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World File Search System阅读障碍
发育性协调障碍 (DCD)
尽早发现阅读障碍和动作协调障碍等特殊学习障碍的迹象非常重要，尽管提供支持并不需要正式诊断。通过在年幼时提供支持，我们可以防止学生默默挣扎，并通过让他们在整个学校及以后获得正确的支持，帮助他们充分发挥潜力。
项目Tendr塑料简报纸 - 弧
报告的儿童发育障碍率因国家和地区而异，并且试图确定全球流行率的系统评价通常仅包括高收入国家（HIC）的数据。一项在2023年发表的系统性伞审查比较了ADHD，自闭症，智力障碍和阅读障碍的全球率与2019年全球疾病负担（GBD）研究中报告的率，其中包括低收入国家和中等收入国家（LMIC）。与GBD率相比，审核率（在很大程度上排除了LMIC）如下：ADHD：3.7％比1.9％；自闭症：0.6 - 1％比0.4％；智力障碍：仅GBD率，整体3.1％，HIC 1.5％。阅读障碍不包括在GBD中；系统的雨伞审查发现，HIC和MIC的率均为7.1％。6学习，发育和智力障碍是复杂的，是由多种相互作用的遗传和环境因素引起的。虽然我们无法改变基因，但我们可以减少塑料和相关的有毒化学物质的冲击，这些化学物质会导致认知，行为和注意力的持久问题。
结合脑机接口设备和交互式语言软件工具对患有阅读障碍的年轻人的脑电图信号进行分类
a 约阿尼纳大学健康科学学院医学院生理学实验室，约阿尼纳 45110，希腊 b 约阿尼纳大学健康科学学院言语治疗系交流障碍新方法实验室，约阿尼纳-雅典国道 4 公里，约阿尼纳 45500，希腊 c 约阿尼纳大学信息与电信学院信息与电信系，阿尔塔 47100，希腊 d 西马其顿大学工程学院电气与计算机工程系，科扎尼 50100，希腊 e 约阿尼纳大学健康科学学院医学院卫生与流行病学系，约阿尼纳 45110，希腊 f 约阿尼纳大学健康科学学院医学院医学物理实验室，约阿尼纳 45110，希腊
基于神经反馈的脑机接口
基于神经反馈的脑机接口 (BCI) 的出现为学习障碍人士在辅助技术领域开辟了一条非常有前景的途径。这项研究的主要目的是探索基于神经反馈的脑机接口 (BCI) 在缓解与学习障碍相关的挑战方面的有效性，特别是与注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、阅读障碍和自闭症谱系障碍 (ASD) 相关的挑战。这项研究采用了严格的定量方法，采用了一种涵盖认知功能、注意力和学业成绩指标的前后评估的方法。研究结果显示，在参加神经反馈训练的 ADHD 患者中，这些指标得到了显著改善。这些结果强调了使用基于神经反馈的脑机接口作为针对这一特定人群的可行和有效干预措施的光明前景。然而，关于患有阅读障碍和自闭症谱系障碍 (ASD) 的个体的研究结果表现出一系列复杂多样的结果，从而强调了进一步调查和开发定制
OBM 神经生物学认知计算机化评估...
