MODMA 数据集：用于精神障碍分析的多模态开放数据集

基于摘要分析。该研究针对精神障碍、尤其是抑郁症研究中高质量生理数据难以获取的问题，提出多模态开放数据集 MODMA，包含临床抑郁症患者及匹配正常对照的 EEG 与音频数据。其主要贡献是提供研究数据资源，而非提出新的诊断算法或验证临床诊断效能。 作者报告，患者均由医院专业精神科医生仔细诊断并筛选。EEG 数据包含两类采集设置：使用传统 128 电极弹性帽，在静息态及刺激条件下记录 53 名被试的信号；使用面向日常应用的可穿戴 3 电极 EEG 采集器，在静息态记录 55 名被试的信号。音频部分包含 52 名被试在访谈、朗读及图片描述任务中的录音。这些人数分别对应各采集子集，摘要未说明子集之间的被试重合情况，不能直接相加作为独立被试总数，也不能据此认定 EEG 与音频均可逐人配对。 该资源可支持抑郁症相关 EEG 与语音特征的探索及分析方法测试，但摘要未提供分类结果、评估指标或统一基准协议，不能据此判断诊断性能或 BCI 有效性。使用前需核对患者与对照人数、匹配标准、诊断及量表信息、刺激范式、采样与预处理细节、跨模态配对关系，以及数据访问条件。用于机器学习评估时，还需确认被试内或跨被试划分及重复记录的处理方式；相关实验协议、消融及统计信息尚未验证。