多模态痴呆监测与诊断纵向数据集
包含816个条目的多模态纵向数据集，记录健康对照和痴呆患者的语音、文本、笔迹和键盘输入，用于痴呆症的早期监测和诊断。
基本信息
资源简介
本数据集由伦敦大学玛丽皇后学院创建，包含816个条目，涵盖语音对话、转录文本、笔迹和键盘输入等多模态数据，来源于健康对照组和痴呆症患者，通过自然环境中定制的平板电脑应用程序收集，纵向记录语言变化，用于痴呆症的早期诊断和监测研究。
下载信息
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使用方式
数据集说明
多模态痴呆监测与诊断纵向数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2109.01537v2
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:Dementia affects cognitive functions of adults, including memory, language, and behaviour. Standard diagnostic biomarkers such as MRI are costly, whilst neuropsychological tests suffer from sensitivity issues in detecting dementia onset. The analysis of speech and language has emerged as a promising and non-intrusive technology to diagnose and monitor dementia. Currently, most work in this direction ignores the multi-modal nature of human communication and interactive aspects of everyday conversational interaction. Moreover, most studies ignore changes in cognitive status over time due to the lack of consistent longitudinal data. Here we introduce a novel fine-grained longitudinal multi-modal corpus collected in a natural setting from healthy controls and people with dementia over two phases, each spanning 28 sessions. The corpus consists of spoken conversations, a subset of which are transcribed, as well as typed and written thoughts and associated extra-linguistic information such as pen strokes and keystrokes. We present the data collection process and describe the corpus in detail. Furthermore, we establish baselines for capturing longitudinal changes in language across different modalities for two cohorts, healthy controls and people with dementia, outlining future research directions enabled by the corpus.
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