面向坐立转换的EEG数据集：运动想象与执行神经激活模式

Name: 面向坐立转换的EEG数据集：运动想象与执行神经激活模式
Creator: Vidyasirimedhi Institute of Science and Technology
License: cc-zero

该数据集来自 zenodo.org，是首个公开的、明确针对坐立与站立转换过程的脑电图数据集，覆盖运动执行与运动想象两种任务

Vidyasirimedhi Institute of Science and Technology

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2026-05-22 更新

时间序列分类EEG坐立转换运动想象运动执行脑机接口神经系统疾病

Data from: EEG-Based Dataset Explicitly Targets the Transitions between Sitting and Standing for Exploring Neural Activation Patterns in Motor Imagery and Execution

基本信息

模态

时间序列

大小

46.705153038 GB

任务类型

分类

许可

cc-zero

创建/更新时间

2026-05-22

资源简介

面向坐立转换的EEG数据集：运动想象与执行神经激活模式

EEG-Based Dataset Explicitly Targets the Transitions between Sitting and Standing for Exploring Neural Activation Patterns in Motor Imagery and Execution

该数据集来自 zenodo.org，是首个公开的、明确针对坐立与站立转换过程的脑电图数据集，覆盖运动执行与运动想象两种任务。22 名健康受试者在受控条件下完成坐立转换，同步采集 60 通道 EEG、眼电与肌电信号。数据可用于探索下肢运动相关神经激活模式，并支撑面向移动辅助与康复的 EEG 脑机接口算法开发。源站使用 EEGNet 进行基准分类验证，报告了约 80% 的平均准确率（来源 Zenodo，cc-zero 许可）。

【数据集背景】

源站首次发布：2025。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：本研究提出了首个公开可获取的脑电图（EEG）数据集，明确针对运动执行（ME）和运动想象（MI）任务中的坐立与站立转换。22 名健康受试者在良好控制的实验条件下完成坐立转换，同时同步记录 60 通道 EEG、眼电（EOG）和肌电（EMG）信号。该数据集可用于探索与下肢运动相关的神经激活模式，并支持面向移动辅助与康复的 EEG 脑机接口（BCI）算法开发。为验证数据集，使用紧凑卷积神经网络 EEGNet 进行了基准分类。结果表明解码性能一致，平均准确率约为 80%

【数据结构与技术规格】

文件数 23 个，合计 46.71 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.20348444。

【主题与分类】

主题标签：EEG、坐立转换、运动想象、运动执行、脑机接口、神经系统疾病。本站分类：神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面：https://zenodo.org/records/20348444

使用许可：cc-zero。

【使用注意】

· 源站最后修改于 2026-05-22，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://zenodo.org/records/20348444

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文件清单

v1_raw_S12.zip（1698.4 MB）
v1_raw_S02.zip（2205.2 MB）
v1_raw_S03.zip（1815.8 MB）
v1_raw_S08.zip（2080.8 MB）
v1_raw_S15.zip（1965.6 MB）
v1_raw_S16.zip（1849.1 MB）
v1_raw_S17.zip（1740.6 MB）
v1_raw_S13.zip（2098.8 MB）
v1_raw_S10.zip（1933.9 MB）
v1_raw_S09.zip（2159.1 MB）
v1_raw_S11.zip（2162.7 MB）
v1_raw_S20.zip（1659.6 MB）
v1_raw_S14.zip（1957.1 MB）
v1_raw_S01.zip（1924.2 MB）
v1_raw_S22.zip（1988.3 MB）
v1_raw_S23.zip（1849.1 MB）
v1_raw_S19.zip（1971.5 MB）
v1_raw_S18.zip（1995.3 MB）
v1_raw_S21.zip（1958.4 MB）
v1_raw_S04.zip（3543.5 MB）

数据集大小约 46.71 GB。

数据说明

本研究提出了首个公开可获取的脑电图(EEG)数据集，明确针对运动执行(ME)和运动想象(MI)任务中的坐-站和站-坐转换。22名健康参与者在良好控制的实验条件下完成了坐姿与站姿的转换，同时同步记录了60通道EEG、眼电图(EOG)和肌电图(EMG)信号。该数据集能够用于探索与下肢运动相关的神经激活模式，并支持开发基于EEG的脑-计算机接口(BCI)算法，以用于移动辅助和康复。为验证该数据集，使用紧凑型卷积神经网络EEGNet进行了基准分类。结果表明解码性能一致，ME的平均准确率约为80%，MI约为70%，表明该数据集具有可靠性和可用性。此外，对运动相关皮层电位(MRCP)和事件相关去同步/同步(ERD/ERS)模式的分析揭示了转换阶段中不同的神经特征。

该数据集为研究下肢运动控制、神经动力学以及基于运动想象（MI）的脑机接口（BCI）在康复和辅助技术方面的发展提供了全面的基础。原始数据和预处理数据可通过开放获取在线存储库Zenodo（https://zenodo.org）中的以下URL获取。原始数据：https://zenodo.org/records/20348444 预处理数据：https://zenodo.org/records/20348464