近日，生物医学工程系副教授王文锦团队与南方科技大学第二附属医院（深圳市第三人民医院，以下简称“深圳三院”）党委副书记、院长卢洪洲教授，胸外科主任乔坤、陶筱婷医生深度合作，以“Camera-based Respiratory Imaging for Intelligent Rehabilitation Assessment of Thoracic Surgery Patients（基于视频呼吸成像的胸外科术后患者康复评估）”为题在学术期刊 IEEE Internet of Things 上发表研究论文。该研究获得了国家自然科学基金委员会的官方报道与关注。

在针对胸外科术后患者的康复评估研究中，南科大与深圳三院组成的医工团队首次利用相机阵列式监测实现了肺部呼吸运动的空间成像，并通过深度神经网络对肺部康复状态实现智能化评估诊断。该研究从肺部康复的临床诊断机制出发（包括听诊法和触诊法），利用相机像素阵列式的呼吸运动监测判断患者胸部左右区域的呼吸对称性，使用生物医学工程系“无线健康感知实验室”自主研发的高精度光流法 PixFlow 提取视频中患者微弱的胸部呼吸运动，生成呼吸强度空间热力分布图，并基于原型对比学习的深度神经网络对呼吸运动成像进行自动化分析，从而实现对患者肺部术后康复状态的智能评估。

与临床“金标准”CT或X-ray影像相比，研究团队提出的创新方法在45例胸外科患者上验证了其临床有效性。临床试验表明，非接触视频生理监测不仅可用于连续的生命监护（如重症监护室、新生儿监护室、睡眠中心），也可用于快筛式的疾病筛查或康复评估，将在生命监护和康复诊断方面发挥重要作用，对推动“非接触监护技术”的国产化创新具有重要的示范性作用。