英国剑桥大学科学家研制出一款舒适且可清洗的智能睡衣。这款睡衣能够通过检测皮肤的微小运动，帮助用户在家监测呼吸暂停等6种睡眠状况。相关论文发表于最新一期《美国国家科学院院刊》。
据研究团队介绍，这款智能睡衣能以98.6%的准确率识别出不同的睡眠状况，同时忽略正常的辗转反侧等睡眠动作。而且，智能睡衣经过特殊的上浆处理，不仅提高了耐用性，还能放在普通洗衣机中清洗。
为了开发这款智能睡衣，团队设计出一种基于石墨烯的传感器，能精准分析用户睡眠期间的呼吸情况。传感器的灵敏度极高，只要与皮肤接触，就会提供高度准确的读数。此外，他们还开发出名为SleepNet的机器学习模型，能根据传感器捕获的信号，识别出鼻呼吸、口呼吸、打鼾、磨牙、中枢性睡眠呼吸暂停和阻塞性睡眠呼吸暂停6种睡眠状况。SleepNet是一款“轻量版”模型，计算复杂性被大大降低，能在便携式设备上运行，无需与计算机或服务器相连。
睡眠不佳会对人的身心健康产生巨大负面影响，因此，适当的睡眠监测至关重要。然而，目前睡眠监测的黄金标准技术——多导睡眠图昂贵且复杂，不适合在家中长期使用。一些更简单的家用设备通常只能监测一种睡眠情况，且体积庞大。相较之下，新型智能睡衣不仅使用便利，而且准确度也高。
英国剑桥大学科学家研制出一款舒适且可清洗的智能睡衣。这款睡衣能够通过检测皮肤的微小运动，帮助用户在家监测呼吸暂停等6种睡眠状况。相关论文发表于最新一期《美国国家科学院院刊》。
据研究团队介绍，这款智能睡衣能以98.6%的准确率识别出不同的睡眠状况，同时忽略正常的辗转反侧等睡眠动作。而且，智能睡衣经过特殊的上浆处理，不仅提高了耐用性，还能放在普通洗衣机中清洗。
为了开发这款智能睡衣，团队设计出一种基于石墨烯的传感器，能精准分析用户睡眠期间的呼吸情况。传感器的灵敏度极高，只要与皮肤接触，就会提供高度准确的读数。此外，他们还开发出名为SleepNet的机器学习模型，能根据传感器捕获的信号，识别出鼻呼吸、口呼吸、打鼾、磨牙、中枢性睡眠呼吸暂停和阻塞性睡眠呼吸暂停6种睡眠状况。SleepNet是一款“轻量版”模型，计算复杂性被大大降低，能在便携式设备上运行，无需与计算机或服务器相连。
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