常常把帕金森征視為運(yùn)動(dòng)障礙類型的疾病,但它也與非常復(fù)雜的睡眠不足密切相關(guān),而我們對(duì)這方面還不夠了解。”

在不久的將來,這些傳感器還可用于了解更多關(guān)于阿爾茨海默病所引起的睡眠變化,以及如失眠和睡眠呼吸暫停等睡眠障礙;甚至還能更好地檢測(cè)睡眠中的癲癇發(fā)作。

參考:

http://news.mit.edu/2017/new-ai-algorithm-monitors-sleep-radio-waves-0807

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