A method can use dual-axis accelerometry signals obtained during a time period to classify segments of the time period as a cough or as a non-cough artifact (e.g., a rest state, a swallow, a tongue movement, or speech). The method can include representing segments of the dual-axis accelerometry signals as meta-features for each segment of the time period, preferably one or more time features, frequency features, time-frequency features, or information-theoretic features for each segment. The salient meta-features can be used to classify the segments as a cough or a non-cough artifact. Preferably a processing module operatively connected to the sensor performs the processing of the dual-axis accelerometry signals and also automatically classifies the segments. The method and/or the device can be used to diagnose or treat a dysphagia patient, for example by discriminating a cough from a swallow.La présente invention concerne un procédé d'utilisation de signaux d'accélérométrie double axe sur une durée afin de classer les segments de durée comme toux ou comme artefact de non-toux (par exemple, un état de repos, une déglutition, un mouvement de la langue, ou une parole). Le procédé peut comprendre la représentation des segments des signaux d'accélérométrie double axe comme méta-caractéristiques pour chaque segment de la durée, préférablement une ou plusieurs caractéristiques de temps, caractéristiques de fréquence, caractéristiques de temps-fréquence, ou caractéristiques théoriques d'information pour chaque segment. Les méta-caractéristiques saillantes peuvent être utilisées pour classer les segments comme toux ou comme artefact de non-toux. De préférence, un module de traitement relié de manière fonctionnelle au capteur effectue le traitement des signaux d'accélérométrie double axe et classe également automatiquement les segments. Le procédé et/ou le dispositif peut être utilisé pour effectuer le diagnostic ou pour traiter un patient souffrant de dysphagie, par exemple
