عنوان مقاله :
بررسي دقت و حساسيت سامانه هوشمند غربالگر در پيشبيني كودكان مستعد اختلالات عصبي-تحولي (نقص توجه-بيشفعالي و نارساخواني)
عنوان به زبان ديگر :
Investigating the accuracy and sensitivity of the intelligent screener system to predict children at risk of neurodevelopmental disorders (attention deficit-hyperactivity disorder and dyslexia)
پديد آورندگان :
دلاوريان، مونا دانشگاه تهران , افروز، غلامعلي دانشگاه تهران
كليدواژه :
نارساخواني , نقص توجه-بيش فعالي , شبكه عصبي مصنوعي , برنامه عصبي-شناختي , غربالگري
چكيده فارسي :
هدف از اين پژوهش بررسي دقت، حساسيت و اختصاصي بودن سامانه غربالگر هوشمند طراحي شده براي پيش بيني كودكان پيش دبستاني مستعد اختلالات عصبي-تحولي رايج (نقص توجه-بيش فعالي و نارساخواني) است. براي جمع آوري داده، از روش پژوهش پيمايشي از نوع ارزيابي و تشخيص استفاده شد. بدين منظور كودكان پيش دبستاني به روش خوشه اي تصادفي انتخاب شدند و برنامه رايانه اي عصبي-شناختي طراحي شده توسط دلاوريان و همكاران را انجام دادند. داده هاي مربوط به هر يك از نمونه ها به مدت دو سال تا تشخيص قطعي، در فايل هاي اكسل ذخيره شد. اين داده ها براي طراحي شبكه غربالگر هوشمند با استفاده از الگوريتم شبكه عصبي چند لايه پرسپترون استفاده شدند. در نهايت دقت سامانه هوشمند طراحي شده، 94% و حساسيت و اختصاصي بودن آن در غربالگري كودكان مستعد اختلالات مذكور به ترتيب، 93/45% و 95/27% به دست آمد. با توجه به دقت و حساسيت بالاي كسب شده مي توان از اين غربالگر با اطمينان بالا، جهت تشخيص زودهنگام كودكان مستعد اختلالات مذكور پيش از ورود به دبستان استفاده كرد.
چكيده لاتين :
The aim of this research was toinvestigate the accuracy, sensitivity and specificity of the designed intelligent screener system to predict pre-schoolers at risk of common neurodevelopmental disorders (attention deficit-hyperactivity disorder and dyslexia). For data collection, survey research method of evaluation and diagnosis was used.To do so, preschool children were selected by random cluster sampling and the computerized neuro-cognitive program designed by Delavarian et al. was applied for data collection. The data related to each sample was saved for two years, until the definite diagnosis was determined. These data was applied in designing an intelligent screener. Multilayer perceptron artificial neural network was appliedfor designing this screener. Finally, the average accuracy of this intelligent screener obtained 94 % and the sensitivity and specificity in screening at risk pre-schoolers reached 93.45% and 95.27%, respectively. According to the acquired high accuracy, sensitivity and specificity, this screener could be used in prediction of pre-schoolers at risk of the mentioned disorders before entering to elementary school.
عنوان نشريه :
ناتواني هاي يادگيري