Lee et al. 2019 ERP数据集与OpenBMI工具箱：三种BCI范式与BCI文盲研究
该数据集包含54名健康参与者的EEG记录，执行36符号ERP（P300）行列拼写任务并使用人脸刺激，分两个session采集，包含离线训练与在线copy-spelling测试阶段
基本信息
资源简介
Lee et al. 2019 ERP数据集与OpenBMI工具箱：三种BCI范式与BCI文盲研究
Lee et al. 2019 (ERP) — EEG dataset and OpenBMI toolbox for three BCI paradigms: an investigation into BCI illiteracy
该数据集包含54名健康参与者的EEG记录，执行36符号ERP（P300）行列拼写任务并使用人脸刺激，分两个session采集，包含离线训练与在线copy-spelling测试阶段。数据以1000 Hz采样，来自62个EEG通道及4个额外EMG通道。该数据集是三种BCI范式（ERP、SSVEP、运动想象）采集的一部分，旨在研究BCI文盲，并随OpenBMI工具箱发布，可用于ERP/P300拼写、BCI文盲分析及脑电分类研究（来源 DOI 解析，GPL-3.0 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）：来自54名健康参与者的EEG记录，执行36符号ERP（P300）行列拼写任务并使用人脸刺激，分两个session采集，包含离线训练与在线copy-spelling测试阶段。数据以1000 Hz采样，来自62个EEG通道及4个额外EMG通道。该数据集是三种BCI范式（ERP、SSVEP、运动想象）采集的一部分，旨在研究BCI文盲，并随OpenBMI工具箱发布。
【主题与分类】
主题标签：EEG、Brain-Computer Interfaces、event-related potential、P300、ERP speller、BCI illiteracy、OpenBMI toolbox、BIDS、neuroscience。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://nemar.org/dataset/nm000323
使用许可：GPL-3.0。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.82901/nemar.nm000323
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
来自54名健康参与者的EEG记录，这些参与者执行了一项包含36个符号的ERP（P300）行列拼写任务，刺激材料为面孔图片。数据采集跨越两个阶段：离线训练阶段和在线复制拼写测试阶段，共两次会话。数据以1000 Hz的采样率从62个EEG通道及额外4个EMG通道记录。该数据集是包含三种范式（ERP、SSVEP、运动想象）的BCI数据集的一部分，旨在研究BCI盲现象，并随OpenBMI工具箱一同发布。
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。
