Dem@Care数据集|老年护理数据集|智能监测数据集

Dem@Care数据集是由希腊阿尔茨海默病协会和相关障碍中心创建，旨在通过多种传感器技术监测老年人的认知和行为状态，以支持智能远程管理和决策支持。数据集包含视频、音频和生理传感器数据，用于提取语音特征与认知状态的关联，识别日常生活活动，并比较现有技术。该数据集主要应用于评估和改进对痴呆症患者的护理和支持，增强临床工作流程。

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数据集介绍

构建方式

Dem@Care数据集的构建依托于多传感器技术，旨在通过实时监测老年痴呆症患者的生活方式、环境及健康参数，提供个性化的健康服务。数据收集在希腊阿尔茨海默病及相关疾病协会（GAADRD）进行，参与者包括65岁及以上的老年人，涵盖健康个体及不同程度的认知障碍患者。数据采集过程中，参与者及其护理人员签署知情同意书，确保隐私保护。数据集包含音频、静态RGB视频、RGB-D视频、可穿戴设备视频及加速度计数据，用于评估和验证感知算法。

使用方法

Dem@Care数据集的使用需遵循严格的伦理和隐私保护规定。研究团队需签署使用协议，承诺不共享数据或尝试识别个体身份。数据集可用于评估多传感器技术在老年痴呆症监测中的应用效果，特别是通过音频数据提取认知状态与声音特征的相关性，通过视频数据识别日常生活活动（ADLs），并通过生理传感器数据进行健康评估。研究团队需提交项目标题和摘要，并通过机构邮箱发送完整的使用协议表格。

背景与挑战

背景概述

Dem@Care数据集是由希腊信息与技术研究所和塞萨洛尼基亚里士多德大学医学院的研究团队于2013年创建的，旨在通过多传感器技术为痴呆症患者及其护理人员提供个性化的健康服务。该数据集的核心研究问题是通过多参数监测技术，实时捕捉痴呆症患者的日常生活行为、环境及健康状态，从而为临床决策提供支持。数据集的应用不仅推动了痴呆症的早期诊断与评估，还为智能远程管理系统的开发提供了重要数据基础，显著提升了痴呆症患者的生活质量与独立性。

当前挑战

Dem@Care数据集在解决痴呆症患者行为监测与健康管理问题时，面临多重挑战。首先，多传感器数据的融合与分析需要克服数据异构性与噪声干扰，以确保对患者状态的准确表征。其次，数据集构建过程中需严格遵循伦理准则，保护参与者隐私，这对数据采集与共享提出了更高要求。此外，如何在真实环境中验证传感器的有效性，并针对老年人群的特殊需求优化算法，也是数据集开发中的关键难题。这些挑战不仅考验了技术实现的可行性，也对数据集的实用性与可靠性提出了更高标准。

常用场景

经典使用场景

Dem@Care数据集在老年痴呆症研究领域中被广泛用于多传感器数据的收集与分析。通过整合穿戴式传感器和静态摄像头，该数据集能够捕捉老年人在日常生活中的行为模式和环境变化，为研究人员提供了丰富的多模态数据。这些数据不仅用于评估老年人的认知状态，还用于开发智能算法，以实现对痴呆症患者的远程监控和个性化护理。

解决学术问题

Dem@Care数据集解决了老年痴呆症研究中多模态数据融合与分析的难题。通过提供音频、视频、加速度计等多种传感器数据，研究人员能够更全面地理解痴呆症患者的行为特征和认知状态。该数据集为开发智能决策支持系统提供了基础，帮助医疗专业人员更准确地评估病情进展和药物效果，从而优化治疗方案。

实际应用

在实际应用中，Dem@Care数据集被用于开发智能家居系统和远程医疗平台。通过分析老年人在家庭环境中的日常活动，系统能够实时监测其健康状况，并在异常情况下向护理人员发出警报。这种技术不仅提高了老年痴呆症患者的生活质量，还减轻了护理人员的负担，为家庭护理提供了科学依据。

数据集最近研究

最新研究方向

在老年痴呆症研究领域，Dem@Care数据集的最新研究方向聚焦于多传感器数据的融合与智能分析，旨在通过整合穿戴式传感器和静态传感器的数据，实现对患者日常生活活动（ADLs）的精确监测与识别。近年来，研究者们利用该数据集中的音频、视频及生理传感器数据，深入探索了语音特征与认知状态之间的关联，以及基于RGB-D视频的在线活动识别技术。这些研究不仅推动了智能远程管理系统的优化，还为个性化反馈和预防性护理决策提供了科学依据。随着深度学习技术的进步，Dem@Care数据集在老年痴呆症早期诊断和行为干预中的应用前景愈发广阔，为改善患者生活质量及减轻护理负担提供了重要支持。

相关研究论文

• The Dem@Care Experiments and Datasets: a Technical Report

  信息技术研究所，塞萨洛尼基研究中心 · 2016年