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(wú)線睡眠檢測(cè)儀，或許能幫助你不再失眠。

圖、能“隱身”的無(wú)線睡眠檢測(cè)儀

為了讓診斷和研究睡眠問(wèn)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(lái)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(lái)分析用戶周圍的無(wú)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(shuō)：“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(kāi)發(fā)出沒(méi)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。

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(kāi)發(fā)過(guò)基于無(wú)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(wú)線電波從患者身上來(lái)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(guò)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(shuō)：“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(guò)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(guò)無(wú)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(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)。

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

開(kāi)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(jué)，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(shuō)， “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(lái)自復(fù)雜數(shù)據(jù)集的信息，例如分析從傳感器接受的無(wú)線電信號(hào)。 然而，這些信號(hào)往往包含許多與睡眠無(wú)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(wú)關(guān)信息。

Jaakkola說(shuō)：“在測(cè)量的時(shí)候，周圍往往會(huì)帶來(lái)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。

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(shuō)，“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(wú)線電信號(hào)來(lái)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(guò)訓(xùn)練他們的算法，過(guò)濾了來(lái)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(lái)研究帕金森癥是如何影響睡眠的。Katabi說(shuō)：“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(lái)，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