用于发展性阅读障碍预防性评估的序数回归神经方法

发展性阅读障碍（DD）是一种与阅读技能习得相关的学习障碍，影响约 5% 的人口。DD 会对患病儿童的智力与个人发展产生巨大影响，因此早期检测是实施语言教学预防策略的关键。研究表明，DD 可能存在影响音素加工的生物学基础，因此这些症状可能在阅读能力习得之前即可识别，从而实现早期干预。本文提出一种在学生学习阅读前评估 DD 风险的新方法。为此，我们提出一种混合神经模型，该模型根据 5 岁时可完成的测试计算阅读障碍风险等级。我们的方法首先训练一个自编码器，然后将训练好的编码器与一种优化的序数回归神经网络相结合，该网络旨在确保预测的一致性。实验表明，该系统主要基于语音加工，能在基于语音加工评估 DD 风险前两年检测出未受影响个体，特异度为 0.969，正确率超过 0.92。此外，训练好的编码器可用于将测试结果转换为可解释的受试者空间分布，便于风险评估并验证方法。