Summary
Cette étude a proposé une analyse numérique de l’écriture manuscrite des caractères chez les personnes ayant une déficience cognitive légère pour trouver plus d’information que ce qui est révélé par l’analyse traditionnelle crayon-écriture papier.
Abstract
Une quantité croissante de preuves montre que les déficits cognitifs et les dysfonctionnements de mouvement ne sont pas séparés. Les patients présentant l’affaiblissement cognitif doux (MCI) peuvent manifester des désordres fins de moteur des extrémités supérieures. L’écriture manuscrite est une activité humaine complexe et unique impliquant à la fois la coordination motrice et cognitive. Des chercheurs des pays occidentaux ont découvert que les patients atteints de MCI ont des caractéristiques anormales d’écriture. Cependant, aucune étude pertinente n’a été menée dans la population chinoise. En raison du phénomène inter-culture de l’écriture manuscrite, le but de cette étude est de trouver de nouvelles tâches d’écriture pour démontrer les différences dans les dispositifs d’écriture entre les patients âgés présentant MCI et les individus en bonne santé âge-assortis.
Introduction
L’affaiblissement cognitif doux (MCI) est considéré comme phase cognitive transitoire mais progressivement dégénérative qui précède l’apparition de la maladie d’Alzheimer (MA)1. Il a été rapporté que le taux de progression de la MA par an est de 15 %, tandis que près de 75 % des cas modérés et graves d’MC pourraient ne pas êtrediagnostiqués 2. Des études récentes ont rapporté que les patients atteints de MCI ont des difficultés dans certains aspects des tâches motrices fines3, et les patients qui ont montré des troubles moteurs, tels que la démarche lente, avait un risque élevé de démence4.
L’écriture manuscrite est une activité humaine complexe qui implique un mélange complexe de composantes cognitives, kinesthésiques et perceptuelles motrices, y compris la perception visuelle et kinesthésique, la planification motrice, la coordination œil-main, l’intégration visuelle-motrice, la dextérité et les habiletésmanuelles 1. L’analyse de l’écriture manuscrite a été utilisée pour détecter les dysfonctionnements cognitifs et moteurs dans de nombreux types de maladies neurodégénératives, telles que la MA et la maladie de Parkinson (MP)5. En outre, certains aspects des problèmes d’écriture ont été rapportés pour être un indicateur pour MCI et liés à la progression de la maladie6. Comme la majorité de la population utilise la langue, les études qui étudient l’analyse de l’écriture manuscrite chez les locuteurs chinois (en particulier les caractères chinois simplifiés) font encore défaut.
Il y a eu plusieurs articles qui ont étudié des anomalies d’écriture manuscrite ou « agraphie » dans les individus avec MCI. Par exemple, en utilisant les méthodes traditionnelles crayon-papier, Zhou et ses collègues ont essayé de dévoiler les capacités d’écriture distinctes entre les patients atteints de MCI et les personnes sans MCI. Les différences entre les groupes n’étaient pas évidentes, à l’exception des erreursd’écriture 7. Kawa et coll. ont trouvé des dispositifs d’écriture chez les patients atteints de MCI à l’aide d’un stylo intelligent, qui pourrait analyser dynamiquement la vitesse de course et de stylo pendantl’écriture 2. Le matériel WACOM et le logiciel MovAlyzeR peuvent détecter plus d’informations en temps réel par rapport aux méthodes traditionnelles au crayon et au papier et aux méthodes de papier intelligent. Par conséquent, les données dynamiques d’écriture manuscrite, telles que la pression de pen-down, la vitesse, l’accélération, et la secousse, se sont trouvées pour être un nouveau foyer de l’analyse d’écriture par rapport aux données statiques, telles que la taille de lettre et l’espace entre lesmots 2.
Cependant, un autre phénomène qui ne peut être négligé est l’effet interculture culturel de l’écriture. Les systèmes d’écriture des différentes nations ne sont pas toujours les mêmes (p. ex., les lettres anglaises sont écrites de gauche à droite tandis que les lettres hébraïques sont écrites de droite àgauche) 8. Dans ce numéro, même les revues ont confirmé l’efficacité de l’analysede l’écriture 9,10 dans les langues alphabétiques, et le grand écart entre les caractères chinois et les lettres occidentales a entravé la capacité d’échange de l’analyse de l’écriture manuscrite dans les méthodes et lesrésultats 11 de ces études.
