发明专利已授权

基于混合神经网络模型的低通气和呼吸暂停检测识别系统

Name: 基于混合神经网络模型的低通气和呼吸暂停检测识别系统
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2020105706844
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010570684.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-06-19

公开号

CN111696575B

公开日

2023-01-03

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G10L25_03

IPC 分类号

G10L25_03 , G10L25_24 , G10L25_30 , G10L25_66 , G10L21_0216 , A61B5_08 , A61B5_00 ,

技术画像

所属领域

神经网络模型人工智能算法医学信号处理智能诊断技术神经网络模型

应用场景

睡眠医学, 呼吸疾病诊断, 临床监护, 家庭健康监测, 慢病管理

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摘要

本发明公开了一种基于混合神经网络模型的低通气和呼吸暂停检测识别系统，属于睡眠鼾声检测技术领域；包括：通过多个麦克风采集整晚鼾声数据；对采集到的鼾声数据使用波束形成进行降噪；截取整晚鼾声数据中有效的鼾声数据片段；提取鼾声数据片段的声学特征；通过混合神经网络模型对鼾声特征进行正常鼾声、低通气鼾声和呼吸暂停鼾声的分类；根据分类结果，统计整晚低通气鼾声和呼吸暂停鼾声的数量，计算被测者整晚的睡眠呼吸暂停低通气指数AHI，进一步的，通过AHI指数完成对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征OSAHS患者的识别和检测。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111696575B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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