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1 proposition(s).

Apports de l'analyse conjointe des paramètres cinématiques de l'écriture, de l'activité cérébrale et oculométrique dans des modèles supervisés pour l'aide au diagnostic de la dysgraphie chez l'enfant

Département Systèmes

Laboratoire Signaux et Systèmes de Capteurs

ingenieur, machine learning, traitement du signal

01-10-2019

SL-DRT-19-0443

etienne.labyt@cea.fr

Les troubles de l'écriture, appelés « dysgraphies », concerneraient 5 à 10% des enfants d'âge scolaire (Smits-Engelsman et al, 2001; Danna et al, 2016). Actuellement le diagnostic de la dysgraphie est basé sur un test relativement subjectif, le BHK. Le diagnostic, souvent très tardif, de ces troubles conduit à des situations d'échec scolaire. Leur diagnostic précoce est donc essentiel. La littérature décrit relativement bien les dysgraphies d'un point de vue moteur (Danna et al, 2013; Smits-Engelsman & Galen, 1997; Hamstra-Bletz & Blöte, 1993), mais très peu de données concernant l'activité cérébrale ou oculomotrice sont disponibles. Récemment, un premier algorithme permettant de détecter une partie des enfants dysgraphiques a été développé (Asselborn et al, 2018), mais cet outil présente des limitations technologiques empêchant son utilisation pour le diagnostic. Dans le cadre du projet soutenu par le programme Bottom Up, nous avons acquis une large base de données d'écriture d'enfants typiques et dysgraphiques et avons développé des algorithmes basés sur l'analyse des traces écrites, et identifier des paramètres cinématiques discriminatifs des enfants dysgraphiques. Les performances atteintes par nos algorithmes en termes de détection de la dysgraphie sont de l'ordre de 85%. L'objectif de la thèse proposée est d'analyser l'évolution de l'écriture chez l'enfant typique et dysgraphique sur la base de 3 mesures conjointes: les paramètres cinématiques de l'écriture, l'activité cérébrale mesurée par EEG, l'activité oculomotrice mesurée par Eye Tracking et d'évaluer, à partir de ces données, l'apport de features issues de l'EEG et de l'oculométrie dans les modèles supervisés. La finalité est de développer un nouvel outil d'aide au diagnostic de la dysgraphie entièrement informatisé et fiable.

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