[发明专利]一种基于深度学习对呼吸暂停症患者的识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010096363.5 | 申请日： | 2020-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN111312293A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 沈凡琳;程思一;李文钧;李竹;岳克强 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G10L25/66 | 分类号： | G10L25/66;G10L15/02;G10L15/06;G10L25/18;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习对呼吸暂停症患者的识别方法及系统，属于打鼾检测技术领域。方法包括：提取音频数据特征；鼾声特征数据标注及分类；设置网络结构及训练参数；训练模型，保存训练后的模型；利用保存的模型进行鼾声数据检测；根据AHI指数识别OSAHS患者；系统包括：特征提取模块（1）、训练建模模块（2）、识别OSAHS患者模块（3）。本发明方便用户携带，体验感舒适，可以在一定程度上替代传统PSG。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 呼吸 暂停 患者 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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