Prawidłowy przebieg procesu kształtowania się mowy wywiera silny wpływ na rozwój poznawczy i osobowościowy dziecka. Jest to warunek osiągnięcia sukcesu przedszkolnego i szkolnego – ułatwia nawiązywanie kontaktów społecznych oraz umożliwia wyrażanie potrzeb i uczuć. Zaburzenia mowy i jej rozwoju u dzieci stanowi duże wyzwanie diagnostyczne i terapeutyczne dla lekarzy oraz terapeutów. Wczesne rozpoznanie współistniejących deficytów oraz wczesne podjęcie terapii wpływają na sukces terapeutyczny. Jednym z podstawowych badań diagnostycznych u dzieci ze specyficznymi zaburzeniami mowy i języka (specific language impairment; SLI) jest badanie słuchu, dotychczas rozumiane jako test progu słyszenia. Wiadomo jednak, że przetwarzanie słuchowe jest tak samo ważne, jak prawidłowy próg słyszenia. Diagnostyka centralnych zaburzeń słuchu może być zatem cennym uzupełnieniem diagnostyki zaburzeń mowy i języka. Ich szybkie rozpoznanie oraz wdrożenie odpowiedniego leczenia może przyczynić się do skuteczniejszej terapii mowy i języka.
Prawidłowy przebieg procesu kształtowania się mowy wywiera silny wpływ na rozwój poznawczy i osobowościowy dziecka. Jest to warunek osiągnięcia sukcesu przedszkolnego i szkolnego – ułatwia nawiązywanie kontaktów społecznych oraz umożliwia wyrażanie potrzeb i uczuć. Zaburzenia mowy i jej rozwoju u dzieci stanowi duże wyzwanie diagnostyczne i terapeutyczne dla lekarzy oraz terapeutów. Wczesne rozpoznanie współistniejących deficytów oraz wczesne podjęcie terapii wpływają na sukces terapeutyczny. Jednym z podstawowych badań diagnostycznych u dzieci ze specyficznymi zaburzeniami mowy i języka (specific language impairment; SLI) jest badanie słuchu, dotychczas rozumiane jako test progu słyszenia. Wiadomo jednak, że przetwarzanie słuchowe jest tak samo ważne, jak prawidłowy próg słyszenia. Diagnostyka centralnych zaburzeń słuchu może być zatem cennym uzupełnieniem diagnostyki zaburzeń mowy i języka. Ich szybkie rozpoznanie oraz wdrożenie odpowiedniego leczenia może przyczynić się do skuteczniejszej terapii mowy i języka.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The aim of this paper is to design a pattern recognition based system to detect the P300 component in the EEG trials. This system has two main blocks, feature extraction and classification. In the feature extraction block, in addition to morphological features, some new features including intelligent segmentation, common spatial pattern (CSP) and combined features (CSP + Segmentation) have also been used. Two criteria were used for the feature evaluation. Firstly, a t-test has been applied. Secondly, each of these four groups of features was evaluated by a Linear Discriminant Analysis (LDA) classifier. Afterwards, the best set of features was selected by using Stepwise Linear Discriminant Analysis (SWLDA). In the classification phase, the LDA was used as a linear classifier. The algorithm described here was tested with dataset II from the BCI competition 2005. In this research, the best result for the P300 detection was 97.4% .This result has proven to be more accurate than the results of previous works carried out in this filed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.