Il existe plusieurs différences majeures entre les langues occidentales (p. ex., l’anglais) et le chinois. Tout d’abord, il y a beaucoup plus de mouvements horizontaux de la pointe de stylo pendant l’écriture chinoise de caractère comparée à l’écriturede lettre 12. Deuxièmement, contrairement à la langue alphabétique, qui est associée aux phonèmes, le chinois est considéré commelogographique 7. En conséquence, la plupart des caractères chinois ont leur propre ordre unique de course, et la largeur et la hauteur des coups doivent être strictement limitées. Sinon, des largeurs et des hauteurs illimitées pourraient causer une illisibilitéaccrue 11 
( » et 
" sont des caractères chinois complètement différents. Aussi, " 
« , " « , et " sont différents 
caractères chinois).
« 
(prononcé « Zheng ») est un caractère chinois typique, simple et couramment utilisé que presque tous les orateurs chinois avec un niveau d’éducation de deux ans peuvent lire et écrire. Il a été choisi comme tâche d’écriture dans les études précédentes d’analysed’écriture manuscrite chinoise 6,12. Les chercheurs ont décidé d’utiliser « » comme tâche d’écriture parce qu’elle est « carrée » et composée de cinq traits, qui sont tous horizontaux (#1, #3, #5 course, de gauche à droite) ou verticale (#2, #4 course, de haut en bas) (Figure 1). Selon de nombreuses études de moteur fin, la réalisation de la #3 course (horizon) et le #4 course (verticale) nécessite des mouvements purs du poignet et des doigts,respectivement 6,12,13. En conséquence, la vitesse de course des deux coups pourrait être une manifestation appropriée14.
En outre, la pression du stylo pendant l’écriture manuscrite est une fonction d’écriture qui a été montré pour surpasser d’autres caractéristiques cinématiques en reflétant le contrôlemoteur 5,15. Cependant, il n’y a pas d’études pertinentes chez les patients chinois, bien que des résultats positifs aient été confirmés par des groupes de recherche de la République tchèque, de l’Espagne, d’Israël etd’autres pays 8,16,17.
La signature a été couramment utilisée comme tâche d’écriture manuscrite dans de nombreuses études5. En général, une signature nécessite peu de réflexion ou de temps d’antenne18. « En l’air » est défini comme lorsque la pression de la pointe du stylo à l’écran est de 0 pendant l’écriture, et « temps dans l’air » est la somme du temps « en l’air » pendant l’écriture. Les individus qui souffrent de beaucoup de désordres neuropsychiatriques pourraient avoir des déficits dans le contrôle psychomoteur, et ainsi ils montrent le temps accru dans l’air de la signature. Par exemple, Rosenblum et coll. ont constaté que les patients israéliens souffrant de dépression et de la maladie de Parkinson présentaient un temps d’antenne plus long que des témoins sains pendant l’écriture de leur propre nomen hébreu 8,19. Comme les caractères chinois ont leur propre forme, dans cette étude, il a été décidé d’utiliser la tortuosité de longueur dans l’air dans la segmentation entre les caractères lors de l’écriture du nom comme un paramètre indicatif potentiel. Tortuosity, défini par le rapport de la longueur de l’arc à la distance euclidean entre les points d’extrémité, est une mesure de courbure, et indexe donc la douceur d’une sortie d’écriturespécifique 20.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Notre étude a été approuvée par le Comité d’éthique académique de la Division des sciences biologiques de l’Hôpital général de l’APL chinoise à Beijing, en Chine.
1. Aspects généraux du développement des méthodes
- Utilisez un numériseur USB (par exemple, Wacom Cintiq Pro 16) et un stylet portatif pour les mouvements d’écriture. Les spécifications détaillées du numériseur sont les suivantes : dimensions externes (largeur x profondeur x hauteur) 410 x 265 x 17,5 mm, résolution spatiale 3840 x 2160 points, taille des pixels 0,090 x 0,090 mm, résolution temporelle 30 ms et niveau de pression de 8 192.
- Connectez un PC portable au numériseur pour recueillir et exposer les traces d’écriture manuscrite.
- Utilisez un logiciel (p. ex., Neuroscript MovAlyzeR) pour l’enregistrement, le traitement et l’analyse des données.
- Critères d’inclusion et d’exclusion des patients
- Recruter des participants mci qui présentent une plainte de mémoire, une fonction objectivement altérée de mémoire, des activités intactes de la vie quotidienne, et l’absence de démence21. En outre, ils devraient avoir le niveau éducatif de plus de 2 ans d’école préliminaire en Chine continentale, autrement, ils pourraient avoir la difficulté en écrivant des caractères chinois.
