用于心理压力检测的脑电记录数据集

该数据集用于精神压力检测,使用EMOTIV EEG 5通道传感器套件,在复杂数学解题、Trier心理挑战测试、Stroop色词测试、恐怖视频刺激和放松音乐状态下采集脑电

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2023-04-03 更新
浏览 21
时间序列分类脑电信号神经系统疾病心理应激应激评估情绪刺激认知负荷信号分类
An EEG Recordings Dataset for Mental Stress Detection

基本信息

模态
时间序列
大小
0.28241664 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2023-04-03
版本
v1

资源简介

用于心理压力检测的脑电记录数据集

An EEG Recordings Dataset for Mental Stress Detection

该数据集用于精神压力检测,使用EMOTIV EEG 5通道传感器套件,在复杂数学解题、Trier心理挑战测试、Stroop色词测试、恐怖视频刺激和放松音乐状态下采集脑电。各状态受试者数分别为22、24、24、22、20。数据用于研究压力神经相关物并开发基于脑电的压力检测模型,可用于压力管理、医疗保健和工作场所安全。文件数112,总字节282416640(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2023-04-03。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本文介绍了一个使用 EMOTIV EEG 5-Channel Sensor kit 采集的 EEG 数据集,采集过程中包含四种不同类型的刺激:复杂数学问题解决、Trier 心理挑战测试、Stroop 色词测试和恐怖视频刺激、听放松音乐。该数据集包含 22 名受试者在复杂数学问题解决期间的 EEG 记录,24 名受试者在 Trier 心理挑战测试期间的记录,24 名受试者在 Stroop 色词测试期间的记录,22 名受试者在恐怖视频刺激期间的记录,以及 20 名受试者在放松状态下的记录。采集这些数据是为了研究压力的神经相关性,并开发基于 EEG 数据的压力检测模型。本文呈现的数据集可用于多种应用,包括压力管理、医疗保健和工作场所安全。该数据集为使用 EEG 数据进行压力检测的研究人员和开发人员提供了宝贵资源,而该压力检测方法为评估不同压力检测模型的有效性提供了有用工具。总体而言,本文为使用 EEG 数据进行压力检测与管理的不断增长的研究体系作出了贡献,并为该领域的研究人员和从业者提供了有用资源。

【数据结构与技术规格】

文件数 112 个,合计 282.42 MB。数据集 DOI:10.17632/wnshbvdxs2.1。

【主题与分类】

主题标签:脑电信号、神经系统疾病、心理应激、应激评估、情绪刺激、认知负荷、信号分类。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/wnshbvdxs2

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/wnshbvdxs2

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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
    • 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。

数据集大小约 282.4 MB。

数据说明

Megha Mane (2023). 用于心理压力检测的EEG记录数据集 [Dataset]. http://doi.org/10.17632/wnshbvdxs2.1

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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