Invention Grant
- Patent Title: 一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法及系统
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Application No.: CN201810536311.8Application Date: 2018-05-30
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Publication No.: CN108670200BPublication Date: 2021-06-08
- Inventor: 彭健新 , 唐云飞
- Applicant: 华南理工大学
- Applicant Address: 广东省广州市天河区五山路381号
- Assignee: 华南理工大学
- Current Assignee: 华南理工大学
- Current Assignee Address: 广东省广州市天河区五山路381号
- Agency: 广州市华学知识产权代理有限公司
- Agent 李斌
- Main IPC: A61B5/00
- IPC: A61B5/00

Abstract:
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。
Public/Granted literature
- CN108670200A 一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法及系统 Public/Granted day:2018-10-19
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