6、失语症患者的辅助与替代沟通干预:挑战与解决方案

失语症患者的辅助与替代沟通干预:挑战与解决方案

1. 引言

失语症是一种因大脑负责语言理解和表达区域受损而导致的语言障碍。失语症患者(PWA)的语言和认知特征存在很大差异,这受病变大小、受损脑区功能以及病变对远端脑组织的影响等因素制约。这些特征涵盖注意力、工作记忆、资源分配、执行功能、自发语言、听觉理解、读写能力以及元认知和元语言技能等方面。此外,社会人口学、环境和心理变量(如年龄、教育程度、伴侣支持、动机、抑郁等)也在患者语言功能恢复中扮演重要角色。

部分失语症患者可通过康复治疗恢复言语和语言功能,但仍有患者存在严重沟通障碍,几乎无法进行有效的言语交流。对于这类患者,辅助与替代沟通(AAC)方法、技术和策略或许能发挥作用。有效的AAC干预具有多方面作用,可促进表达和接受性沟通、减轻认知负担、增强执行功能,并推动患者在不同沟通场景中独立参与交流。然而,临床医生、患者及其他相关人员常将AAC视为最后手段,仅在康复治疗无法通过口语实现沟通目标时才考虑使用。但实际上,对于严重失语症患者,应始终将AAC策略作为促进自然言语和语言恢复以及弥补严重沟通障碍的选择。

2. AAC干预面临的挑战

在为失语症患者制定AAC干预方案时,会遇到诸多挑战:
- 认知因素 :使用AAC技术和策略需要患者具备一定的认知策略,如感知处理、注意力、记忆、资源分配和容量等。研究显示,失语症患者的工作记忆容量通常会降低,在注意力资源分配和执行功能方面存在缺陷。使用AAC策略会增加患者在沟通互动中的信息处理需求。例如,使用分类网格显示与沟通伙伴分享信息时,患者需依靠陈述性和语义记忆存储,同时在工作记忆中维持沟通伙伴的评论以及自己使用AAC系统做出

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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