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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型的构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116108398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310030005.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型的构建方法是由周涛;陈晨;陈炜;胡霞;张佳辰;罗竞春设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型的构建方法；本发明对人体形态特征含基本信息，如年龄、性别等、语音、三维面部三种不同信号进行特征提取，并将三类特征融合至深度学习网络进行OSA患者识别及OSA严重程度判别。本发明采用特征选择算法对所提特征进行最优特征筛选，并将筛选后的特征进行特征融合，采用数据均衡算法使得样本种类达到均衡，采用深度学习网络挖掘更深层次的特征得到更加精确的结果。

本发明授权一种全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型的构建方法，其特征在于，所述全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型用于阻塞性睡眠呼吸暂停征的识别和严重程度的判别；具体步骤如下： 1采集受试者的外观形态表型数据、语音信号和三维面部表型数据； 在人体形态特征及基本信息数据采集中，采集每一位受试者年龄、体重、身高、胸腹部围度信息； 在人体日间语音信号采集中，采集规定的语音信号，包括元音、词语及句子； 在人体三维面部表型数据采集中，对每一位受试者头部进行多角度多方位扫描； 2获取受试者行整夜PSG后得出的AHI指数，对受试者进行严重程度分级； 3对所述的人体形态特征及基本信息数据、语音信号和三维人脸数据依次进行预处理、特征提取、特征选择以及特征融合，将融合后的特征作为最终的特征； 首先对人体形态特征及基本信息数据和三维人脸数据进行数据清洗预处理，数据清洗 包括缺失值删除、去除重复数据和字符型数据转换成数字型数据；对语音信号进行静音消除、分帧、加窗和预加重的预处理； 然后对预处理后的数据进行特征提取，包括以下3个方面： 提取的人体形态特征及基本信息特征包括高度、宽度和围度特征； 提取的三维人脸表型特征包括鼻-唇距离、鼻-人中距离、唇-人中距离、眼角-人中 距离、眼角-眼角距离、眼角-下颏距离等； 提取的语音特征包括时域特征、频域特征和韵律特征； 接着利用单变量选择法选取人体形态特征及基本信息特征、语音特征和三维面部特征中对AHI值贡献值最高、能表征绝大多数信息的前20个特征； 再将特征选择得到的60个最优特征进行拼接，使其成为一个包含60个最优特征的一维向量，实现特征融合； 4数据均衡算法对数据进行均衡； 5构建和训练深度学习网络模型； 所述深度学习网络模型从输入到输出依次包括全连接层、卷积层、非线性激活层、池化层和Softmax层，对深度学习网络模型进行训练，获得一种实现高精度的OSA患者识别及OSA严重程度判别的全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型。

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