立体定向脑电图静息态记录
2名癫痫患者的静息态SEEG脑电记录数据集，含电极规格参数。
基本信息
资源简介
立体定向脑电图静息态记录
【一句话概览】
该数据集为SEEG静息态记录，包含2名癫痫患者的静息态数据，模态为ieeg，任务为rest。所用深部电极为Sinovation SDE-08医用级不锈钢电极，直径0.8毫米，触点长2毫米，绝缘长1.5毫米，触点中心间距3.5毫米，每根电极有8至16个触点。许可为CC0，疑问可联系Pengfei Xu（pxu@bnu.edu.cn）（来源 OpenNeuro，CC0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《SEEG Resting State Recording》。
【数据内容】
源站原始描述：被试数: 2 模态: ieeg 任务: rest Dataset description =================== This SEEG raw dataset includes resting state recordings for two patients with epilepsy. The depth electrodes used in this dataset are Sinovation SDE-08 medical-grade stainless steel electrodes, with the following specifications: Diameter: 0.8 mm Contact length: 2 mm Insulator length: 1.5 mm Distance between the center of two contacts: 3.5 mm Between 8 and 16 contacts on each electrode ======= For questions, please contact Pengfei X…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：被试数: 2 模态: ieeg 任务: rest 数据集描述 =================== 本SEEG原始数据集包含两名癫痫患者的静息态记录。该数据集使用的深部电极是Sinovation SDE-08医用级不锈钢电极，规格如下： 直径：0.8毫米 触点长度：2毫米 绝缘长度：1.5毫米 两触点中心间距：3.5毫米 每个电极有8至16个触点 ======= 如有问题，请联系Pengfei Xu（pxu@bnu.edu.cn）。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.18112/openneuro.ds005670.v1.0.0。
【主题与分类】
主题标签：ieeg。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://openneuro.org/datasets/ds005670
使用许可：CC0。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://openneuro.org/datasets/ds005670
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 692.2 MB。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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