摘要
本发明提供了一种利用音频进行Pierre Robin综合征风险预测的装置及方法,该装置包括包括音频采集模块、信号预处理模块、特征提取模块、深度神经网络分析模块和结果输出模块,形成了从信号采集到风险预测的完整处理链路,在数学上构建了一个从高维声学特征空间到低维风险评估空间的连续映射函数,解决了非线性时频特征与病理状态之间的关联问题,实现了从音频采集到风险预测的全流程自动化,提高了PRS早期诊断的准确性和可及性,为临床干预争取了宝贵时间,有望显著降低PRS相关并发症发生率和提高患儿生活质量,同时为其他疾病的非侵入式声学筛查开辟了新途径。
技术关键词
声学特征
深度神经网络
信号预处理模块
风险
音频采集模块
特征提取模块
加权损失函数
深度学习模型
MEMS麦克风阵列
分析模块
多通道同步录制
输出模块
特征协方差矩阵
置信区间估计
条件概率模型
时域特征
统计学习理论
频域特征
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状态智能监测方法
设备状态信息
电子
设备基础
指令
数据采集策略
自动评审方法
时间序列特征
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融合特征
预测误差
深度学习模型
智能感知系统