J 2020

Advanced Parametrization of Graphomotor Difficulties in School-Aged Children

GALÁŽ, Zoltán; Ján MUCHA; Vojtěch ZVONČÁK; Jiří MEKYSKA; Zdeněk SMÉKAL et al.

Základní údaje

Originální název

Advanced Parametrization of Graphomotor Difficulties in School-Aged Children

Autoři

GALÁŽ, Zoltán; Ján MUCHA; Vojtěch ZVONČÁK; Jiří MEKYSKA; Zdeněk SMÉKAL; Katarína ŠAFÁROVÁ; Anežka ONDRÁČKOVÁ; Tomáš URBÁNEK; Jana Marie HAVIGEROVÁ; Jiřina BEDNÁŘOVÁ a Marcos FAUNDEZ-ZANUY

Vydání

IEEE Access, USA, IEEE Xplore Digital Library, 2020, 2169-3536

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

50102 Psychology, special

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 3.367

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14210/20:00114245

Organizační jednotka

Filozofická fakulta

EID Scopus

Klíčová slova anglicky

advanced parametrization; computerized analysis; graphomotor difficulties; machine learning; online handwriting

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 29. 4. 2021 10:06, Mgr. Igor Hlaváč

Anotace

V originále

School-aged children spend 31–60% of their time at school performing handwriting, which is a complex perceptual-motor skill composed of a coordinated combination of fine graphomotor movements. As up to 30% of them experience graphomotor difficulties (GD), timely diagnosis of these difficulties and therapeutic intervention are of great importance. At present, an objective, computerized decision support system for the identification and assessment of GD in school-aged children is still missing. In this study, we propose three novel advanced handwriting parametrization techniques based on modulation spectra, fractional order derivatives, and tunable Q-factor wavelet transform to improve the identification of GD using online handwriting. For this purpose, we analyzed signals acquired from 7 basic graphomotor tasks performed by 53 children attending 3rd and 4th grade at several primary schools around the Czech Republic. Combining the newly proposed features with the conventionally used ones, we were able to identify GD with 84% accuracy. In this study, we showed that using advanced parametrization of basic graphomotor movements can be potentially used to improve our capabilities of quantifying problems with the development of legible, fast-paced handwriting, and help with the early diagnosis of handwriting difficulties frequently manifested in developmental dysgraphia.

Návaznosti

GA18-16835S, projekt VaV
Název: Výzkum pokročilých metod diagnózy a hodnocení vývojové dysgrafie založených na kvantitativní analýze online písma a kresby (Akronym: DiagnosisDysgraphia)
Investor: Grantová agentura ČR, Výzkum pokročilých metod diagnózy a hodnocení vývojové dysgrafie založených na kvantitativní analýze online písma a kresby