- Exclure les participants qui ont une déficience visuelle et des membres supérieurs évidents.
2. Tâche d’écriture
- Exécutez le logiciel et un stylet sans en-coup.
- Créez un exemple de caractères chinois sur la zone d’écriture du numériseur (voir figure 1).
- Permettre aux sujets de positionner la zone d’écriture dans une position confortable.
- Permettre aux sujets d’écrire sur la zone d’écriture et d’accommoder le stylo et la surface de la zone d’écriture.
- Réglez le taux d’échantillonnage dans le logiciel à 200 Hz.
- Demandez aux sujets d’écrire son nom en chinois avec la main dominante.
REMARQUE : Une signature en version cursive ou imprimée est acceptable, comme le sujet le souhaitait. - Demandez aux sujets d’écrire le caractère chinois
" (prononcé « Zheng ») avec la main dominante.
NOTE: Le caractère chinois " dans une version imprimée est acceptable.- Rappelez aux sujets d’écrire dans une version imprimée avant de commencer l’écriture.
REMARQUE : Assurez-vous que le sujet est assis et écrit en position verticale.
- Rappelez aux sujets d’écrire dans une version imprimée avant de commencer l’écriture.
- Gardez les instructions visibles pendant chaque essai.
- Répétez le procès d’écriture trois fois.
- Si le personnage " était écrit dans le mauvais ordre de course, arrêtez l’essai et tracez et montrez au sujet comment écrire le caractère dans l’ordre correct de course.
- Si une hésitation a été dérivée d’un manque de connaissances, arrêtez le procès et montrez au sujet comment écrire le personnage correctement.
3. Analyse des données
- Exécutez le logiciel; cliquez à droite sur Expérimenter et sélectionnez Propriétés.
- Sélectionnez Traitement,puis sélectionnez Segmentation.
- Cliquez sur Ajouter la première segmentation en tout cas, Ajouter la dernière segmentation en tout cas, et déplacer le point de segmentation au pendown le plus proche si sur un penlift dans les drapeaux de segmentation.
- Cliquez sur Les trajectoires de pendown dans Les méthodes de segmentation.
REMARQUE : Tous ces ajustements pour le mode par défaut ont été faits pour améliorer l’analyse de l’écriture chinoise.
4. Calcul des paramètres
- Exécutez le logiciel, sélectionnez les sujets dans " « , et cliquez sur Essais d’écriture.
- Utilisez le système de traçage et tracez le processus d’écriture et l’ordre de course de " étape par étape.
- Trouvez la segmentation de l’AVC #3 de " " et lisez la " vitesse absolue moyenne " dans les " données extraites « .
REMARQUE : Le logiciel d’analyse de l’écriture calculera automatiquement la « vitesse absolue moyenne » de chaque segmentation.
ATTENTION : La course #3 de " est un mouvement horizontaux (de gauche à droite) de la pointe du stylo qui est plus courte que le caractère 1 et le caractère 5 (figure 1A). - Trouvez la segmentation de l’AVC #4 de " et lisez hors de la " vitesse absolue moyenne " dans les " données extraites « .
ATTENTION: Course #4 de " est un mouvement vertical (de haut en bas) de la pointe du stylo qui est plus courte que le caractère 2 (Figure 1). - Lisez la « pression du pen » de chaque segmentation dans les « données extraites » et obtenez une « pression moyenne du stylo » de « ».
REMARQUE : Le logiciel d’analyse de l’écriture calculera automatiquement la « pression moyenne du stylet » de chaque segmentation. - Exécutez le logiciel, sélectionnez les sujets dans " « , et cliquez sur Essais d’écriture.
- À l’aide du système de traçage, tracez le processus d’écriture manuscrite et l’ordre de course de la signature étape par étape.
- Trouvez la segmentation du trait entre les personnages et lisez la «taille absolue» et la « longueurde route» dans les «données extraites».
- Obtenez la tortuosité de longueur dans l’air dans la segmentation entre les caractères selon l’équation.
REMARQUE : La segmentation du trait entre les caractères était une segmentation en ondes (figure 2).- Calculez la tortuosité de longueur dans l’air : 1-Taille absolue/Longueur de route %.
