시계 그리기 테스트는 환자가 완료 한 시계의 스케치를 기반으로인지 장애 평가에 사용되는 신경 학적 테스트입니다. 일반적으로 의료 전문가는 환자의인지 과정에서 결함을 발견하기 위해 스케치를 평가합니다. 최근에는 이러한 테스트를 평가하기위한 자동 도구가 개발되었습니다. 그러나,시계 도면의 자동 해석의 문제는,특히인지 장애를 가진 사람들에 의해 스케치,완전히 해결되지 않고,더 어려운 경우에,자동 시스템은 시계 도면을 형성하는 스케치 객체를 라벨에 인간의 평가자의 도움으로 복귀해야합니다. 또한,스케치된 객체의 라벨링은 예상된 스케치구조와 인간의 추론에 대한 사전 지식이 드로잉 해석 시스템에 통합될 수 있다면 더욱 신뢰할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 온톨로지를 활용하고 퍼지 추론 엔진을 통해 인간 추론을 통합함으로써,온톨로지 구조에 대한 사전 지식을 나타내는 새로운 스케치 해석 시스템을 제안한다. 상기 기술들의 결합은 스케치 구조 및 스케치된 오브젝트의 시각적 외관에 관한 여러 정보 소스를 융합시키는 동시에 스케치된 스케치에 내재된 해석의 불확실성을 다루고 있다. 제안 된 해석 시스템은 두 개의 데이터 세트를 사용하여 평가됩니다. 첫 번째 데이터 세트는 건강한 사람이 만든 65 개의 도면으로 구성되며 두 번째 세트는 치매 환자의 도면에서 재현 된 100 개의 도면을 포함하고있어 시스템이 작업해야 할 수있는 도전적인 스케치의 종류를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 평가 분석 제안 된 시스템의 향상 된 해석 성능 클래식 접근 방식,누계 표준시 스케치 구조 또는 시뮬레이션된 인간의 추론의 사전 지식에서 혜택을 받을 수 없습니다에 비해 보여줍니다.