使用语音数字测试平台建立成人全生命周期正常认知测试分数

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07763392

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：认知、认知障碍、认知-其他、痴呆、阿尔茨海默病、记忆、神经认知。试验链接：https://www.memoryexam.com/job/norms/ 参与本研究的人员将完成一次单次、非侵入性的计算机化认知评估，该评估通过安全的、基于网络的数字平台进行。本研究的目的是建立18-100岁健康成年人的规范性认知表现数据，并为该数字评估平台制定按年龄、性别和教育程度校正的参考值。这是一项观察性研究，不涉及任何治疗干预、研究性治疗或对常规医疗护理的更改。在签署电子知情同意书后，参与者将完成一份标准化筛查问卷以确定是否符合资格。该问卷收集人口统计学信息、教育背景、英语语言能力、内科和神经系统病史、精神科病史、用药情况、物质使用情况、睡眠史以及自我报告的认知问题。此外，还将实施标准化情绪筛查工具（PHQ-9和GAD-7）。

符合预设排除标准、可能对认知表现产生显著影响的个体将不被纳入常模数据集。符合条件的参与者随后将使用标准化的视觉和听觉指导语完成一套数字化认知评估组合。该平台利用自动语音识别技术捕捉口头回答，并使用标准化算法对表现进行评分，无需检查者评分，确保所有参与者的施测方式一致。整个研究参与过程，包括知情同意、筛查和测试，大约需要30至45分钟。该认知组合评估神经心理学检查中常评估的多个认知领域。语言能力通过音位和语义言语流畅性任务进行评估，测量在指定类别内快速生成词语的能力。 confrontación命名通过数字化……进行评估。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。