Lee et al. 2019 ERP 脑电数据集与 OpenBMI 工具箱：三种 BCI 范式与 BCI 失能研究
该数据集包含 54 名健康被试在执行 36 符号 ERP（P300）行列拼写任务时的 EEG 记录，刺激采用人脸图像，分两个 session，包含离线训练与在线复制拼写测试阶段
基本信息
资源简介
Lee et al. 2019 ERP 脑电数据集与 OpenBMI 工具箱：三种 BCI 范式与 BCI 失能研究
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 名健康被试在执行 36 符号 ERP（P300）行列拼写任务时的 EEG 记录，刺激采用人脸图像，分两个 session，包含离线训练与在线复制拼写测试阶段。数据采集 62 个 EEG 通道和 4 个 EMG 通道，采样率 1000 Hz。该数据集属于覆盖 ERP、运动想象、SSVEP 三种 BCI 范式的更大数据集集合，用于研究 BCI 失能（BCI illiteracy）。可用于 P300 拼写器解码、跨 session 分类以及 BCI 性能个体差异分析（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 名健康被试的 EEG 记录，被试执行 36 符号 ERP（P300）行列拼写任务，刺激采用人脸图像，跨两个 session，包含离线训练和在线复制拼写测试阶段。该数据集是覆盖三种 BCI 范式（ERP、运动想象、SSVEP）的更大数据集集合的一部分，用于研究 BCI 失能。它包含 62 个 EEG 通道和 4 个 EMG 通道，采样率为 1000 Hz。
【主题与分类】
主题标签：EEG、brain-computer interface、event-related potential、P300、speller、BCI illiteracy、OpenBMI、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?v=v1.0.5
使用许可：GPL-3.0。
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.82901/nemar.nm000323.v1.0.5
标准获取流程：
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- 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
54名健康参与者的EEG记录，执行包含36个符号的ERP（P300）行列拼写任务，刺激为面孔图片，跨越两个阶段：离线训练和在线抄写拼写测试。该数据集属于一个更大的集合，涵盖三种BCI范式（ERP、运动想象、SSVEP），并用于研究BCI文盲现象。它包含62个EEG通道和4个EMG通道，采样率为1000 Hz。
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。
