[發明專利]基于喉部振動信息的吞咽障礙識別方法、設備及裝置

在審

• 申請號: 202110304121.5
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN112820405A
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 李穎;張紹敏;江楊洋;楊雪;任芳洲;袁佳敏
• 申請（專利權）人: 四川大學華西醫院
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06K9/62
• 代理公司: 成都科海專利事務有限責任公司 51202
• 代理人: 劉寧

1.一種基于喉部振動信息的吞咽障礙識別方法，其特征在于，包括：

基于喉部振動器采集受試者的喉部振動信息；

提取所述喉部振動信息中的音頻特征；

根據所述音頻特征，基于預先訓練的分類器，得到所述受試者的識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

采集樣本數據；

對所述樣本數據進行處理，并從處理后的樣本數據中提取特征向量；

根據所述處理后的樣本數據和所述特征向量，訓練所述分類器。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述樣本數據進行處理具體包括：

對所述樣本數據進行剪裁對準，包括：

以第一預設時間長度為基準，對所述樣本數據開始和結束時的數據進行剪裁；

在所述樣本數據剪裁剩余的數據中選取第二預設時間長度的持續不斷地發音的數據作為標準數據。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從處理后的樣本數據中提取特征向量，具體包括：

根據所述樣本數據處理后得到的標準數據，基于音頻分析技術，在所述標準數據中提取多個音頻相關的特征向量；

對所述特征向量進行數據標準化處理；

對數據標準化后的特征向量進行特征降維。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征向量至少包括：頻率微擾、振幅微擾、基頻、周期和雜項。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述特征向量進行數據標準化處理，具體包括：

基于均值方差歸一化方法，對提取出的所有特征向量進行統一的中心歸一化處理，使處理后的所有特征向量均符合標準正太分布。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對數據標準化后的特征向量進行特征降維，具體包括：

基于主成分分析方法和標準PCA模型，在所有特征向量中篩選，和/或，從統計理論中計算得到部分重要度在預設值之上的特征，將篩選，和/或，計算得到的特征組合在一起作為用于訓練所述分類器的特征向量。

8.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集樣本數據具體包括：

基于所述喉部振動器采集多個受試者的喉部振動信息，檢測所述喉部振動信息中患者的喉部振動信息數量和正常人的喉部振動信息數量；

若所述患者的喉部振動信息數量大于所述正常人的喉部振動信息數量，則隨機丟棄部分所述患者的喉部振動信息，使所述患者的喉部振動信息數量等于所述正常人的喉部振動信息數量。

9.一種基于喉部振動信息的吞咽障礙識別設備，其特征在于，包括：

處理器和存儲器；

所述處理器與存儲器通過通信總線相連接：

其中，所述處理器，用于調用并執行所述存儲器中存儲的程序；

所述存儲器，用于存儲程序，所述程序至少用于執行權利要求1-8任一項所述的一種基于喉部振動信息的吞咽障礙識別方法。

10.一種基于喉部振動信息的吞咽障礙識別裝置，其特征在于，包括：

采集模塊，用于基于喉部振動器采集受試者的喉部振動信息；

提取模塊，用于提取所述喉部振動信息中的音頻特征；

識別模塊，用于根據所述音頻特征，基于預先訓練的分類器，得到所述受試者的識別結果。