双稳态知觉中顶叶功能分离的同步TMS-EEG数据

当视觉输入存在相互冲突的解释时,意识知觉可以在这些可能的解释之间自发交替。此前的神经影像学研究已表明,两个右侧顶叶区域(ant-SPLr 和 post-SPLr)参与解决知觉歧义

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医学影像分类双稳态知觉TMS-EEG顶叶功能分离神经系统疾病视觉知觉脑电
Data from: Fractionation of parietal function in bistable perception probed with concurrent TMS-EEG

基本信息

模态
医学影像
大小
9.628732 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

双稳态知觉中顶叶功能分离的同步TMS-EEG数据

该数据集英文名为“Data from: Fractionation of parietal function in bistable perception probed with concurrent TMS-EEG”,由 Dryad 机构发布,发布时间为 2017 年,作者包括 Schauer, Georg、Chang, Acer、Schwartzman, David、Rae, Charlotte L.、Iriye, Heather、Seth, Anil K. 和 Kanai, Ryota。数据集来源站为 doi.org,本站分类归入“神经系统疾病 / 其他”。其研究主题聚焦于双稳态知觉中顶叶功能的分离机制,采用经颅磁刺激(TMS)与脑电图(EEG)同步记录的方法,考察右侧顶叶不同区域在知觉切换中的对立作用。该数据集为理解视觉意识与顶叶功能分工提供了实验数据支持,适用于神经科学、认知科学及脑刺激相关研究领域。

【数据集背景】

当视觉输入存在相互冲突的解释时,意识知觉可以在这些可能的解释之间自发交替,这种现象被称为双稳态知觉。此前的神经影像学研究已表明,两个右侧顶叶区域(ant-SPLr 和 post-SPLr)参与解决知觉歧义。选择性干扰这些区域正常功能的经颅磁刺激研究提示,它们在双稳态知觉的知觉切换中扮演相反角色。该数据集即围绕这一顶叶功能分离问题,通过 TMS 与 EEG 联合记录的方式展开实验,以进一步探究两个右侧顶叶区域在双稳态知觉中的不同功能。

【数据内容】

源站描述显示,该数据集涉及在参与者观看双稳态刺激、重放刺激或静息态固视时,分别对两个右侧顶叶位置独立施加单脉冲 TMS,同时记录 EEG。研究结合参与者的个体化信息进行分析。数据集的具体文件构成、数据量、变量列表、格式类型等内容,源站未提供。

【采集与来源】

数据采集采用 TMS 与 EEG 同步记录的方式。实验中对两个右侧顶叶区域分别独立施加单脉冲 TMS,同时记录 EEG 信号。参与者观看的视觉条件包括双稳态刺激、重放刺激和静息态固视。数据来源站为 doi.org,发布机构为 Dryad,发布时间为 2017 年。更详细的采集参数、设备型号、被试数量、实验流程等信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于研究双稳态知觉中右侧顶叶功能分离的神经机制,可用于分析 TMS 对知觉切换的调控效应,以及结合 EEG 信号考察顶叶区域在知觉歧义解决过程中的时间动态。也可用于认知神经科学中关于意识知觉、视觉歧义加工和脑刺激-脑电联合方法学的教学或方法参考。具体适用场景的进一步说明,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明,包括数据读取方式、预处理步骤、分析流程或配套代码等。

【质量与限制】

该数据集采用 Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可。关于数据质量、样本量、缺失值、噪声水平、可重复性验证等具体限制,源站未提供。

【引用与许可】

该数据集的作者为 Schauer, Georg、Chang, Acer、Schwartzman, David、Rae, Charlotte L.、Iriye, Heather、Seth, Anil K. 和 Kanai, Ryota,发布机构为 Dryad,发布时间为 2017 年。许可方式为 Creative Commons Zero v1.0 Universal。引用时应依据该数据集英文名“Data from: Fractionation of parietal function in bistable perception probed with concurrent TMS-EEG”及来源站 doi.org 进行标注。具体的引用格式、DOI 编号及许可条款细节,源站未提供。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.1nr07

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 9.63 GB。

数据说明

当视觉输入存在相互冲突的解释时,有意识的知觉可以在这些可能的解释之间自发交替。这被称为双稳态知觉。此前的神经影像学研究表明,两个右侧顶叶区域参与了解知觉模糊性(ant-SPLr和post-SPLr)。经颅磁刺激(TMS)研究通过选择性干扰这些区域的正常功能,提示它们在这种类型的知觉转换中扮演着相反的角色。在本研究中,我们通过将TMS与脑电图(EEG)相结合,考察了顶叶功能的这种分离。具体而言,当参与者观看双稳态刺激、重放刺激或静息态固视时,我们分别对这两个位置独立施加单脉冲TMS,同时记录EEG。结合参与者个体的结构性磁共振成像(MRI)扫描,该数据集允许对TMS对神经时间序列数据的影响进行复杂分析,这可能进一步阐明顶叶皮层在模糊知觉中的因果作用。

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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