近日，南京邮电大学副校长肖甫教授和南方科技大学生物医学工程系王文锦副教授在“非接触健康监测”领域开展研究合作，在SCI国际期刊IEEE Internet of Things Journal（中科院一区，TOP）上发表科研论文“Camera-based Bi-modal PPG-SCG: Sleep Privacy-protected Contactless Vital Signs Monitoring” (双模态相机PPG-SCG:隐私保护下的非接触睡眠监测)。

睡眠约占人一生中三分之一的时间，是维持人体长期生理及心理健康、提高生活质量的关键因素。据《2024中国居民睡眠健康白皮书》显示，我国近半数人口存在睡眠问题且多未察觉，极易诱发心血管疾病和精神类疾病。因此，睡眠监测成为改善睡眠健康的重要手段，如进行睡眠分期或检测睡眠呼吸障碍等。基于穿戴式传感器的多导睡眠监测仪（PSG）是当前睡眠医学的临床诊断标准，但在应用中面临三大挑战（如图）：（1）PSG监测时需将多种接触式生物传感器紧密贴附于皮肤表面，严重侵扰睡眠质量，难以反映人体在自然状态下真实的睡眠状况；（2）多导联设备的穿戴过程繁琐复杂，一次穿戴在30分钟以上且需专业医护人员操作，难以大规模普及民用；（3）PSG的诊断结果过度依赖医护人员的人工判读，存在主观偏差且费时耗力。因此，近年来涌现了通过光学相机、毫米波雷达、WIFI等传感器实现人体生理参数非接触监测的研究，并进一步探索非接触睡眠监测的可行性。其中，相机通过光学信号监测生理参数的方式在精准性和鲁棒性上较有优势，但始终无法解决睡眠中隐私保护的问题，成为其转化应用的难点。

本研究创新性地提出了一种具备隐私保护的视频睡眠监测方法，构建了双摄离焦生理监测系统：一个离焦相机在模糊面部特征的条件下监测面部皮肤组织的光电容积脉搏波信号（CamPPG），作为远心端监测；另一个离焦相机通过激光散斑干涉现象监测胸部微弱的心振信号（CamSCG），作为近心端监测,以此实现了非接触SCG-PPG双模态心血管参数监测。其中，可通过计算CamSCG信号和CamPPG信号之间的相位差估算脉搏波传导时间（PTT），进而预测血压值（收缩压和舒张压）。作为实验对标，利用毫米波雷达监测胸部微弱的心脏振动信号（RFSCG），并与CamPPG形成RFSCG-CamPPG双模监测对比方案。因此，本研究构建了两种非接触双模生理监测系统：CamSCG-CamPPG和RFSCG-CamPPG，每种系统均输出多维生理参数，包括呼吸率、心率、心率变异性和PTT特征，并通过可解释性强的机器学习算法建立PTT特征和血压间的回归模型进行血压校准估测。实验显示，CamSCG-CamPPG结合随机森林回归模型在个性化血压估测中表现最优：收缩压、舒张压的平均绝对误差（MAE）分别为3.99 ± 5.26 mmHg、3.70 ± 4.79 mmHg，皮尔逊相关性的R值分别为0.84、0.77；心率的MAE为 1.3 ± 1.6 bpm，R 值为 0.99;呼吸率的MAE为4.2±3.5 bpm，R 值为0.83。该研究提出了基于离焦相机的双模态PPG-SCG生理监测技术并初步证明了其有效性，可实现在夜间隐私保护下的多参连续监测，为近期研发非接触视频睡眠监护产品，实现无感化、智能化、舒适化的睡眠分期和睡眠呼吸障碍检测提供了新思路。

南方科技大学为论文第一单位。该研究第一作者是南方科技大学生物医学工程系的研究生朱银根，是2024年的国家级奖学金获得者。共同通讯作者为南京邮电大学肖甫教授、南方科技大学王文锦副教授。

该医工团队获得科技部国家重点研发计划（青年科学家）、工信部人工智能医疗器械创新任务（优胜结题）、国家自然科学基金海外优青、原创探索计划、面上等国家重要科技项目的资助。同时，团队联合深圳市爱贝宝智能科技有限公司（iBaby）获批了2023年深圳市孔雀团队重大技术攻关产学研项目，强力攻关“非接触医疗监测技术”。近期，团队联合深圳市第三人民医院、南方科技大学医院启动了远程ICU监测技术在南山区多个养老社区的试点，探索结合视频生命监测技术和远程问诊实现智慧化居家养老，为深圳探索落实“两床合一”政策提供新路径。团队首创的非接触视频生理监测技术已通过临床测试并将发布于iBaby智能婴儿睡眠监护产品，开辟我国在人工智能大健康领域“非接触生命监护”的新路径，助力改善我国新生儿宝宝的睡眠健康。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10729858

供稿单位：生物医学工程系

通讯员：肖然

主图：丘妍

编辑：周易霖