전 세계 인구가 고령화됨에 따라 인지 장애의 유병률이 계속 증가하고 있으며, 이는 접근 가능하고 부담이 적은 인지 평가에 대한 긴급한 필요성을 강조합니다. 현재의 임상 기준에 기반한 평가들은 종종 주관성, 상당한 사용자 부담 및 관행 효과에 의해 방해받아 그 적용 가능성이 제한됩니다. 우리는 수동 시각 자극이 능동적인 참여의 필요성을 최소화하면서 여러 인지 영역을 활성화할 수 있음을 관찰합니다. 관련 데이터셋의 부족을 고려하여, 우리는 낮은 부담의 인지 평가를 위한 최초의 대규모 다중 모달 데이터셋인 EasyCog를 설정합니다. EasyCog는 참가자가 짧고 인지적으로 구조화된 비디오를 수동적으로 시청하는 동안 동기화된 이마/귀 EEG 및 비접촉식 시선 추적 데이터를 수집합니다. 데이터셋에는 건강한 대조군과 파킨슨병(PD), 알츠하이머병(AD), 혈관성 치매(VaD) 환자를 포함한 101명의 참가자가 포함되어 있으며, 일일 설정에서 임상 의사가 관리한 MoCA/MMSE 점수가 수집됩니다. 우리는 상세한 수집 절차, 품질 검증, 구현 및 기준선을 제공합니다. 결과는 평가의 실행 가능성을 나타내며 일반화의 어려움을 강조합니다. 저렴한 감지 기술과 함께 수동 시각 자극을 통합함으로써 EasyCog는 임상 및 지역 사회 환경 모두에서 접근 가능하고 확장 가능한 인지 모니터링을 위한 미래 연구의 기초를 제공합니다.
Hu 외(월)가 이 질문을 연구했습니다.