多感官 Gamma 夹带数据集

该数据集包含一名健康受试者(23 岁男性)在 40Hz 多感官刺激下的 EEG 记录,刺激包括听觉(5kHz 以 40Hz 调幅)、视觉(LED 阵列 20Hz 闪烁白光)以及视听联合刺激,每种刺激持续 40 秒

NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)
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时间序列分类EEGgamma entrainmentmultisensory integrationauditory stimulationvisual stimulationbrain oscillationsindependent component analysispreprocessingArtifact Subspace ReconstructionAlzheimer's diseaseneurodegenerative diseaseBIDS
Multisensory Gamma 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

多感官 Gamma 夹带数据集

Multisensory Gamma Entrainment

该数据集包含一名健康受试者(23 岁男性)在 40Hz 多感官刺激下的 EEG 记录,刺激包括听觉(5kHz 以 40Hz 调幅)、视觉(LED 阵列 20Hz 闪烁白光)以及视听联合刺激,每种刺激持续 40 秒。20Hz 视觉刺激旨在通过谐波频率驱动 40Hz 脑振荡。研究目标是刻画不同感官模态下同步脑振荡的特征,对理解与阿尔茨海默病等神经退行性疾病相关的 gamma 夹带机制具有潜在意义。数据可用于分析多感官刺激下的脑电同步响应及 gamma 夹带机制(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):该数据集包含一名健康受试者(23 岁男性)在 40Hz 多感官刺激下的 EEG 记录。实验研究大脑对听觉(5kHz 以 40Hz 调幅)、视觉(LED 阵列发出的 20Hz 闪烁白光)以及视听联合刺激的夹带响应,每种刺激呈现 40 秒。20Hz 视觉刺激旨在通过谐波频率驱动 40Hz 脑振荡。该研究旨在刻画不同感官模态下同步脑振荡的特征,对理解与阿尔茨海默病等神经退行性疾病相关的 gamma 夹带机制具有潜在意义。

【主题与分类】

主题标签:EEG、gamma entrainment、multisensory integration、auditory stimulation、visual stimulation、brain oscillations、independent component analysis、preprocessing、Artifact Subspace Reconstruction、Alzheimer's disease。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/on003805?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.on003805.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

该数据集包含一名健康受试者(23岁男性)在40Hz伽马频率多感官刺激下的脑电图记录。实验旨在研究大脑对听觉(5kHz、40Hz幅度调制)、视觉(LED阵列发出的20Hz闪烁白光)以及视听联合刺激的夹带响应,每种刺激持续40秒。20Hz视觉刺激旨在通过谐波频率驱动40Hz脑振荡。本研究旨在表征不同感官模态下同步脑振荡的特征,这对于理解与阿尔茨海默病等神经退行性疾病相关的伽马夹带机制具有潜在意义。

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。

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