Methods can be classified as normal swallowing or impaired swallowing (eg, aspiration-invasion) using the biaxial accelerometer signal obtained during swallowing. The method was identified by a step of expressing the biaxial accelerometer signal as a metafeature and a regularized binomial logistic regression with elastic net penalties performed on time and frequency metafeatures in a known training data set. Steps to compare prominent time and frequency meta-features with a preset linear discriminator constructed based on prominent meta-features, and classify swallowing as normal or impaired swallowing based on the comparison And may include. Preferably, a processing module operably connected to the sensor performs processing of the biaxial acceleration measurement signal and further automatically classifies swallowing. [Selection diagram] Fig. 1方法は、嚥下中に得られた二軸加速度測定信号を使用して、嚥下を正常な嚥下として、又は障害のある嚥下（例えば、誤嚥－侵入）として分類できる。本方法は、二軸加速度測定信号をメタ特徴として表現するステップと、既知の訓練データセットにおける時間及び周波数メタ特徴に対して実施された、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって特定された顕著な時間及び周波数メタ特徴を、顕著なメタ特徴に基づいて構築された事前設定された線形判別分類器と比較するステップと、比較に基づいて嚥下を正常な嚥下又は障害のある嚥下として分類するステップと、を含み得る。好ましくは、センサに動作可能に接続された処理モジュールは、二軸加速度測定信号の処理を実施し、更に嚥下を自動的に分類する。【選択図】 図１
