論文の概要: A Neural Approach to Ordinal Regression for the Preventive Assessment of
Developmental Dyslexia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02184v2
- Date: Tue, 20 Oct 2020 10:49:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 09:35:25.472908
- Title: A Neural Approach to Ordinal Regression for the Preventive Assessment of
Developmental Dyslexia
- Title（参考訳）: 発達障害の予防的評価のための正規回帰に対するニューラルアプローチ
- Authors: F.J. Martinez-Murcia, A. Ortiz, Marco A. Formoso, M. Lopez-Zamora,
J.L. Luque, A. Gim\'enez
- Abstract要約: 発達性Dyslexia(DD)は、人口の約5%に影響を与える読解能力の獲得に関連する学習障害である。
そこで,本研究では,学生が読み取る前にDDのリスクを評価する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Developmental Dyslexia (DD) is a learning disability related to the
acquisition of reading skills that affects about 5% of the population. DD can
have an enormous impact on the intellectual and personal development of
affected children, so early detection is key to implementing preventive
strategies for teaching language. Research has shown that there may be
biological underpinnings to DD that affect phoneme processing, and hence these
symptoms may be identifiable before reading ability is acquired, allowing for
early intervention. In this paper we propose a new methodology to assess the
risk of DD before students learn to read. For this purpose, we propose a mixed
neural model that calculates risk levels of dyslexia from tests that can be
completed at the age of 5 years. Our method first trains an auto-encoder, and
then combines the trained encoder with an optimized ordinal regression neural
network devised to ensure consistency of predictions. Our experiments show that
the system is able to detect unaffected subjects two years before it can assess
the risk of DD based mainly on phonological processing, giving a specificity of
0.969 and a correct rate of more than 0.92. In addition, the trained encoder
can be used to transform test results into an interpretable subject spatial
distribution that facilitates risk assessment and validates methodology.
- Abstract（参考訳）: 発達性Dyslexia(DD)は、人口の約5%に影響を与える読解能力の獲得に関連する学習障害である。
DDは、患児の知的・個人的発達に大きな影響を与える可能性があるため、早期発見は、言語教育の予防戦略を実施する鍵となる。
研究により、音素処理に影響を及ぼすDDに生物学的基盤があることが示されており、読み出し能力を得る前にこれらの症状が特定できる可能性があり、早期の介入が可能である。
本稿では,学生が読み取る前にDDのリスクを評価する新しい手法を提案する。
そこで,本研究では,5歳時に完成できるテストから,失読症のリスクレベルを計算する混合ニューラルモデルを提案する。
提案手法は,まずオートエンコーダを訓練し,その後,予測の一貫性を確保するために最適化された順序回帰ニューラルネットワークと符号化する。
実験の結果, 本システムは音韻処理を中心にddのリスクを評価できるまでに2年を要し, 0.969の特異性と0.92以上の正解率を与えることができた。
さらに、トレーニングされたエンコーダを用いて、テスト結果を解釈可能な対象空間分布に変換し、リスク評価と方法論の検証を容易にする。
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