Automatizovaná diagnóza vývojové dysgrafie založená na kvantitativní analýze online písma

Prevalence problemů s psanim mezi dětmi skolniho věku je mezi 10 až 30 %. V soucasne době neexistuje v Ceske republice objektivni metoda pro diagnozu a hodnoceni miry zavažnosti vývojove dysgrafie (VD). Cilem teto studie je představit novou metodu objektivni diagnozy VD založene na kvantitativni analýze online pisma. K tomuto ucelu jsme extrahovali ze tři pisemných cviceni sadu prostorových, casových, kinematických a dynamických parametrů. Pro identifikaci parametrů s vysokou diskriminacni silou jsme nasledně provedli korelacni analýzu mezi těmito parametry a skory dotazniku HPSQ (Handwriting Pro_ciency Screening Questionnaire). Použitim klasifikatoru založeneho na nahodných lesech v kombinaci s kvantifikaci cviceni psani abecedy jsme dosahli přesnosti klasifikace teměř 80% (sensitivita 77 %, specificita 83 %). Přesnost byla zvýsena na 92% (sensitivita 92 %, specificita 93 %) aplikovanim metody sekvencniho dopředneho plovouciho výběru parametrů SFFS (Sequential Floating Forward Selection). Tato pilotni studie potvrzuje možnost automatizovane diagnozy VD u děti, ktere pisou psaným spojovaným pismem.