基于机器学习的睡眠呼吸暂停综合征的识别系统

本发明公开了基于机器学习的睡眠呼吸暂停综合征的识别系统，包括：图像采集模块采集患者的人脸图像数据；音频采集模块采集患者的音频数据；STOP‑Bang采集模块采集患者的STOP‑Bang评分量表数据；特征提取模块进行特征提取，得到人脸特征向量、音频特征向量和STOP‑Bang特征向量；特征融合模块进行特征融合，得到融合特征向量；模型识别模块进行睡眠呼吸暂停综合征识别。本申请通过采用特征提取、特征融合、预先训练好的识别模型对患者的人脸图像数据、音频数据和STOP‑Bang评分量表数据进行联合分析，提高了睡眠呼吸暂停综合征识别的准确性和可靠性。