将深度学习应用于特定学习障碍筛查
计算机与社会
2020-09-02 v1 图像与视频处理
摘要
早期检测是治疗特定学习障碍患者的关键，该障碍包括拼写、语法、标点、书面表达的清晰性与组织性方面的问题。早期干预可防止该障碍带来的潜在负面后果。深度卷积神经网络（CNNs）在许多视觉任务（如根据视觉数据做出医学诊断）上表现优于人类。本研究的目的是评估一个深度 CNN 从其笔迹中检测确诊特定学习障碍学生的能力。我们使用 MobileNetV2 深度 CNN 架构并应用迁移学习。模型使用 497 张来自确诊特定学习障碍学生及未确诊学生的笔迹样本图像数据集进行训练。在验证集上，特定学习障碍检测的平均受试者工作特征曲线下面积为 0.89。这是利用深度学习检测确诊特定学习障碍学生的新颖尝试。为本研究构建的此类系统，可能潜在地对符合特定学习障碍诊断标准的学生提供快速初步筛查。
引用
@article{arxiv.2008.13525,
title = {Applying Deep Learning to Specific Learning Disorder Screening},
author = {Nuriel S. Mor and Kathryn L. Dardeck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13525},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 3 figures, 1 table