万蕴Vayyar携手生态合作伙伴推出了基于呼吸监测雷达的睡眠检测算法。算法利用vBlu成像雷达传感器提供的高还原度的呼吸波形和体动数据可以在非接触式、保护隐私的前提下自动识别清醒、浅睡、深睡、快速眼动四类睡眠阶段记录体动水平、在床/离床状态对比PSG睡眠金标准达到接近80%的重叠度和时序一致性。方案支持床头墙面安装或置于床头柜上可用于消费类睡眠监测产品、独居老人与呼吸慢病患者居家监护、医疗或康养机构等场景。一、睡眠算法的原理和功能人体睡眠存在周期性循环规律清醒、浅睡、深睡、REM快速眼动期每个阶段呼吸节律、呼吸幅度、身体体动特征有显著差异。利用vBlu呼吸监测模组提供的连续呼吸波形、体动事件等数据经过训练的AI算法利用呼吸节律的稳定性、周期变异、幅度变化特征结合体动信息综合判断睡眠阶段。睡眠检测算法可以在非接触式、保护隐私的前提下穿透衣物、被褥不受夜间光线影响无需用户调整睡眠习惯实现呼吸体征和睡眠情况的长期连续监测实现可靠的睡眠结构解析适配卧室、病房等敏感场景。算法核心功能包括睡眠分期识别自动划分清醒、浅睡、深睡、快速眼动REM四类睡眠阶段输出入睡时间、起床时间、各阶段占比等完整睡眠结构数据为睡眠质量评估提供量化依据。体动与在床状态监测自动识别目标体动水平、在床/离床状态统计夜间离床次数与累计离床时长支持长期睡眠连续性分析与起居状态监护。二、算法临床表现算法已经在多家三甲医院开展了临床对照验证以金标准多导睡眠监测PSG为参照采用30秒为单位的逐片段比对方法验证睡眠分期识别一致性测试覆盖成人住院患者、新生儿监护等场景。一个实测睡眠例子的分期数据准确率如下基于vBlu呼吸监测雷达的睡眠算法的预测结果与PSG金标准的平均重叠度接近80%。从整夜睡眠周期宏观时序上看算法输出的睡眠周期循环对比人工标注金标准具备高度一致性可输出入睡时间、起床时间、各睡眠阶段占比、离床统计等完整报告。三、vBlu呼吸监测模组万蕴的vBlu呼吸监测模组相比于市场上其他的雷达呼吸监测模组可以提供更稳定、精细的实时呼吸波形、置信度、监测体素点位置、体动数据、离床指标等。媲美医疗级穿戴式呼吸监测胸带的准确度方案基于成熟的24发22收高分辨率射频模组集成的呼吸监测算法可同时跟踪20多个不同体位点的呼吸数据再从中挑选输出最优的接近胸部的呼吸监测点的数据从而可以更好的过滤环境、人体其他部位动作引起的干扰为睡眠检测算法提供更稳定、精细的基础呼吸波形数据。更强环境适应性支持不同的睡眠姿势不同BMI指数的人体不受被子、风扇等干扰的影响。≥150°的超宽视野角范围您可以将其放置在床头柜上或安装在床头上方无需担心因放置角度问题影响使用。支持双人在床的场景监测靠近设备的人员避免同床人员数据之间的相互干扰影响结果的准确度。四、适用场景与人群睡眠呼吸关注人群居家监测针对疑似睡眠呼吸障碍人群提供整夜睡眠呼吸监测用于居家风险筛查与长期随访跟踪。独居老人与慢病患者居家监护支持呼吸异常、长时间离床等事件监测适用于独居老人、慢性病患者的居家睡眠与起居状态远程监护。睡眠质量评估与改善跟踪对接大模型通过分析失眠、睡眠质量不佳人群的量化睡眠结构数据为用户提供作息调整与改善建议和效果评估。医疗机构与康养机构批量监护适用于基层医疗机构住院监护、养老机构、社区康养中心的床位睡眠健康管理降低人工监护成本。欢迎扫描下方二维码或者点击以下链接与联系我们