大型跨诊断样本（强迫症与焦虑谱系患者及对照）的加速箭头Eriksen侧抑制任务数据
该数据集来自一项大型跨诊断样本研究，样本包括强迫症与焦虑谱系患者及健康对照，采集了加速箭头Eriksen侧抑制任务数据。研究关联焦虑与共病抑郁同midfrontal theta的关系，并提供R语言分析代码
基本信息
资源简介
大型跨诊断样本（强迫症与焦虑谱系患者及对照）的加速箭头Eriksen侧抑制任务数据
Data from a Speeded Arrowhead Eriksen Flanker Task of a Large Transdiagnostic Sample (Patients from the Obsessive-compulsive and Anxiety Spectrum, and Controls)
该数据集来自一项大型跨诊断样本研究，样本包括强迫症与焦虑谱系患者及健康对照，采集了加速箭头Eriksen侧抑制任务数据。研究关联焦虑与共病抑郁同midfrontal theta的关系，并提供R语言分析代码。数据可用于考察表现监测与认知控制在精神障碍中的跨诊断特征，支持焦虑、抑郁相关神经生理指标的再分析（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。
【主题与分类】
主题标签：anxiety、depression、transdiagnostic、midfrontal theta、performance monitoring、cognitive control。本站分类：精神与行为障碍。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23695100
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集属于Alexander Dolge、Kai Härpfer、Hannes P. Carsten、Franziska M. Kausche和Anja Riesel于2026年10月完成的研究《Divergent Associations of Anxiety and Comorbid Depression with Midfrontal Theta in a Large Transdiagnostic Sample》。分析代码以R语言提供。
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。
