40Hz听觉夹带脑电数据集

该数据集包含老年痴呆患者在40Hz听觉夹带过程中的EEG记录,用于研究gamma波段脑刺激对神经振荡的影响。参与者接受短程(6试次)或长程(10试次)听觉刺激,刺激采用5kHz载波经40Hz幅度调制,同时以250Hz采样率进行19通道EEG记录

NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)
datacite
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时间序列分类EEGgamma-band entrainmentauditory stimulationdementiaAlzheimer's diseasebrain oscillations40HzelderlyBIDSneuroscience
40Hz Auditory Entrainment

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-07
版本
1.0.0

资源简介

40Hz听觉夹带脑电数据集

40Hz Auditory Entrainment

该数据集包含老年痴呆患者在40Hz听觉夹带过程中的EEG记录,用于研究gamma波段脑刺激对神经振荡的影响。参与者接受短程(6试次)或长程(10试次)听觉刺激,刺激采用5kHz载波经40Hz幅度调制,同时以250Hz采样率进行19通道EEG记录。研究旨在考察听觉gamma波段夹带对阿尔茨海默病患者脑振荡及默认模式网络连接的影响,可用于分析神经振荡变化与脑网络连接特征(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含老年痴呆患者在40Hz听觉夹带过程中的EEG记录,旨在研究gamma波段脑刺激对神经振荡的影响。参与者接受短程(6试次)或长程(10试次)的听觉刺激,刺激使用5kHz载波音调经40Hz幅度调制,同时以250Hz采样率进行19通道EEG记录。该研究考察听觉gamma波段夹带对阿尔茨海默病患者脑振荡及默认模式网络连接的影响。

【主题与分类】

主题标签:EEG、gamma-band entrainment、auditory stimulation、dementia、Alzheimer's disease、brain oscillations、40Hz、elderly、BIDS、neuroscience。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://nemar.org/dataset/on005048?v=v1.0.0

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

下载信息

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源站:https://doi.org/10.82901/nemar.on005048.v1.0.0

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集包含老年痴呆症患者在40Hz听觉夹带过程中的EEG记录,旨在研究γ波段脑刺激对神经振荡的影响。参与者接受了短时(6次试验)或长时(10次试验)的听觉刺激,刺激采用5kHz载波音调,以40Hz进行幅度调制,同时以250Hz采样率进行19通道EEG记录。本研究探讨听觉γ波段夹带对阿尔茨海默病患者脑振荡及默认模式网络连接性的影响。

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

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