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公开(公告)号:CN118873094A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410952761.0
申请日:2024-07-16
申请人: 上海师范大学 , 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
摘要: 本发明涉及一种基于多模态信号的OSA患者分类方法、设备和介质,包括以下步骤:获取被测对象的一般人类学信息;采集被测对象朗读指定文本的语音信号、嗓音信号和空气动力学信号;对所述语音信号进行预处理后,与所述嗓音信号、所述空气动力学信号和所述一般人类学信息进行特征提取,获得动态特征和静态特征;对所述动态特征和所述静态特征进行特征选择和特征拼接,获得最佳组合特征;将所述最佳组合特征输入基于多模态信号的OSA患者分类模型,获得被测对象的OSA严重程度类别及阻塞部位类别。与现有技术相比,本发明可以辅助OSA患者的快速筛查和准确诊断。