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世界衛生組織曾進行過一項社會調查，調查發現超過2億3500萬人患有哮喘,每年有超過300萬人死于慢性阻塞性肺病。

呼吸疾病在全世界廣泛發生。目前，已有專家學者開展對于呼吸狀態的監控與分析，通過對呼吸狀態進行遠程實時測量，可以實現對人類及其他哺乳動物生理和心理雙重狀態的評估，從而有效、及時地制定相應干預措施或治療手段。

依托曙光計算服務，開發便攜式呼吸監控系統

近期，華東師范大學一課題組結合曙光計算服務平臺的算力資源，開發出了一套便攜式呼吸監控系統。據悉，該系統可遠程、非接觸采集測量對象的原始呼吸圖像，再從圖像序列中提取呼吸信號，最后對呼吸信號進行智能分析和智能診斷。便攜式呼吸監控系統在圖1中展示。

圖1.便攜式呼吸監控系統

通過攝像頭系統將追蹤用戶身上粘貼的標志物，從用戶的胸腹移動中提取呼吸信號，對呼吸信號進行濾波處理，自動計算用戶的呼吸速率，判斷呼吸模式，最后利用曙光計算服務平臺加速計算后將結果發送至微信小程序端。

相較于傳統的檢測方法，此套監控系統無需儀器與測試者接觸，減少了被測人員的生理與心理負擔。

基于曙光計算服務平臺的支撐，呼吸監控系統經過海量圖像處理和信號處理技術后獲取呼吸信號、計算呼吸速率等關鍵指標，并使用神經網絡模型實現對異常呼吸的識別和分類，不僅可以實時獲取并顯示呼吸波形，還能定時將呼吸模式的診斷結果發送至用戶的手機。圖2展示了便攜式呼吸監控系統在實際應用場景下運行的效果。

圖2.在實際應用中的便攜式呼吸監控系統

此外，系統將配置去噪和去除移動干擾、呼吸速率估計和呼吸模式分類模塊等更多模塊，以優化監測系統能力。諸類技術的實現都需要更大的算力支撐。

正確率增加至85%，識別率大于90%

在未來，華東師范大學某課題組還對該呼吸監測系統開展更長遠的規劃。課題組將依托曙光計算服務強大的算力支撐，進一步增強此套便攜式呼吸監控系統的應用能力：將呼吸測量距離增加至最遠4米，并實現同時測量人數大于2人；優化呼吸狀態診斷正確率增加至85%以上，實現異常呼吸模式的識別率大于90%等多項指標的提升。

便攜式呼吸監控系統的應用場景，將包括但不僅限于辦公場景、健身房、養老院、醫院、畜禽養殖場、體育競技等多個領域。通過對人群進行非接觸式的呼吸狀態測量，輔助開展公共衛生疾病的篩查與監控，為人類健康增添一道安全屏障。此外，人類及其他哺乳動物是高度復雜的空間和時間有機融合體，該技術及其將來的擴展系統可以有效地、非接觸地捕獲復雜環境下的生理信號信息，故可以為其他基礎研究和應用研究提供非常有效的技術解決方案。

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計算服務支撐呼吸監控，識別率大于90%