The method may classify the neck acceleration measurement data obtained for a swallowing event to identify potential dysphagia for the candidate. The method may include, for example, from an accelerometer operatively coupled to a processing module, which may be a local or remote computing device, the anterior-posterior (AP) and vertical (SI) axes representing swallowing events. The method may include receiving axis-specific vibration data. At least a portion of the axis-specific vibration data for the AP axis is processed using one or more of a linear combination, a sum of squares (power), a minimum or maximum of the two signals, and a trigonometric relationship. It can be combined with at least part of the axis-specific vibration data for the SI axis on the module. The method outputs a classification of a swallowing event from the processing module based on the combined vibration data, eg, a first classification indicating normal swallowing or a second classification indicating a possible dysphagia. Can be included. [Selection diagram] Fig. 2方法は、嚥下事象に対して取得された頸部加速度測定データを分類して、候補者の可能性のある嚥下障害を識別することができる。本方法は、例えば、ローカルコンピューティングデバイス又はリモートコンピューティングデバイスである処理モジュールに動作可能に結合された加速度計から、嚥下事象を表す前後（Ａ－Ｐ）軸及び上下（Ｓ－Ｉ）軸の軸固有の振動データを受信するステップを含むことができる。Ａ－Ｐ軸の軸固有の振動データの少なくとも一部分は、線形組み合わせ、二乗（べき）和、２つの信号の極小値又は極大値、及び三角法関係のうちの１つ以上を使用して、処理モジュール上でＳ－Ｉ軸に対する軸固有の振動データの少なくとも一部分と組み合わせることができる。本方法は、処理モジュールから、組み合わされた振動データ、例えば、正常な嚥下を示す第１の分類、又は嚥下障害の可能性を示す第２の分類に基づいて、嚥下事象の分類を出力するステップを含むことができる。【選択図】 図２
