近日，我校英国365公司硕士研究生吴志鹏在学院与广东健奥科技有限公司产学研合作项目支持下，以第一作者身份在人工智能领域顶级期刊 Engineering Applications of Artificial Intelligence 发表研究论文“A Unified Neural Network Framework for Synchronized Pressure Control in Home Ventilators”（《家用呼吸机同步压力控制的统一神经网络框架》）。该论文在陈庆华教授与陈韦良副教授共同指导下完成。Engineering Applications of Artificial Intelligence 是人工智能领域的重要学术期刊，主要关注人工智能与机器学习方法在工程问题中的应用，为中科院一区top期刊，影响因子8.0。

该论文聚焦现有家用呼吸机中APAP压力控制算法与患者呼吸事件不同步的问题，提出了一种基于神经网络的自动调节正压通气算法（N-APAP）。该算法通过对患者气流数据进行建模，引导压力调节过程更好地与呼吸事件保持同步，从而减轻人机不同步现象。研究进一步设计并比较了三种教师神经网络结构，并基于跨模态知识蒸馏策略获得轻量化学生模型。所提出的知识蒸馏方法融合了温度缩放、置信度加权和两阶段权重调度机制。与两款商用呼吸机的对比结果表明，该研究团队提出的N-APAP算法在人机同步控制方面表现更优，更不易出现人机对抗问题。

本项研究成果的取得，不仅体现了研究生扎实的科研素养与持续攻关能力，也体现了陈庆华教授、陈韦良副教授联合指导下研究团队在智能医疗装备方向的深入探索，充分展现了电子学院在研究生培养和科研组织中的综合优势。同时，该成果也是电子与电气学院与广东健奥科技有限公司深化产学研合作、协同推进关键技术创新的具体体现。电子学院将继续坚持立德树人根本任务，持续优化科研育人环境，强化校企协同与平台建设，不断提升高水平科研创新和高质量人才培养成效。（通讯员  陈韦良 ）

论文地址：https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.114541