Automatizovaná diagnóza vývojové dysgrafie založená na kvantitativní analýze online písma

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F18%3APU127890" target="_blank" >RIV/00216305:26220/18:PU127890 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216224:14210/18:00100932

Výsledek na webu

<a href="http://www.elektrorevue.cz/cz/clanky/zpracovani-signalu/0/automatizovana-diagnoza-vyvojove-dysgrafie-zalozena-na-kvantitativni-analyze-online-pisma-1/" target="_blank" >http://www.elektrorevue.cz/cz/clanky/zpracovani-signalu/0/automatizovana-diagnoza-vyvojove-dysgrafie-zalozena-na-kvantitativni-analyze-online-pisma-1/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Automatizovaná diagnóza vývojové dysgrafie založená na kvantitativní analýze online písma

Popis výsledku v původním jazyce

Prevalence problémů s psaním mezi dětmi školního věku je mezi 10 až 30 %. V současné době neexistuje v České republice objektivní metoda pro diagnózu a hodnocení míry závažnosti vývojové dysgrafie (VD). Cílem této studie je představit novou metodu objektivní diagnózy VD založené na kvantitativní analýze online písma. K tomuto účelu jsme extrahovali ze tří písemných cvičení sadu prostorových, časových, kinematických a dynamických parametrů. Pro identifikaci parametrů s vysokou diskriminační silou jsme následně provedli korelační analýzu mezi těmito parametry a skóry dotazníku HPSQ (Handwriting Proficiency Screening Questionnaire). Použitím klasifikátoru založeného na náhodných lesech v kombinaci s kvantifikací cvičení psaní abecedy jsme dosáhli přesnosti klasifikace téměř 80 % (sensitivita 77 %, specificita 83 %). Přesnost byla zvýšena na 92 % (sensitivita 92 %, specificita 93 %) aplikováním metody sekvenčního dopředného plovoucího výběru parametrů SFFS (Sequential Floating Forward Selection). Tato pilotní studie potvrzuje možnost automatizované diagnózy VD u dětí, které píšou psaným spojovaným písmem.

Název v anglickém jazyce

Diagnosis of Developmental Dysgraphia Based on Quantitative Analysis of Online Handwriting

Popis výsledku anglicky

The prevalence of handwriting difficulties among school-aged children is around 10–30 %. Until now, there is no objective method to diagnose and rate developmental dysgraphia (DD) in Czech Republic. The goal of this study is to propose a new method of objective DD diagnosis based on quantitative analysis of online handwriting. For this purpose, we extracted a set of spatial, temporal, kinematic and dynamic features from three handwriting tasks. Consequently, we performed a correlation analysis between these features and score of handwriting proficiency screening questionnaire (HPSQ), in order to identify parameters with a good discrimination power. Using random forests classifier in combination with quantification of alphabet writing task, we reached nearly 80 % classification accuracy (77 % sensitivity, 83 % specificity). The classification accuracy was increased to 92 % (92 % sensitivity, 93 % specificity) by employing SFFS (Sequential Forward Feature Selection) method. This pilot study proves the possibility of automatic DD diagnosis in children cohort writing with cursive letters.

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)

ISSN

1213-1539

e-ISSN

—

Svazek periodika

20

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1-6

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—