语言障碍诊治仪ZM2.1的诊断设计

目的 利用计算机的语音识别技术、智能模糊信息处理技术、多媒体技术等，设计语言障碍诊治仪ZM2．1。方法 设计基于计算机智能运算的语言障碍诊治仪ZM2．1诊断筛选题，共65题，通过患者对诊断筛选题的回答，计算机分析患者对听觉和视觉输入的理解，患者语音和手动触摸的反馈表达，利用宏观功能模块Bayes运算分离出19种语言障碍的类型，并计算每个被试与标准模型的比较，显示出符合率。结论 该诊断筛选流程是基于计算机智能诊断技术的临床应用，是汉语语言障碍的诊治与计算机、心理学、语言学的交叉结合的结果，有较大的应用前景。