美国约有5000万人患有睡眠障碍。为了使医生诊断这些疾病,患者必须在与电极和传感器相连的睡眠实验室中度过一夜,这可能令人不愉快和神经痉挛。
麻省理工学院的研究人员现在已经提出了一种从患者家庭舒适度中无线捕获睡眠模式数据的方法。他们的笔记本电脑大小的设备会将无线电波从一个人身上反射出来,智能算法分析信号以准确解码患者的睡眠模式。
该设备可以允许专家在一个隔夜实验室中监测某人的睡眠数周或数月,而不是每隔几个月一次。除了让医生诊断和研究睡眠障碍外,他们还可以使用它来了解帕金森病,阿尔茨海默病,癫痫和抑郁症等药物或疾病如何影响睡眠质量。
负责这项工作的麻省理工学院电气工程与计算机科学教授Dina Katabi说:“在自己的卧室里无线地实现这一点,你可以看到药物的影响以及长期监测的疾病进展。
在睡眠期间,我们通过三个不同的睡眠阶段:轻,深和REM。Katabi说,健身乐队和手机应用程序使用加速度计跟踪人的睡眠模式,但是它们不会产生足够准确的医疗用途的睡眠阶段的数据。
新的RF系统将呼吸,脉搏和运动信息与80%的准确度相结合,与实验室脑电测试相同。研究人员在超过100夜睡眠的25名志愿者身上测试了该系统。他们在8月9日在国际机器学习会议上介绍了他们的工作。
该设备将Wi-Fi信号功率的千分之一的RF波发送出去,并拾取从墙壁,家具和睡眠主体反射的信号,其最小运动改变了反射信号的频率。深层神经网络算法从反射信号的混乱中提取相关的睡眠相关信号,并将数据转换为有意义的睡眠阶段。
麻省理工学院团队以前使用相同的无线电系统来测量步行速度并检测和分析情绪。
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