摘要：该多模态自闭症数据集是一个部分合成和增强的模拟数据集，旨在模拟自闭症谱系儿童的行为和生理模式。
数据集概述
该多模态自闭症数据集是一个部分合成和增强的模拟数据集，旨在模拟自闭症谱系儿童的行为和生理模式。数据通过程序化模型合成、数据增强技术和基于临床文献的假设生成，用于弥补公开可用多模态自闭症数据集的匮乏。数据集包含四类标签：典型、轻度ASD、中度ASD、重度ASD，每个样本涵盖五种模态数据，仅供研究和学术实验使用，不代表真实个体。
数据结构与关键特征
数据集采用五模态结构：面部表情图像（image_path.png，增强/模拟的儿童面部表情）、语音数据（voice_path.wav，合成儿童语音含延迟和重复模式）、运动数据（motion_path.json，模拟的3D关节位置包括头部、手部、躯干的运动跟踪）、生理数据（physio_path.csv，10秒时间序列包含心率、皮肤电反应、体温）和分类标签（典型/轻度/中度/重度ASD）。数据基于自闭症谱系障碍不同严重程度的信号行为假设生成。
应用价值与研究方向
该数据集可用于多模态自闭症分析、行为分类、融合模型基准测试等研究。研究方向包括多模态融合算法开发、自闭症严重程度分类、行为模式识别、生理信号分析、运动轨迹异常检测、语音特征提取、跨模态特征学习、机器学习教育等，对辅助自闭症早期筛查、行为干预效果评估、个性化治疗方案、临床研究工具开发具有参考价值，但不应用于临床诊断或决策。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-335
文件大小：12M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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