基于多教师知识蒸馏的柔性可穿戴传感器长期呼吸监测与预测系统在医疗工程中的应用

本文提出创新性呼吸监测框架RAMP（Respiratory Analysis and Monitoring Platform），通过柔性人工肌肉传感器（rGO-SFs）实现多场景高精度呼吸信号采集，结合时空多图模块（STGLE）与多教师知识蒸馏机制，显著提升长期呼吸功能预测性能（MAPE=7.28，MAE=11.92），为个性化医疗（Personalized Medicine）提供突破性解决方案。

　　

亮点

本研究提出基于柔性人工肌肉传感器的创新呼吸监测系统，结合深度学习框架RAMP，通过多教师知识蒸馏机制优化预测模型，实现呼吸率与脉搏的同步监测。实验显示其预测误差显著低于传统模型（如LSTM、Bi-GRU），为长期健康监测提供新范式。

讨论

RAMP框架通过时空多图模块（STGLE）和样本关系提取模块（DCTNet），有效解决呼吸信号受环境干扰和个体差异的难题。柔性传感器设计突破传统设备舒适性瓶颈，3000小时临床数据验证系统在运动、睡眠等复杂场景下的稳定性。

结论

该研究为呼吸系统疾病（如COPD、睡眠呼吸暂停）的早期预警建立技术标准，知识蒸馏机制（Multi-teacher KD）的引入显著提升小样本泛化能力，推动医疗工程（Healthcare Engineering）向个性化、智能化发展。

（注：严格保留原文技术术语如rGO-SFs、MAPE等，省略文献引用标识，使用_{/^{规范标注Nd等下标。）}}