手書き分析は、認知機能と運動機能障害を検出するために使用されています。手書きの難さのいくつかの側面は、MCIの指標になり得る、私は(聞こえない)この研究の主な利点は、簡体字中国語の文字ユーザーのためのデジタル手書きの分析システムを使用していることです。この方法は、うつ病、統合失調症、または簡体字中国語ユーザーである他の精神疾患を有する患者における精神運動遅滞の検出にも適用することができる。
分析を開始する前に、3,840 x 2,160ドットの空間解像度、0.9 x 0.9ミリメートルのピクセルサイズ、30ミリ秒の時間解像度、および8,192の圧力レベルを持つ410 x 265 x 17.5ミリメートルのUSBデジタイザを選択し、手書きの動きのためのハンドヘルドスタイリストペンを選択します。ラップトップ PC をデジタイザーに接続して、手書きの痕跡を収集して表示します。また、適切なデータ記録、処理、およびソフトウェアプログラムの分析をインストールします。
記憶障害、客観的記憶機能障害、日常生活の無傷の活動、認知症の不在を呈する軽度の認知障害参加者を募集する。手書きタスクを実行するには、スタイラスを使用して、デジタイザの手書き領域に中国語のサンプル文字を作成します。参加者にデジタイザーとスタイラスを与え、参加者にスタイラスを使用して、デジタイザを快適な位置に持ちながら、支配的な手で中国語で自分の名前を書くように指示します。
次に、参加者に支配的な手を使って中国語の文字「シャン」の印刷版を書くように指示する「文字が間違ったストローク順で書かれている場合は、試行を中止してトレースし、正しいストローク順で文字を書く方法を主題に示します。知識不足からためらいが発生した場合は、トライアルを中止し、キャラクターを正しく書く方法を参加者に示します。次に、参加者に支配的な手を使って中国語で自分の名前に3回署名するように指示します。
手書きタスクデータを分析するには、ソフトウェア分析プログラムで実験を右クリックして、プロパティ、処理、セグメンテーションを選択します。セグメンテーションフラグで、「任意のレートで最初のセグメンテーションを追加する」をクリックし、ペンリフトで「セグメンテーション方法でペンダウン軌道で」をクリックし、以前に選択したセグメンテーションフラグパラメータをリセットする場合は、最も近いペンダウンにセグメンテーションポイントを移動します。「Xiangでのパラメータ計算」でのパラメータ計算では、参加者を選択し、手書きの試行をクリックします"トレースシステムを使用して、Xiangの手書き処理とストロークの順序を追跡し、Xiangのストローク番号3のセグメンテーションを見つけます"平均絶対速度は、抽出されたデータ内で自動的に計算されます。
「ソフトウェアは自動的に強い番号4の平均絶対速度を計算します。各セグメンテーションのペン圧力と平均ペン圧力もソフトウェアによって計算されます。次に、Xiang の参加者を選択し、手書きの試行をクリックし、トレース システムを使用して、参加者の署名の手書き処理とストローク順序を段階的にトレースします。
文字間のストロークのセグメンテーションを見つけます。絶対サイズと道路の長さが計算されます。次に、この式を使用して、文字間のセグメンテーションにおける空気中の長さのトース性を計算し、表に示すように、漢字Xiangの書き込み中に、軽度の認知障害を有する高齢被験者は、3番の平均絶対速度が低く、4線数および健康な高齢被験者と比較してより高い平均ペン圧力を示した。
さらに、中国名の署名中に、軽度の認知障害を持つ高齢者被験者は、健康な高齢被験者と比較して、文字間のセグメンテーションにおいてより高い空気中の長さの拷問性を示した。最も重要なステップは、例としてXiangを使用して、文字の読みやすさを確認することです。3 番目のストロークは、他の水平ストロークよりも短くする必要があります。
外国人 00:05:35