REMARQUE : La tortuosité, définie par le rapport de la longueur de l’arc à la distance euclide entre les points d’extrémité, est une mesure de courbure, et indexe donc la douceur d’une sortie d’écriturespécifique 20. Une courbe très tortueuse a plusieurs virages ou courbes, tandis qu’une courbe tortueuse basse est une courbe avec des boucles/courbes relativement larges et plus de droit.
ATTENTION: La plupart des noms chinois sont composés de deux ou trois caractères. Si la signature a deux caractères, il n’y a qu’une segmentation de course entre les caractères. Si la signature a trois caractères, il y a deux segmentations de course entre les caractères. La tortuosité de longueur dans l’air dans la segmentation entre les caractères serait une valeur moyenne.
- Calculez la tortuosité de longueur dans l’air : 1-Taille absolue/Longueur de route %.
5. Analyse statistique
- Évaluer les différences de groupe à l’aide du test t d’unélève. Une valeur P inférieure à 0,05 a été considérée comme statistiquement significative. Effectuez toutes les analyses statistiques à l’aide du logiciel statistique SPSS 22.0.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Les données démographiques des sujets ont démontré que tous les groupes correspondaient bien à l’âge, au sexe, au niveau d’instruction, à la main dominante et à d’autres paramètres.
Comme le montre le tableau 1, au cours de l’écriture du caractère chinois " , les sujets âgés avec MCI ont montré une vitesse absolue moyenne inférieure du #3 (2,46 ± 0,40 vs 1,82 ± 0,55, P = 0,001) et #4 course (2,61 ± 0,46 vs 1,93 ± 0,50, P < 0,001) et une pression moyenne plus élevée du stylo (237,43 ± 39,77 contre 281,99 ± 37,70, P = 0,001) par rapport aux sujets âgés en bonne santé. En outre, pendant la signature des noms chinois, les sujets âgés avec MCI ont exhibé une tortuosité plus élevée dans l’air de longueur dans les segmentations entre les caractères comparés aux sujets âgés en bonne santé (12.57 ± 6.96 vs 31.66 ± 7.53, P < 0.001).
Figure 1: Caractère chinois » « écrit dans le logiciel. (A). Le caractère chinois " " avec seulement les segmentations à l’écran exposées. Les cercles rouges sont les débuts et les extrémités des segmentations. Les lignes bleues sont les traces de segmentation à l’écran. (B). Le caractère chinois " avec les segmentations en l’air et à l’écran exposées. Les lignes bleues sont les traces de segmentation à l’écran. Les lignes grises sont les traces de segmentation dans l’air. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Figure 2 : Signatures chinoises de sujets âgés en bonne santé et de sujets âgés avec MCI. (A). La signature chinoise " 
(un sujet du groupe des personnes âgées en bonne santé) avec seulement les segmentations à l’écran exposées. Les cercles rouges sont les débuts et les extrémités des segmentations. Les lignes bleues sont les traces de segmentation à l’écran. (B). La signature chinoise " (un sujet du groupe des personnes âgées en bonne santé) avec des segmentations en l’air et à l’écran exposées. Les lignes bleues sont les traces de segmentation à l’écran. Les lignes grises sont les traces de segmentation dans l’air. Les zones rouges mettent l’accent sur les segmentations de longueur dans l’air entre les caractères (tortuosité = 5,34 %). La zone gauche est la segmentation entre " 
et " ( taille absolue = 
2,2226; longueur de la route = 2,4658; tortuosité = 9,98%). La bonne zone est la segmentation entre " et " ( taille absolue = 
2,9607; longueur de la route = 2,9821; tortuosité = 0,71%). (C). La signature chinoise " 
(un sujet des personnes âgées avec le groupe MCI) avec seulement les segmentations à l’écran exposées. Les cercles rouges sont les débuts et les extrémités des segmentations. Les lignes bleues sont les traces de segmentation à l’écran. (D). La signature chinoise " (un sujet des personnes âgées avec le groupe MCI) avec des segmentations dans l’air et à l’écran exposées. Les lignes bleues sont les traces de segmentation à l’écran. Les lignes grises sont les traces de segmentation dans l’air. La zone rouge met l’accent sur les segmentations de longueur dans l’air entre les caractères (taille absolue = 1,2100; longueur de la route = 1,7072; tortuosité = 29,12 %). S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
| Personnes âgées en bonne santé | Personnes âgées atteintes de MCI | Valeur P | |
