DeepDream：睡眠健康监测智能耳塞
2024年12月1日
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用于全面睡眠健康监测的入耳式可穿戴设备，具备多模态生理传感能力。
概述
DeepDream是一个专为连续睡眠健康监测设计的智能耳塞平台。通过利用耳道独特的传感机会，DeepDream在睡眠期间捕获丰富的多模态生理和行为信号，实现先进的睡眠分析和健康评估。
PSG级监测 — DeepDream旨在以舒适的家用可穿戴形式实现多导睡眠图（PSG）级别的睡眠监测精度，使临床级睡眠评估在实验室外也能实现。
核心特性
- 3通道PPG传感 — 高保真光电容积描记，用于血氧饱和度（SpO2）、心率和心率变异性（HRV）监测
- 入耳式脑电图 — 脑活动监测，用于睡眠阶段检测和睡眠质量评估
- 体温监测 — 连续耳内温度追踪，用于昼夜节律和健康监测
- 次声麦克风 — 捕获心音和呼吸音，用于心肺健康评估
- 6轴IMU — 运动追踪，用于睡眠姿势检测和运动分析
- 舒适设计 — 符合人体工程学的外形，适合整夜佩戴
传感能力
心血管监测
- 实时心率和心率变异性分析
- 血氧饱和度（SpO2）追踪
- 通过次声麦克风进行心音分析
睡眠分析
- 睡眠阶段分类（浅睡、深睡、快速眼动睡眠）
- 睡眠质量指标
- 睡眠呼吸暂停检测
- 打鼾检测
呼吸监测
- 呼吸频率追踪
- 呼吸音分析
- 呼吸模式检测
身体指标
- 核心体温监测
- 睡眠姿势追踪
- 运动和不安分析
应用场景
- 睡眠研究 — 纵向睡眠研究和睡眠障碍研究
- 数字健康 — 家庭睡眠监测和远程医疗
- 健康追踪 — 个人睡眠优化和健康洞察
- 临床应用 — 睡眠呼吸暂停筛查、心血管健康监测
技术优势
入耳式外形提供了几个独特优势：
- 稳定的信号质量 — 与腕戴设备相比，运动伪影最小
- 丰富的传感模态 — 可访问脑电图、温度和声学信号
- 睡眠舒适 — 设计用于整夜佩戴而不会感到不适
- 隐私保护 — 设备端处理敏感健康数据
面向研究人员
DeepDream为睡眠和健康研究提供全面的平台：
- 原始传感器数据访问
- 可定制的信号处理流程
- 与睡眠分析算法集成
- 支持纵向研究
非常适合睡眠研究实验室、数字健康研究以及专注于睡眠期间生理监测的可穿戴计算研究。
相关论文
- DreamCatcher：基于耳戴设备的非限制环境下佩戴者感知多模态睡眠事件数据集 — 使用耳戴设备进行睡眠事件检测的基准和数据集
- 使用主动降噪耳塞的睡眠声音分类 — 利用主动降噪技术进行睡眠监测的高级声学分析
Authors
Associate Professor (Research Track)
Yuntao Wang’s research centers on physiobehavioral computing and
intelligent interaction for mobile and wearable systems. His work
focuses on (1) developing robust, efficient sensing that performs
reliably on mainstream devices, (2) extracting spatiotemporal patterns
from multimodal signals to infer interaction intent by leveraging
natural behavioral correlations, and (3) designing edge-efficient interfaces
that deliver high performance on mobile and wearable platforms.
He has published 90+ papers, received 10 international conference awards,
and holds 30+ granted patents. His contributions have been
recognized with honors including the Wu Wenjun AI Outstanding Youth
Award (2024), the CAST Young Elite Scientists Sponsorship Program (2022),
the Qinghai High-Level Innovation & Entrepreneurship Leading Talent (2024),
and the First Prize of the China Electronics Institute Science & Technology Award (2019).