COVID-19 Puebla EEG 数据库：墨西哥Puebla新冠后受试者脑电信号
该数据集包含来自墨西哥Puebla的26名曾感染COVID-19并伴有新冠后持续症状的成年志愿者的脑电图（EEG）记录。数据使用Contec Medical Systems的KT88-2400采集系统在静息状态下获取，采样率200 Hz，每次10分钟，采用1–50 Hz带通滤波和矩形窗配置
基本信息
资源简介
COVID-19 Puebla EEG 数据库：墨西哥Puebla新冠后受试者脑电信号
COVID-19 Puebla EEG Database: Electroencephalographic Signals of Post-COVID Subjects from Puebla, Mexico
该数据集包含来自墨西哥Puebla的26名曾感染COVID-19并伴有新冠后持续症状的成年志愿者的脑电图（EEG）记录。数据使用Contec Medical Systems的KT88-2400采集系统在静息状态下获取，采样率200 Hz，每次10分钟，采用1–50 Hz带通滤波和矩形窗配置。采集协议复刻了Normal Multivariate Time Series（NMT）数据库的方法，便于健康与新冠后受试者的对比分析。该数据可用于神经系统疾病相关的信号处理与机器学习研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 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）：该数据集包含从墨西哥Puebla的26名成年志愿者获取的脑电图（EEG）记录，这些志愿者曾感染COVID-19并出现与新冠后状况相关的持续症状。该数据库的创建是由于缺乏专注于COVID-19相关神经和认知改变的公开EEG存储库。记录使用Contec Medical Systems制造的KT88-2400采集系统在静息状态下获取。信号在10分钟会话期间以200 Hz采样，使用1–50 Hz带通滤波器和矩形窗配置。采集协议复现了Normal Multivariate Time Series（NMT）数据库中描述的方法，以便未来在健康和新冠后受试者之间进行比较分析。参与者在Puebla City招募，Puebl
【主题与分类】
主题标签：COVID-19、Electroencephalography、Biosignals、Signal Processing、Machine Learning、Post-COVID。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.20145134
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 407.3 MB。
数据说明
该数据集包含从墨西哥普埃布拉的26名成年志愿者中获取的脑电图（EEG）记录，这些志愿者曾感染COVID-19，并表现出与新冠后状况相关的持续症状。该数据库的建立是因为缺乏专注于COVID-19相关神经和认知改变的公开EEG存储库。记录是在静息状态下使用Contec Medical Systems制造的KT88-2400采集系统获得的。信号以200 Hz采样，持续10分钟，使用1–50 Hz带通滤波器和矩形窗配置。采集协议复制了正常多变量时间序列（NMT）数据库中描述的方法，以便于未来在健康和新冠后受试者之间进行比较分析。参与者在墨西哥普埃布拉州普埃布拉市招募，并通过一份旨在识别持续症状和相关临床信息的问卷进行评估。
纳入考虑的症状包括记忆障碍、注意力问题、疲劳、肌肉改变、头痛、失眠、眩晕、焦虑/抑郁、呼吸疲劳以及味觉或嗅觉丧失等。数据集包含人口学信息，如年龄、性别、COVID-19感染次数、慢性病存在情况、持续症状计数和自我报告的记忆改变。受试者年龄范围为21至65岁。本存储库旨在用于生物医学信号处理、EEG分析、神经学评估、机器学习、认知障碍分析以及新冠后状况研究。
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。
