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Augmented Rey-Osterrieth Complex Figure dataset (binary images) / Conjunto aumentado de datos de figuras complejas de Rey-Osterrieth (imágenes binarias)

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DataCite Commons2025-11-12 更新2026-04-25 收录
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https://edatos.consorciomadrono.es/citation?persistentId=doi:10.21950/MFHOO4
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<h3> Description of the project </h3> <p> This dataset is the result of the research carried out in the project "Mild Cognitive Impairment (MCI) Detection from Rey-Osterrieth Complex Figure Copy (ROCF) Drawings using a Contrastive Loss Siamese Neural Network". In this project, we employed an augmented version of ROCFD528 to train a siamese neural network that was designed to distinguish ROCF drawings made by a healthy individual from those made by an individual diagnosed with MCI. </p> <h3> Description of the dataset </h3> <p> This dataset contains a single folder with 2640 binary images of Rey-Osterrieth Complex Figures. </p> <h3> Methodology </h3> <p> For each drawing in the "Rey-Osterrieth Complex Figure dataset (binary images)" (also known as ROCFD528), we generated four augmented versions using random geometric transformations (rotations up to 8 degrees, shears up to 12 degrees, and scaling with factors ranging from 0.98 to 1.15). </p> <h3> Descripción del proyecto </h3> <p> El contenido de este conjunto de datos es resultado de la investigación llevada a cabo en el proyecto "Detección de Deterioro Cognitivo Leve (DCL) partiendo de Dibujos de la Figura Compleja de Rey-Osterrieth (FCRO) usando una Red Neuronal Siamesa". En este proyecto, empleamos una versión aumentada de ROCFD528 para entrenar una red neuronal siamesa cuya función es distinguir dibujos de la FCRO efectuados por una persona sana de aquellos realizados por una persona con DCL. </p> <h3> Descripción del dataset </h3> <p> Este dataset contiene una única carpeta con 2640 imágenes binarias de figuras complejas de Rey-Osterrieth. </p> <h3> Metodología </h3> <p> Para cada dibujo del "Conjunto de datos de figuras complejas de Rey-Osterrieth (imágenes binarias)" (también llamado ROCFD528), nosotros generamos cuatro versiones aumentadas de éste empleando transformaciones geométricas aleatorias (rotaciones de hasta 8 grados, cizallados de hasta 12 grados y escalados con factores que van desde 0.98 a 1.15). </p>
提供机构:
e-cienciaDatos
创建时间:
2025-09-09
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