論文の概要: Automated Systems For Diagnosis of Dysgraphia in Children: A Survey and
Novel Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13043v1
- Date: Mon, 27 Jun 2022 04:44:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-28 12:52:15.421581
- Title: Automated Systems For Diagnosis of Dysgraphia in Children: A Survey and
Novel Framework
- Title（参考訳）: 小児の失書症自動診断システム : 調査と新しい枠組み
- Authors: Jayakanth Kunhoth, Somaya Al-Maadeed, Suchithra Kunhoth, and Younus
Akbari
- Abstract要約: 学習障害は主に読書、文章、数学などの基本的な学習スキルに干渉し、世界の子供の約10%に影響することが知られている。
神経発達障害としての運動能力の低下と運動調整は、書字の難しさの因果となりうる(図)
失読症の徴候や症状は、不規則な筆跡、筆記媒体の不適切な扱い、遅やかに書き直し、異常な手の位置などに限定されない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.326866956890798
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Learning disabilities, which primarily interfere with the basic learning
skills such as reading, writing and math, are known to affect around 10% of
children in the world. The poor motor skills and motor coordination as part of
the neurodevelopmental disorder can become a causative factor for the
difficulty in learning to write (dysgraphia), hindering the academic track of
an individual. The signs and symptoms of dysgraphia include but are not limited
to irregular handwriting, improper handling of writing medium, slow or labored
writing, unusual hand position, etc. The widely accepted assessment criterion
for all the types of learning disabilities is the examination performed by
medical experts. The few available artificial intelligence-powered screening
systems for dysgraphia relies on the distinctive features of handwriting from
the corresponding images.This work presents a review of the existing automated
dysgraphia diagnosis systems for children in the literature. The main focus of
the work is to review artificial intelligence-based systems for dysgraphia
diagnosis in children. This work discusses the data collection method,
important handwriting features, machine learning algorithms employed in the
literature for the diagnosis of dysgraphia. Apart from that, this article
discusses some of the non-artificial intelligence-based automated systems also.
Furthermore, this article discusses the drawbacks of existing systems and
proposes a novel framework for dysgraphia diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 読書、読み書き、数学といった基本的な学習スキルを主に阻害する学習障害は、世界の子供の約10%に影響することが知られている。
神経発達障害の一部としての運動能力の低下と運動調整は、学習の困難さ(図学)の因果要因となり、個人の学術的軌跡を妨げる。
失読症の徴候や症状は、不規則な筆跡、筆記媒体の不適切な扱い、遅やかに書き直し、異常な手の位置などに限定されない。
あらゆる種類の学習障害に対する広く受け入れられている評価基準は、医療専門家による試験である。
本研究は,児童用自動失書症の診断システムについて概説する。
この研究の主な焦点は、小児の画像診断のための人工知能ベースのシステムを検討することである。
本研究は,データ収集手法,重要な筆跡特徴,画像診断のための文献に用いられている機械学習アルゴリズムについて論じる。
それとは別に、この記事では、非人工的なインテリジェンスベースの自動化システムについても論じる。
さらに,本論文では,既存システムの欠点について考察し,新しい診断枠組みを提案する。
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