短期冥想对感觉运动节律脑机接口性能即时影响的EEG数据集

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：EEG Dataset for ‘Immediate effects of short-term meditation on sensorimotor rhythm-based brain–computer interface performance’
• DOI：10.6084/m9.figshare.21644429.v5
• 发布日期：2022-12-09
• 文件数：182 个
• 文件总体积：55.92 GB
• 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/EEG_Dataset_for_Immediate_effects_of_short-term_meditation_on_sensorimotor_rhythm-based_brain_computer_interface_performance_/21644429

命令行下载

curl -L -o "README.pdf" "https://ndownloader.figshare.com/files/38486828"
curl -L -o "IntervalData.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/38471507"
curl -L -o "68channelBCI.loc" "https://ndownloader.figshare.com/files/38486831"
curl -L -o "S01_Intervention1.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/38468270"
curl -L -o "S01_Intervention2.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/38468273"
curl -L -o "S01_RestingState.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/38468276"
curl -L -o "S01_Session1.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/38500631"
curl -L -o "S01_Session2.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/38500640"

文件清单

• README.pdf（54.06 KB）
• IntervalData.xlsx（10.57 KB）
• 68channelBCI.loc（1.61 KB）
• S01_Intervention1.mat（167.15 MB）
• S01_Intervention2.mat（242.20 MB）
• S01_RestingState.mat（55.83 MB）
• S01_Session1.mat（534.29 MB）
• S01_Session2.mat（586.61 MB）
• S02_Intervention1.mat（256.10 MB）
• S02_Intervention2.mat（238.36 MB）
• S02_RestingState.mat（60.58 MB）
• S02_Session1.mat（551.06 MB）
• S02_Session2.mat（504.17 MB）
• S03_Intervention1.mat（279.40 MB）
• S03_Intervention2.mat（246.65 MB）
• S03_RestingState.mat（64.70 MB）
• S03_Session1.mat（506.23 MB）
• S03_Session2.mat（435.77 MB）
• S04_Intervention1.mat（246.83 MB）
• S04_Intervention2.mat（238.38 MB）

文件总体积 55.92 GB（源站 API 实测）。

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。

数据说明

该数据库包含37名健康个体的去标识化脑电数据，这些个体参与了一项脑机接口（BCI）研究。除一名受试者外，所有受试者均接受了2次BCI实验，实验涉及使用其“意图”控制计算机光标在一维空间中移动。脑电数据使用62个电极记录。除脑电数据外，还包括行为数据，包括在线成功率和BCI光标控制的结果。

该数据集是在美国国立卫生研究院通过授予Bin He博士的AT009263基金支持下收集的。有关数据集的通信：Dr. Bin He, Carnegie Mellon University, Department of Biomedical Engineering, Pittsburgh, PA 15213. E-mail: bhe1@andrew.cmu.edu

该数据集已被使用和分析，以研究短时冥想对BCI表现的即时影响。结果报告于：Kim et al, “Immediate effects of short-term meditation on sensorimotor rhythm-based brain–computer interface performance,” Frontiers in Human Neuroscience, 2022 (https://doi.org/10.3389/fnhum.2022.1019279)。如果您使用本数据集中包含的任何数据，请引用此论文。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.21644429.v5（source: https://figshare.com/articles/dataset/EEG_Dataset_for_Immediate_effects_of_short-term_meditation_on_sensorimotor_rhythm-based_brain_computer_interface_performance_/21644429）。