剑桥大学科学家研发出一款舒适且可清洗的智能睡衣，它通过检测皮肤的微小运动，能以高达98.6%的准确率监测用户的睡眠状况，包括呼吸暂停等6种睡眠问题，并且能忽略正常的翻身动作。这款智能睡衣采用石墨烯传感器，灵敏度高，能精准分析睡眠期间的呼吸情况。配合名为SleepNet的轻量级机器学习模型，无需连接计算机或服务器，即可在便携设备上运行。该睡衣还经过特殊处理，耐用且可机洗，为居家睡眠监测提供了一种便捷、准确的新方案。

🛌这款智能睡衣的核心在于其石墨烯传感器，它能灵敏地捕捉皮肤的微小运动，从而提供高度准确的呼吸读数，为睡眠监测提供可靠的数据基础。

🤖研究团队还开发了名为SleepNet的机器学习模型，该模型能够根据传感器捕获的信号，识别出鼻呼吸、口呼吸、打鼾、磨牙、中枢性睡眠呼吸暂停和阻塞性睡眠呼吸暂停这6种睡眠状况。

🧺这款智能睡衣经过特殊的上浆处理，提高了耐用性，并且可以直接放入普通洗衣机中清洗，这大大提升了用户的使用便利性，使其更适合长期居家使用。

    科技日报讯 （记者刘霞）英国剑桥大学科学家研制出一款舒适且可清洗的智能睡衣。这款睡衣能够通过检测皮肤的微小运动，帮助用户在家监测呼吸暂停等6种睡眠状况。相关论文发表于最新一期《美国国家科学院院刊》。

    据研究团队介绍，这款智能睡衣能以98.6%的准确率识别出不同的睡眠状况，同时忽略正常的辗转反侧等睡眠动作。而且，智能睡衣经过特殊的上浆处理，不仅提高了耐用性，还能放在普通洗衣机中清洗。

    为了开发这款智能睡衣，团队设计出一种基于石墨烯的传感器，能精准分析用户睡眠期间的呼吸情况。传感器的灵敏度极高，只要与皮肤接触，就会提供高度准确的读数。此外，他们还开发出名为SleepNet的机器学习模型，能根据传感器捕获的信号，识别出鼻呼吸、口呼吸、打鼾、磨牙、中枢性睡眠呼吸暂停和阻塞性睡眠呼吸暂停6种睡眠状况。SleepNet是一款“轻量版”模型，计算复杂性被大大降低，能在便携式设备上运行，无需与计算机或服务器相连。

    睡眠不佳会对人的身心健康产生巨大负面影响，因此，适当的睡眠监测至关重要。然而，目前睡眠监测的黄金标准技术——多导睡眠图昂贵且复杂，不适合在家中长期使用。一些更简单的家用设备通常只能监测一种睡眠情况，且体积庞大。相较之下，新型智能睡衣不仅使用便利，而且准确度也高。