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申请/专利权人：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。
主权项：1.一种基于多模态信号的OSA患者分类方法，其特征在于，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，所述指定文本为多维度涵盖汉语普通话全音节的字表；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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海师范大学 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 基于多模态信号的OSA患者分类方法、设备和介质
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