Dataset Persistent ID
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doi:10.21950/OODYTG |
Publication Date
|
2024-09-27 |
Title
| Rey-Osterrieth Complex Figure dataset (binary images) / Conjunto de datos de figuras complejas de Rey-Osterrieth (imágenes binarias) |
Author
| Juan Guerrero Martín (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID: 0000-0002-9214-6941
Alba Gómez-Valadés Batanero (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID: 0000-0001-6855-1042
Estela Díaz López (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID: 0000-0001-6448-7741
Margarita Bachiller Mayoral (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID: 0000-0001-9122-0858
José Manuel Cuadra Troncoso (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID: 0000-0003-3616-0404
Rafael Martínez Tomás (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID: 0000-0003-4706-7168
Sara García Herranz (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID: 0000-0002-4593-0776
María del Carmen Díaz Mardomingo (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) 0000-0002-0633-3944
Herminia Peraita Adrados (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID:
Mariano Rincón Zamorano (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) - ORCID: 0000-0002-0138-4662 |
Contact
|
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Mariano Rincón Zamorano (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)) |
Description
| Description of the project This dataset is the result of the research carried out in the project "A Benchmark for Rey-Osterrieth Complex Figure (ROCF) Test Automatic Scoring", whose main goal was to establish a baseline for the scoring task consisting of: a dataset with 528 ROCF and results obtained by several deep learning models, as well as, by a group of psychology experts.
Description of the dataset This dataset contains a single folder with 528 binary images of Rey-Osterrieth Complex Figures.
Methodology The methodology used to collect the data consists of 4 steps:
- Step 1. Pencil drawing of 528 Rey-Osterrieth Complex Figures by 241 participants.
- Step 2. Drawings are scanned, cropped and cleaned of annotations.
- Step 3. The resulting images are rescaled to 384x384 pixels.
- Step 4. The images are binarized and their color is inverted.
Descripción del proyecto El contenido de este dataset es resultado de la investigación llevada a cabo en el proyecto "Banco de Pruebas para la Puntuación Automática del Test de la Figura Compleja de Rey-Osterrieth (FCRO)", cuyo objetivo principal era el de establecer una línea base para dicha tarea que incluye: un dataset con 528 FCRO y resultados obtenidos por varios modelos de aprendizaje profundo, así como, por varios profesionales de la psicología.
Descripción del dataset Este dataset contiene una única carpeta con 528 imágenes binarias de figuras complejas de Rey-Osterrieth.
Metolodogía La metodología empleada para la obtención de los datos incluye 4 etapas:
- Etapa 1. Dibujado a lápiz de 528 figuras complejas de Rey-Osterrieth por parte de 241 participantes.
- Etapa 2. Los dibujos son escaneados, recortados y limpiados de anotaciones.
- Etapa 3. Las imágenes resultantes son re-escaladas a tamaño 384x384 píxeles.
- Etapa 4. Las imágenes son binarizadas y su color se invierte.
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Subject
| Medicine, Health and Life Sciences |
Keyword
| benchmark
Rey-Osterrieth Complex Figure scoring
deep learning
transfer learning
cognitive impairment detection
banco de pruebas
puntuación del test de la figura compleja de Rey-Osterrieth
aprendizaje profundo
aprendizaje por transferencia
detección de deterioro cognitivo |
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Grant Information
| Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED): SEJ 2004-04233
Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED): SEJ 2007-63325 |
Depositor
| Corrales, Juan |
Deposit Date
| 2024-09-26 |
Date of Collection
| Start: 2004 ; End: 2012 |
Software
| rocf_automatic_scoring: https://github.com/SIMDA-UNED/rocf_automatic_scoring |
Related Datasets
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