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。
関連論文リスト
- Towards Accessible Learning: Deep Learning-Based Potential Dysgraphia Detection and OCR for Potentially Dysgraphic Handwriting [1.9575346216959502]
図形障害(Dysgraphia)は、手書き能力に影響を与える学習障害である。
早期検出とモニタリングは、タイムリーなサポートと介入を提供するために不可欠である。
本研究では、ディープラーニング技術を用いて、ディジグラフィ検出と光学的文字認識の2つの課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-18T13:28:26Z) - Explainable AI in Handwriting Detection for Dyslexia Using Transfer Learning [0.0]
本稿では,手書き解析による失読症検出のための説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。
我々の手法は最先端の手法を超越し、試験精度は0.9958である。
この枠組みは診断精度を向上するだけでなく、教育者、臨床医、両親の信頼と理解を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T11:14:54Z) - A Machine Learning Approach to Analyze the Effects of Alzheimer's Disease on Handwriting through Lognormal Features [6.426661797202189]
本稿では,Sigma-lognormalモデルから抽出した手書き機能に機械学習を適用した手法を提案する。
本研究の目的は、アルツハイマーの診断と研究を支援する支援システムを開発することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T08:54:11Z) - Multimodal brain age estimation using interpretable adaptive
population-graph learning [58.99653132076496]
下流タスクに最適化された人口グラフ構造を学習するフレームワークを提案する。
注意機構は、画像と非画像の特徴のセットに重みを割り当てる。
グラフ構築において最も重要な注意重みを可視化することにより、グラフの解釈可能性を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T15:35:31Z) - Exploiting the Brain's Network Structure for Automatic Identification of
ADHD Subjects [70.37277191524755]
我々は脳を機能的ネットワークとしてモデル化できることを示し,ADHD被験者と制御対象とではネットワークの特定の特性が異なることを示した。
776名の被験者で分類器を訓練し,ADHD-200チャレンジのために神経局が提供する171名の被験者を対象に試験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T16:22:57Z) - NeuroExplainer: Fine-Grained Attention Decoding to Uncover Cortical
Development Patterns of Preterm Infants [73.85768093666582]
我々はNeuroExplainerと呼ばれる説明可能な幾何学的深層ネットワークを提案する。
NeuroExplainerは、早産に伴う幼児の皮質発達パターンの解明に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-01T12:48:12Z) - Few-Shot Meta Learning for Recognizing Facial Phenotypes of Genetic
Disorders [55.41644538483948]
分類の自動化と類似性検索は、医師が可能な限り早期に遺伝状態の診断を行うための意思決定を支援する。
従来の研究は分類問題としてこの問題に対処し、深層学習法を用いてきた。
本研究では,健常人の大規模なコーパスで訓練した顔認識モデルを用いて,顔の表情認識に移行した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-23T11:52:57Z) - Automated dysgraphia detection by deep learning with SensoGrip [0.0]
画像診断の早期発見は、標的とした介入の早期開始を可能にする。
本研究は,SEMSスコア(0と12)をディープラーニングで予測し,手書き能力の微粒化について検討した。
提案手法は,手動による特徴抽出と選択を代えて,99%以上の精度とルート平均平方誤差を1より低くする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T09:21:27Z) - Open Vocabulary Electroencephalography-To-Text Decoding and Zero-shot
Sentiment Classification [78.120927891455]
最先端のブレイン・トゥ・テキストシステムは、ニューラルネットワークを使用して脳信号から直接言語を復号することに成功した。
本稿では,自然読解課題における語彙的脳波(EEG)-テキスト列列列復号化とゼロショット文感性分類に問題を拡張する。
脳波-テキストデコーディングで40.1%のBLEU-1スコア、ゼロショット脳波に基づく3次感情分類で55.6%のF1スコアを達成し、教師付きベースラインを著しく上回る結果となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-05T21:57:22Z) - Dyslexia and Dysgraphia prediction: A new machine learning approach [7.754230120409288]
失読症、失読症、失読症などの学習障害は、学術的な成果に干渉するが、学術的な時間を超える長い結果をもたらす。
このような障害を幼児期に評価するためには、子どもたちはテストのバッテリーを解く必要がある。
人間の専門家はこれらのテストにスコアを付け、子どもが特定の教育戦略を必要とするかどうかをスコアに基づいて決定する。
本稿では,人工知能がこの評価の自動化にどう役立つかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T09:31:51Z) - A Developmental Neuro-Robotics Approach for Boosting the Recognition of
Handwritten Digits [91.3755431537592]
近年のエビデンスでは、子どもの体現戦略をシミュレーションすることで、マシンインテリジェンスも改善できることが示されている。
本稿では,発達神経ロボティクスの文脈における畳み込みニューラルネットワークモデルへの具体的戦略の適用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-23T14:55:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。