Thielen 等 (2015) 的 c-VEP 数据集
该数据集来自 doi.org，为 12 名健康被试的 64 通道 EEG 数据，采集自基于宽带视觉诱发电位（BBVEP）的脑机接口
基本信息
资源简介
Thielen 等 (2015) 的 c-VEP 数据集
c-VEP dataset from Thielen et al. (2015)
该数据集来自 doi.org，为 12 名健康被试的 64 通道 EEG 数据，采集自基于宽带视觉诱发电位（BBVEP）的脑机接口。界面为 6x6 矩阵拼写器，由调制 Gold 码驱动，被试完成三轮复制拼写，每轮 36 试次。原始研究使用 reconvolution 模型预测对未见刺激序列的响应，并将其作为分类模板，在线准确率约 86%。数据可用于 c-VEP 范式下的 EEG 分类、脑机接口拼写解码与刺激响应建模等研究（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）：一个来自 12 名健康被试的 64 通道 EEG 数据集，使用宽带视觉诱发电位（BBVEP）脑机接口。该界面是一个由调制 Gold 码驱动的 6x6 矩阵拼写器。被试完成了三轮复制拼写，每轮 36 个试次。原始研究使用 reconvolution 模型来预测对未见刺激序列的响应，并将其用作分类模板。它达到了约 86% 的在线准确率。
【主题与分类】
主题标签：Electroencephalography、Brain-Computer Interfaces、Evoked Potentials, Visual、c-VEP、Gold codes、speller、reconvolution、BIDS、neuroscience。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://nemar.org/dataset/nm000196?v=v1.0.4
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.82901/nemar.nm000196.v1.0.4
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:
数据说明
来自12名健康参与者的64通道脑电图数据集，采用宽带视觉诱发电位（BBVEP）脑机接口。该接口是一个由调制Gold码驱动的6x6矩阵拼写器。参与者完成了三次复制拼写任务，每次36个试次。原始研究使用重卷积模型预测对未见刺激序列的响应，并将其作为分类模板。在线准确率达到了约86%。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
