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基于人工智能的睡眠医学诊断技术
失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。
目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。
人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。
睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。
图1.本项目研发的原理样机部件
北京理工大学
2023-06-05
医学脑电智能诊断
本项目通过研发神经疾病异常脑状态智能检测方法，并建立基于医联体的脑电分布式智能处理平台，提供适应临床需求的癫痫脑电智能处理和远程协作诊疗方案，提高临床癫痫诊疗效率，并助力于癫分级诊疗体系建设。
清华大学
2021-02-24
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
光声医学成像诊断设备
本项目聚焦生物医学工程产业，围绕分子影像成像核心领域，致力于研发具有完全独立知识产权的光声医学影像产品，本技术的产业化对提升我国在该领域的全球竞争力具有重要的促进作用。采用超短脉冲激光照射生物组织产生热弹膨胀，引发宽带超声信号（即光声信号），据此重建生物组织的结构和功能图像。光声成像的独特价值在于能够表现生物组织的化学和功能信息（如血氧代谢信息等），对疾病（如乳房癌等）早期检测和和诊断具有重要意义。创新优势体现在首次提出光谱与声谱融合的光声图像分析方法，首次提出光声图像与超声图像互补信息融合的方法
南京大学
2021-04-14
医学影像云诊断思维训练与考核系统
该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发，贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求，方便教师对各 类影像图片的展示和教学，能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习，以及熟悉临床应用及诊疗流程，有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。
山东新华医疗器械股份有限公司
2022-11-08
枕式睡眠监测系统
本系统通过嵌入压电陶瓷传感器的睡枕感知人在睡眠时的信号，经过 一系列处理获取使用者的呼吸、心率和体动三种生理信号波形和数值， 完成居家环境下的睡眠监测服务，并提供睡眠质量评估、疾病预测等健 康辅助功能。 该系统的技术先进性在于，将感知端嵌入到日常生活使用的睡枕当 中，装置方便、实用、对患者生理心理负荷小，并结合先进的信号处理 方法获取生理信号、提供健康辅助服务，从而实现低成本家庭环境下
西北工业大学
2021-04-14
无感化智能睡眠监测装备
本成果提出一种无感化智能睡眠监测装备。该装备旨在针对目前医疗康复行业所需检测的人体心率、呼吸、体温、动作模态三种体征进行多功能集成并进行精密测量。在分别构筑三种底层功能感知结构的基础上，对单一功能结构进行多功能集成研究并构建与之配套的传感电路系统及数据可视化界面，不断优化柔性功能感知器件组分、结构、性能实现对人体三种检测体征的无感化精密测量。针对失眠/睡眠呼吸暂停综合征/普通人，实现人体生命体征信号精密测量，输出测量图谱/报告。
图1 产品功能简介
该成果基于多材料、高灵敏的传感单元，通过高分辨率、高灵敏度、稳定无扰化的生理信号采集系统采集信息，借助云-边-端协同、深度学习等人工智能领域技术，三位一体形成疾病症状可量化的智能评估体系，对人体实现连续、移动状态下的心率、呼吸、体温、动作模态等多维度的无感式测量。面向不同群体，装备可以在无束缚状态下对人体进行全天候的监测并提供预警服务，同时为临床医生和护士提供有价值的数据信息，辅助诊断及护理。实现睡眠质量监测与远程监护管理，最终打造“人-机-环”共融的睡眠环境生态。
图2 成果核心关键技术简易图示
【技术优势】
（1）柔性纤维新材料与智能织物计算的结合赋予智能健康监测系统无感性及准确性，实现精密测量；对比医用心电监护仪，该装置可以更快发现呼吸暂停异常。
（2）形成大纤维闭环产业链，从材料、纺丝、纺纱到织造的全流程柔性感知纤维制备流程，为智能健康监测系统的产业化奠定坚实基础，且具备“感传算”一体化技术全覆盖的多样化服务，惠及民生。
（3）该装置可进行全天候的监测，并提供预警服务，为临床医生和护士提供有价值的数据信息，辅助诊断及护理。
华中科技大学
2023-03-20
北京大学医学部多模态睡眠系统招标采购项目公开招标公告
北京大学医学部多模态睡眠系统招标采购项目 招标项目的潜在投标人应在登录东方在线www.o-science.com注册并购买获取招标文件，并于2022年06月29日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。
北京大学
2022-06-09
Divcap——基于感官睡眠的智能睡帽设计
本项目结合五行以及中医治疗失眠的相关理论，运用人工智能中表情识别的相关技术，结合大数据进行情绪与睡眠质量的分析。
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
井康琦
美院/数字媒体艺术
2018-2022
吴诗璇
悉商/金融学
2019-2023
朱烨晨
美院/数字媒体艺术
2017-2021
丁晗
智能科学与技术
2017-2021
盛一菲
悉商/工商管理
2017-2021
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
李谦升
美术学院
副教授
数据可视化
四、项目简介
生活中超过一半的人都出现了失眠的问题，甚至一些人是长年累月的失眠，失眠已经给人们的健康造成了极大的影响。本项目结合五行以及中医治疗失眠的相关理论，运用人工智能中表情识别的相关技术，结合大数据进行情绪与睡眠质量的分析。在此基础上，通过产品设计的相关理论，市场调研、痛点分析、用户需求分析、用户体验设计等设计流程，完善产品设计产出。弘扬中国传统文化，普及中医知识。结合可穿戴设计的相关概念，引入新技术、新材料，应用多学科交叉的创新设计方法，设计出一款真正有助于睡眠的可穿戴产品，以此来解决人们失眠的困扰。
上海大学
2022-08-12