早期人脸事件相关电位中的眼编码机制数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.8m2g3

标准获取流程：

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2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 9.52 GB。

数据说明

在人类中，N170事件相关电位（ERP）是一种综合测量大脑皮层活动的方法，其振幅和潜伏期在不同试验中有所变化。研究人员常推测，N170的变化反映了用于识别的刺激编码的皮层机制。在此，为了解决这一推测并理解皮层信息处理机制，我们在可能是最简单的具有社会重要性的自然视觉任务——面部检测中，揭示了N170潜伏期和振幅变化的编码功能。在每个实验试验中，16名观察者观看了用小高斯孔径稀疏采样的面部和噪声图片。逆向相关方法与信息论相结合揭示，眼睛的存在特别与行为和神经测量值共变：左眼强烈调节反应时间，而侧电极在N170上升阶段主要代表对侧眼睛的存在，最大敏感度出现在N170峰值之前。此外，单次试验的N170潜伏期比N170振幅更多地编码了对侧眼睛的存在，并且早期潜伏期与更快的反应时间相关联。

不含面孔的对照图像未出现这些效应，这否定了基于视网膜偏差或注意分配至面孔眼部位置的替代解释。我们得出结论：N170的上升部分，约在刺激后120–170毫秒，是人脸加工机制中的关键时间窗口，在面孔检测任务中主要反映单一特征——对侧眼的编码。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。