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一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法及系统
- 专利权人:
- 华南理工大学
- 发明人:
- 彭健新,唐云飞
- 申请号：
- CN201810536311.8
- 公开号：
- CN108670200B
- 申请日:
- 2018.05.30
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法，该方法主要包括：通过传感器采集被测患者整晚的睡眠声信号，并对所述睡眠声信号中的有声段进行探测，获取睡眠声信号中的有声段图谱；使用深度学习对有声段图谱进行鼾声与非鼾声的分类，并保留纯鼾声的识别结果；再使用深度学习对纯鼾声的识别结果进行四类鼾声的分类，完成对呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者鼾声的自动识别与检测；根据对鼾声的识别与检测结果，统计被测患者整晚各类鼾声的数量，获取被测患者整晚AHI指数。本发明还公开了一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法的检测系统。本发明的方法及系统能够有效准确评价打鼾对象是否患病及患病程度，为OSAHS患者提供数据参考。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