| N=20 | N=20 | ||
| Sexe (homme/femme) | 10/10 | 8/12 | 0.74 |
| Âge (années) | 69,70 ±4,51 | 70,39 ±3,42 | 0.602 |
| Main dominante (droite) | 100 | 100 | |
| Éducation (années) | 9,60 ±3,72 | 8.22±3.30 | 0.237 |
| MMSE (score) | 28,90 ±0,79 | 26.33±0.77 | <0,001 |
|
Vitesse absolue moyenne de 3# coup de » "
|
2,46 ±0,40 | 1,82 ±0,55 | 0.001 |
|
Vitesse absolue moyenne de 4# coup de » "
|
2,61 ±0,46 | 1,93 ±0,50 | <0,001 |
|
Pression moyenne du stylo de » "
|
237,43 ±39,77 | 281,99 ±37,70 | 0.001 |
| Tortuosité de la longueur de l’air « Signature » (%) | 12.57±6.96 | 31.66±7.53 | <0,001 |
| MCI: Déficience cognitive légère | |||
| Character 3 " est un mouvement horizontaux. |
|||
| Character 4 " " est un mouvement vertical. |
|||
Tableau 1 : Données démographiques et d’analyse de l’écriture manuscrite des sujets.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Les étapes critiques du protocole confirment la lisibilité de " « . Dans le détail, dans un caractère entier, le #3 course doit être plus courte que les autres coups horizontaux, et le #4 course doit être plus courte que le #2 course. Plus précisément, plus de ressources attentionnelles sont nécessaires lors de l’écriture de la #3 course et #4 course6,12, et les deux coups ont une limite de longueur similaire. Une longueur d’AVC inappropriée aurait pu donner lieu à un biais dans la détection de la vitesse.
Le logiciel avec l’écran numériseur est un logiciel de collecte de données en ligne sans forme crayon-papier. Pour commencer et arrêter d’écrire, les sujets devaient suivre les instructions des chercheurs ou les instruments d’incitation. Ces conditions explicites peuvent être des facteurs de stress pour les sujets, distrayant leurs ressources attentionnelles et affectant la performance de l’écriture. Le dépannage de cette méthode est encore plus grave chez les patients des zones rurales qui ne sont pas familiers avec les appareils électroniques. Suffisamment de temps d’échauffement pourrait être utile. Une autre façon de minimiser les effets de cette limitation est de placer une feuille de papier sur le dessus du numériseur. En outre, les appareils qui peuvent collecter des données hors ligne avec des formes crayon-papier, telles que Smartpen plus Livescribe notebook, pourraient être une autre modification. Pour autant que nous s’en aquions, les données du logiciel MovAlyzeR et de Smartpen seront compatibles dans un proche avenir.
Premièrement, comme l’accent était mis principalement sur l’analyse dynamique de l’écriture manuscrite, les paramètres statiques, tels que la largeur et la hauteur des caractères, n’ont pas été inclus et analysés dans l’étude actuelle. En fait, a été confirmé comme une bonne tâche d’écriture pour détecter la micrographie dans12. Deuxièmement, certains chercheurs ont choisi de limiter la taille du caractère pendant la tâche d’écriture (p. ex., 1 cm, 2 cm et 4 cm d’amplitude)19. Comme on l’a constaté, les sujets ont besoin de plus de temps pour écrire dans une amplitude plus petite par rapport à une plus grande. Une amplitude certaine n’a pas été définie dans cette étude tandis que la forme des caractères chinois pourrait être une limite implicite pour un accident vasculaire cérébral particulier.
À notre connaissance, il s’agit de la première étude d’une analyse d’écriture numérique pour les utilisateurs de caractères chinois simplifiés. Plus de tâches d’écriture concernant les caractères chinois simplifiés peuvent être employées pour trouver des déficits cognitifs et des dysfonctionnements moteurs dans les patients présentant des désordres neuropsychiatriques.
Une analyse numérique de l’écriture manuscrite peut compléter les tests cognitifs traditionnels au crayon et au papier, comme le test de fabrication de sentiers, le MMSE, l’évaluation cognitive de Montréal etd’autres 17,22. L’analyse des caractéristiques de l’écriture manuscrite au cours d’un test cognitif est un nouveau paradigme pour les doubles tâches motricescognitives 23. Cette méthode pourrait être utile pour diagnostiquer le syndrome de risque cognitif moteur et la maladie cérébrale de petit navire.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Acknowledgments
Nous remercions le professeur Hans-Leo Teulings de Neuroscript LLD pour le soutien à la technologie numérique.