认知发展评估，尤其是学龄前儿童的认知发展评估，是当代面临的挑战之一。根据 Zablotsky 等人 [1] 的研究，在 2009 年至 2017 年的一项研究中，在 88,530 名 3-17 岁儿童中，约 17% 被发现患有发育障碍。此外，他们还报告称，9.04% 的儿童患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD)，7.74% 的儿童患有学习障碍 (LD)，1.10% 的儿童患有智力障碍 (ID)，1.74% 的儿童患有自闭症谱系障碍 (ASD)。在发育障碍的范畴内，许多障碍往往相互并发。例如，20% 至 40% 的 ADHD 儿童患有阅读障碍 [2, 3]，而患有 ASD 的儿童患阅读障碍的风险也较高 [3, 4]。患有计算障碍 [3, 5] 和书写障碍 [3, 6] 的儿童比没有计算障碍的儿童更容易患诵读困难 [3]。因此，大约 95% 的发育障碍儿童都患有 ADHD 和 LD，而 82% 的发育障碍儿童患有 ADHD 或 LD 或两者兼有。
对机器学习和基于神经网络的疾病预测模型的系统审查
摘要在近年来，常规人工智能（AI）见证了机器学习和神经网络的大量注入，这标志着各个领域的大量演变，因为它们的自主能力获得了功能获取和出色的效率。尤其是在医学领域，基于机器的模型的模型优于医生，表现出更高的准确性。癌症，例如癌症，阿尔茨海默氏症，阅读障碍，皮肤疾病和心脏病已成为医学研究的焦点。 几种深度学习方法，包括卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM），随机森林，逻辑回归，决策树和经常性神经网络（RNN），在疾病预测中起着至关重要的作用。 这项调查强调了深度学习模型在预测特定疾病方面具有更高准确性的批判性分析。 目的是阐明疾病预测中现有的缺点，并提出潜在的补救措施以进行未来的改善。 结果表明，卷积神经网络在预测心脏和阿尔茨海默氏病以及乳腺癌方面表现出色。 支持向量机在癌症预测中表现出有效性，而逻辑回归证明擅长预测阅读障碍，而决策树则是对皮肤疾病的有利选择。 展望未来，数字双胞胎的整合进行预测分析，促进基于个体患者特征的疾病进展的模拟和建模，以及利用区块链以安全存储和健康数据共享，代表了未来发展的有希望的途径。癌症，例如癌症，阿尔茨海默氏症，阅读障碍，皮肤疾病和心脏病已成为医学研究的焦点。几种深度学习方法，包括卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM），随机森林，逻辑回归，决策树和经常性神经网络（RNN），在疾病预测中起着至关重要的作用。这项调查强调了深度学习模型在预测特定疾病方面具有更高准确性的批判性分析。目的是阐明疾病预测中现有的缺点，并提出潜在的补救措施以进行未来的改善。结果表明，卷积神经网络在预测心脏和阿尔茨海默氏病以及乳腺癌方面表现出色。支持向量机在癌症预测中表现出有效性，而逻辑回归证明擅长预测阅读障碍，而决策树则是对皮肤疾病的有利选择。展望未来，数字双胞胎的整合进行预测分析，促进基于个体患者特征的疾病进展的模拟和建模，以及利用区块链以安全存储和健康数据共享，代表了未来发展的有希望的途径。
FactSheet-1-理解 - 神经多样性。 ...
大多数儿童的大脑以其年龄和阶段而被视为典型的方式发展。这些孩子可以描述为神经型。大约有5-6名儿童的大脑发育有所不同。这些孩子可以描述为神经多样性。神经多样性的例子包括：自闭症谱系障碍（ASD），注意力缺陷多动障碍（ADHD），阅读障碍，抽动疾病（例如Tourette综合征）和强迫症（OCD）。
视觉治疗
背景：美国验光协会将视觉定义为“……不仅仅是在20英尺距离读取某个尺寸字母的能力”，而为“一个复杂且适应能力的信息收集和处理系统，该系统收集，组，分析，累积，等价和记忆信息。”在视觉系统的任何部分中，我的功能障碍都可能导致症状，从模糊或斑点视觉，视野狭窄，光敏度和头痛到完全失明。这种功能障碍可以是先天性，发育性的，也可以是由于创伤性或获得的脑损伤（脑震荡，TBI或中风）引起的。在儿童中，视觉系统及其相关症状的功能障碍可能与某些学习障碍（例如阅读障碍和阅读困难）并存。即使它们可能加剧某些残疾，也应谨慎行事，以免将它们与学习障碍本身混为一谈，或将其标记为学习障碍的奇异甚至主要原因。由于视觉系统功能障碍往往是与学习障碍和脑损伤的合并症，因此必须结合治疗它们。通过这种方法，视力疗法，经过良好测试且经过验证的验光集工具成为综合，协作和跨学科的临床护理方法的重要组成部分 - 已被证明是对最佳患者结果最有效的临床护理方法。与共同的信念相反，视力疗法不是针对发展，行为和认知障碍的治疗方法。ii这是一种解决视觉系统功能障碍的方法，它可能与诸如阅读障碍之类的残疾共存或加剧。