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世界卫生组织曾进行过一项社会调查,调查发现超过2亿3500万人患有哮喘,每年有超过300万人死于慢性阻塞性肺病。

呼吸疾病在全世界广泛发生。目前,已有专家学者开展对于呼吸状态的监控与分析,通过对呼吸状态进行远程实时测量,可以实现对人类及其他哺乳动物生理和心理双重状态的评估,从而有效、及时地制定相应干预措施或治疗手段。

依托曙光计算服务,开发便携式呼吸监控系统

近期,华东师范大学一课题组结合曙光计算服务平台的算力资源,开发出了一套便携式呼吸监控系统。据悉,该系统可远程、非接触采集测量对象的原始呼吸图像,再从图像序列中提取呼吸信号,最后对呼吸信号进行智能分析和智能诊断。便携式呼吸监控系统在图1中展示。

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图1.便携式呼吸监控系统

通过摄像头系统将追踪用户身上粘贴的标志物,从用户的胸腹移动中提取呼吸信号,对呼吸信号进行滤波处理,自动计算用户的呼吸速率,判断呼吸模式,最后利用曙光计算服务平台加速计算后将结果发送至微信小程序端。

相较于传统的检测方法,此套监控系统无需仪器与测试者接触,减少了被测人员的生理与心理负担。

基于曙光计算服务平台的支撑,呼吸监控系统经过海量图像处理和信号处理技术后获取呼吸信号、计算呼吸速率等关键指标,并使用神经网络模型实现对异常呼吸的识别和分类,不仅可以实时获取并显示呼吸波形,还能定时将呼吸模式的诊断结果发送至用户的手机。图2展示了便携式呼吸监控系统在实际应用场景下运行的效果。


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图2.在实际应用中的便携式呼吸监控系统

此外,系统将配置去噪和去除移动干扰、呼吸速率估计和呼吸模式分类模块等更多模块,以优化监测系统能力。诸类技术的实现都需要更大的算力支撑。

正确率增加至85%,识别率大于90%

在未来,华东师范大学某课题组还对该呼吸监测系统开展更长远的规划。课题组将依托曙光计算服务强大的算力支撑,进一步增强此套便携式呼吸监控系统的应用能力:将呼吸测量距离增加至最远4米,并实现同时测量人数大于2人;优化呼吸状态诊断正确率增加至85%以上,实现异常呼吸模式的识别率大于90%等多项指标的提升。

便携式呼吸监控系统的应用场景,将包括但不仅限于办公场景、健身房、养老院、医院、畜禽养殖场、体育竞技等多个领域。通过对人群进行非接触式的呼吸状态测量,辅助开展公共卫生疾病的筛查与监控,为人类健康增添一道安全屏障。此外,人类及其他哺乳动物是高度复杂的空间和时间有机融合体,该技术及其将来的扩展系统可以有效地、非接触地捕获复杂环境下的生理信号信息,故可以为其他基础研究和应用研究提供非常有效的技术解决方案。


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