Automatizovaná diagnóza vývojové dysgrafie založená na kvantitativní analýze online písma

• Autoři: VOJTĚCH Zvončák; ŠAFÁROVÁ Katarína; MEKYSKA Jiří; MUCHA Ján; KISKA Tomáš; LOSENICKÁ Barbora; ČECHOVÁ Barbora; FRANCOVÁ Pavlína; SMÉKAL Zdeněk
• Rok publikování: 2018
• Druh: Článek v odborném periodiku
• Časopis / Zdroj: Elektrorevue
• Fakulta / Pracoviště MU: Filozofická fakulta
• www: http://www.elektrorevue.cz/cz/clanky/zpracovani-signalu/0/automatizovana-diagnoza-vyvojove-dysgrafie-zalozena-na-kvantitativni-analyze-online-pisma-1/
• Klíčová slova: developmental dysgraphia; children dysgraphia; digitizing tablet; HPSQ; random forests; support vector machine
• Popis: 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 Pro_ciency 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.

Související projekty

• Výzkum pokročilých metod diagnózy a hodnocení vývojové dysgrafie založených na kvantitativní analýze online písma a kresby