持续注意驾驶任务中的多通道EEG记录(原始数据集)

该数据集来自figshare,包含64个文件,记录了受试者在虚拟现实动态驾驶模拟器中执行持续注意驾驶任务时的32通道EEG信号与车辆位置

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2019-02-05 更新
浏览 2
医学影像回归EEG brain rhythmsDriving behaviourRaw dataNeuroscience
Multi-channel EEG recordings during a sustained-attention driving task (raw dataset)

基本信息

模态
医学影像
大小
19.555039027 GB
任务类型
回归
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2019-02-05
版本
v5

资源简介

持续注意驾驶任务中的多通道EEG记录(原始数据集)

Multi-channel EEG recordings during a sustained-attention driving task (raw dataset)

该数据集来自figshare,包含64个文件,记录了受试者在虚拟现实动态驾驶模拟器中执行持续注意驾驶任务时的32通道EEG信号与车辆位置。所有受试者持有驾照且无心理疾病史,实验经台北荣民总医院伦理审查批准。数据可用于分析持续注意过程中脑电动力学与任务绩效波动的关系,支持驾驶疲劳、注意监测及脑机接口等研究(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2019-02-05。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本项目采用事件相关车道偏离范式,在虚拟现实(VR)动态驾驶模拟器中定量测量整个实验过程中伴随任务绩效波动的脑电动力学。所有受试者均须持有驾驶证。参与者均无心理疾病史。所有参与者被要求在整个实验期间保持注意力执行任务,同时记录32通道EEG信号和车辆位置。实验前,所有参与者完成了一份同意书,声明其清楚理解实验方案,该方案已获得台湾台北荣民总医院机构审查委员会的批准。实验:所有受试者在下午(13:00-14:00)参加持续注意驾驶实验1.5小时,之后

【数据结构与技术规格】

文件数 64 个,合计 19.56 GB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.6427334.v5。

【主题与分类】

源站学科分类:Neurosciences not elsewhere classified、Biomedical engineering not elsewhere classified。主题标签:EEG brain rhythms、Driving behaviour、Raw data、Neuroscience。本站分类:神经系统疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Neurosciences not elsewhere classified、Biomedical engineering not elsewhere classified。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Multi-channel_EEG_recordings_during_a_sustained-attention_driving_task/6427334

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Cao, Zehong; Chuang, Michael; King, J.T.; Lin, Chin-Teng (2019). Multi-channel EEG recordings during a sustained-attention driving task (raw dataset). figshare. Dataset

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

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curl -L -o "s01_060227n.set" "https://ndownloader.figshare.com/files/11821325"
curl -L -o "s01_060926_1n.set" "https://ndownloader.figshare.com/files/11821328"
curl -L -o "s01_060926_2n.set" "https://ndownloader.figshare.com/files/11821331"
curl -L -o "s01_061102n.set" "https://ndownloader.figshare.com/files/11821343"
curl -L -o "s02_050921m.set" "https://ndownloader.figshare.com/files/11821346"
curl -L -o "s02_051115m.set" "https://ndownloader.figshare.com/files/11821349"
curl -L -o "s04_051130m.set" "https://ndownloader.figshare.com/files/11821355"

文件清单

  • s01_051017m.set(239.49 MB)
  • s01_060227n.set(235.38 MB)
  • s01_060926_1n.set(288.41 MB)
  • s01_060926_2n.set(254.96 MB)
  • s01_061102n.set(417.10 MB)
  • s02_050921m.set(240.21 MB)
  • s02_051115m.set(253.67 MB)
  • s04_051130m.set(248.68 MB)
  • s05_051120m.set(248.68 MB)
  • s05_060308n.set(244.68 MB)
  • s05_061019m.set(418.13 MB)
  • s05_061101n.set(436.45 MB)
  • s06_051119m.set(243.11 MB)
  • s09_060313n.set(257.65 MB)
  • s09_060317n.set(173.19 MB)
  • s09_060720_1n.set(230.23 MB)
  • s11_060920_1n.set(256.20 MB)
  • s12_060710_1m.set(280.20 MB)
  • s12_060710_2m.set(278.46 MB)
  • s13_060213m.set(253.99 MB)

文件总体积 19.56 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

本项目采用事件相关车道偏离范式,在虚拟现实(VR)动态驾驶模拟器中定量测量脑电动力学以及整个实验过程中任务表现的波动。
所有受试者均要求持有驾驶证。所有参与者均无心理障碍病史。所有参与者被指示在实验过程中保持注意力以执行任务,同时记录32通道脑电信号和车辆位置。
实验前,所有参与者签署了一份知情同意书,声明其清楚理解实验方案,该方案已获得台湾台北荣民总医院机构审查委员会的批准。

实验:所有受试者在午餐后的下午(13:00-14:00)参加了持续注意力驾驶实验,持续1.5小时,并要求他们在整个过程中始终保持对驾驶的注意力集中。期间没有休息或休整时段。实验开始时(未进行任何记录),进行了一项五分钟的预测试,以确保每位受试者都理解了指导语,且未出现模拟器引起的恶心不适。为探究动觉对持续注意力驾驶任务中大脑活动的影响,每位受试者被要求在不同日期至少参加两次驾驶实验。每次实验持续约90分钟。其中一次为固定基座模拟器驾驶实验,但无动觉反馈,因此受试者必须通过视觉从虚拟场景中监控车辆偏移。另一次驾驶实验采用基于运动的模拟器,配备六自由度Stewart平台,以模拟车辆对偏移事件或转向的动态响应。

视觉与动觉输入共同唤起受试者对偏离事件的注意,并采取行动纠正驾驶轨迹数据要求。

使用带有32个Ag/AgCl电极的有线脑电帽记录大脑电活动,其中包括30个脑电电极和两个参考电极(对侧乳突),从sc

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.6427334.v5(source: https://figshare.com/articles/dataset/Multi-channel_EEG_recordings_during_a_sustained-attention_driving_task/6427334)。

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