我们在睡眠中所采取的姿势会对我们的健康产生影响，包括影响睡眠呼吸暂停或腕管综合症等症状。但我们大多数人睡在黑暗的房间里，盖着毯子，很难研究我们的自然睡眠姿势。
美国东北大学的研究人员将不同的传感技术与机器学习技术结合起来，可以在完全黑暗的环境下监测睡眠者的位置。他们的工作可以使这种监测对医生更容易，对病人的侵入性更小。
“作为健康的成年人，我们一生中至少有三分之一的时间是在床上度过的，”东北大学电气和计算机工程助理教授萨拉·奥斯塔阿巴斯(Sarah Ostadabbas)说。“对于医院里的病人、老人和小孩来说，这种情况可能高达100%。我们可以利用计算机视觉和人工智能的力量，让理解人类在床上的行为变得更容易。”
红外摄像机可以检测人体的体温，这可能是一种更便宜、更简便的监测人体睡姿的选择。由Sarah Ostadabbas提供Ostadabbas和她在增强认知实验室的团队获得了美国国家科学基金会的资助，建立了睡眠姿势的数据集，并用它训练算法来识别和识别睡着的人的姿势。他们最近在自己的网站上分享了数据集和算法，让其他研究人员可以使用和扩展他们的工作。
Ostadabbas说:“我们没有数据集可以用来教我们的算法如何理解、预测和诊断这些睡眠行为或异常。”“所以我们决定收集我们自己的数据，并向公众公布。”
为了建立数据集，研究小组从东北社区招募了100多人来他们的实验室，让他们躺在不同的位置上。研究人员收集了几种类型的数据，有床单或毯子也有，没有床单或毯子也有:人身下的垫子记录压力读数，头顶上的传感器记录床上的深度变化，两台摄像机记录标准图像和红外图像。
每节课大约花两个小时。最后，研究人员收集了超过14000个位置样本，并对每个样本进行了标记。
在最近的一篇论文中，Ostadabbas和她的团队描述了他们如何使用红外数据来训练算法。目前，使用压力垫是监测一个人睡眠状况的侵入性最小的方法。但是压力垫又大又贵，这限制了它们的使用。红外摄像机可以检测人体的热量，这可能是一个更便宜、更简便的选择。
“如果病人被床单覆盖，热量就会转移到表面，形成一个与病人非常相似的轮廓，”该项目学生负责人、博士生刘双军(音)说。“我们想以此为线索来识别这些姿势。从结果来看，我们相信它运行良好。”
他们的算法完全依靠红外数据，在96%的时间里精确地捕捉到一个熟睡的人的姿势。但这仅仅是第一步，Ostadabbas说。她的团队正在邀请医学和机器学习社区加入数据集，并扩展他们的工作。
奥斯塔阿巴斯说:“更好的算法和更好的数据集将使我们得到一个易于使用、易于调整、可以在不同应用程序中工作的工具箱。”“在一天结束的时候，我们希望那些患有睡眠相关或床上疾病的病人能有更好的生活质量。”
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