Cette étude a été soutenue par la Wu Jieping Foundation (Grant No.: 320.6750.18456).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Microsoft | Surface Pro 2 | computer | |
| MovAlyeR | 3.4 | software | |
| WACOM | Cintiq | digitizer |
References
- Werner, P., et al. Handwriting process variables discriminating mild Alzheimer's disease and mild cognitive impairment. Journals of Gerontology. 61 (4), 228-236 (2006).
- Kawa, J., et al. Spatial and dynamical handwriting analysis in mild cognitive impairment. Computers in Biology and Medicine. 82, 21-28 (2017).
- De Paula, J. J., et al. Impairment of fine motor dexterity in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease dementia: association with activities of daily living. Revista Brasilra De Psiquiatria. 38 (3), 235-238 (2016).
- Takehiko, D., et al. Combined effects of mild cognitive impairment and slow gait on risk of dementia. Experimental Gerontology. 110, 146-150 (2018).
- Impedovo, D., et al. Dynamic handwriting analysis for the assessment of neurodegenerative diseases: a pattern recognition perspective. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 12, 209-220 (2019).
- Yu, N. Y., et al. Characterization of the fine motor problems in patients with cognitive dysfunction - A computerized handwriting analysis. Human Movement Science. 65 (17), 30841-30842 (2019).
- Zhou, J., et al. Characteristics of agraphia in Chinese patients with Alzheimer's disease and amnestic Mild Cognitive Impairment. Chinese Medical Journal. 129 (13), 1553-1557 (2016).
- Rosenblum, S., et al. Handwriting process variables among elderly people with mild major depressive disorder: a preliminary study. Aging Clinical & Experimental Research. 22 (2), 141-147 (2010).
- Caligiuri, M. P., et al. Signature dynamics in Alzheimer's disease. Forensic Science International. 302, 109880 (2019).
- Thomas, M., et al. Handwriting analysis in Parkinson's disease: current status and future directions. Movement Disorders Clinical Practice. 4 (6), 806-818 (2017).
- Leung, S. C., et al. A comparative approach to the examination of Chinese handwriting-The Chinese character. Journal of the Forensic Science Society. 25, 255-267 (1985).
- Ma, H. I., et al. Progressive micrographia shown in horizontal, but not vertical, writing in Parkinson's disease. Behavioural Neurology. 27 (2), 169-174 (2013).
- Yan, J. H., et al. Alzheimer's disease and mild cognitive impairment deteriorate fine movement control. Journal of Psychiatric Research. 42, 1203-1212 (2008).
- Johnson, B. P., et al. Understanding macrographia in children with autism spectrum disorders. Research in Developmental Disabilities. 34 (9), 2917-2926 (2013).
- Afonso, O., et al. Writing difficulties in Alzheimer's disease and Mild Cognitive Impairment. Reading and Writing. 32 (1), 217-233 (2019).
- Drotár, P., et al. Evaluation of handwriting kinematics and pressure for differential diagnosis of Parkinson's disease. Artificial Intelligence in Medicine. 67, 39-46 (2016).
- Garre-Olmo, J., et al. Kinematic and pressure features of handwriting and drawing: preliminary results between patients with mild cognitive impairment, Alzheimer disease and healthy controls. Current Medicinal Chemistry. 14, 960-968 (2017).
- Cohen, J., et al. Digital clock drawing: differentiating "thinking" versus "doing" in younger and older adults with depression. Journal of the International Neuropsychological Society. 20 (9), 920-928 (2014).
- Rosenblum, S., et al. Handwriting as an objective tool for Parkinson's disease diagnosis. Journal of Neurology. 260 (9), 2357-2361 (2013).
- Grace, N., et al. Do handwriting difficulties correlate with core symptomology, motor proficiency and attentional behaviours. Journal of Autism and Developmental Disorders. 47 (4), 1-12 (2017).
- Petersen, R. C. Mild cognitive impairment as a diagnostic entity. Journal of Interactive Marketing. 256 (3), 183-194 (2004).
- Ishikawa, T., et al. Handwriting features of multiple drawing tests for early detection of Alzheimer's Disease: A preliminary result. Studies in Health Technology and Informatics. 264, 168-172 (2019).
- Herold, F., et al. Thinking while moving or moving while thinking-concepts of motor-cognitive training for cognitive performance enhancement. Frontiers in Aging Neuroscience. 10, 228 (2018).
