論文の概要: Explainable AI in Handwriting Detection for Dyslexia Using Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19821v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 11:14:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:40.611219
• Title: Explainable AI in Handwriting Detection for Dyslexia Using Transfer Learning
• Title（参考訳）: 転写学習を用いた失読症手書き検出における説明可能なAI
• Authors: Mahmoud Robaa, Mazen Balat, Rewaa Awaad, Esraa Omar, Salah A. Aly,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dyslexia is one of the most common learning disorders, often characterized by distinct features in handwriting. Early detection is essential for effective intervention. In this paper, we propose an explainable AI (XAI) framework for dyslexia detection through handwriting analysis, utilizing transfer learning and transformer-based models. Our approach surpasses state-of-the-art methods, achieving a test accuracy of 0.9958, while ensuring model interpretability through Grad-CAM visualizations that highlight the critical handwriting features influencing model decisions. The main contributions of this work include the integration of XAI for enhanced interpretability, adaptation to diverse languages and writing systems, and demonstration of the method's global applicability. This framework not only improves diagnostic accuracy but also fosters trust and understanding among educators, clinicians, and parents, supporting earlier diagnoses and the development of personalized educational strategies.
• Abstract（参考訳）: ディスレキシアは最も一般的な学習障害の1つであり、しばしば筆跡の異なる特徴によって特徴づけられる。 早期発見は効果的な介入に不可欠である。 本稿では,手書き解析によるディフレキシア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。 提案手法は最先端の手法を超越し,テスト精度0.9958を達成し,モデル決定に影響を与える重要な手書き機能を強調したGrad-CAMビジュアライゼーションによるモデルの解釈性を確保する。 この研究の主な貢献は、解釈可能性の向上のためのXAIの統合、多様な言語や書記システムへの適応、および方法のグローバルな適用性の実証である。 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し、早期診断とパーソナライズされた教育戦略の開発を支援する。

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