人机交互中应激韧性的神经生理数据集

数据集获取（PhysioNet）

• 源站标题：Neurophysiological Dataset of Stress Resilience During Human-Computer Interaction
• 版本：1.0.0
• DOI：10.13026/x3vc-p627
• 源站页面：https://physionet.org/content/neuro-stress-resilience-hci/1.0.0

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1. 在 https://physionet.org/content/neuro-stress-resilience-hci/1.0.0 页面登录并接受许可条款；
2. 命令行整目录下载：

wget -r -N -c -np --user=<账号> --ask-password https://physionet.org/files/neuro-stress-resilience-hci/1.0.0/

3. 或用官方工具（推荐，支持断点续传与校验）：

pip install physionet-download
physionet-download neuro-stress-resilience-hci

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

该数据集提供了用于研究压力恢复力的多模态神经生理与生理记录。数据集包含35名参与者在压力下执行计算机任务期间采集的脑电图、功能性近红外光谱、皮肤电活动、血容量脉搏、心搏间期、心率以及加速度计读数。实验设计由六个连续阶段组成：静息基线、工作基线、压力1、恢复1、压力2和恢复2。事件标记在所有模态间同步，以追踪任务条件之间的转换。此外，使用10项Connor-Davidson恢复力量表评估主观恢复力。数据集还包括年龄、性别和族裔背景等人口统计学变量。该数据集对于压力恢复力、神经工效学以及人因领域的机器学习应用研究具有重要价值。研究人员可利用这些数据来分析对压力的神经与生理反应、开发预测模型，并评估适应性训练策略。

通过公开此数据集，我们旨在促进可重复性、跨学科合作以及神经人因工程学的进步。

许可

Open Data Commons Open Database License v1.0

引用

学术使用请引用：PhysioNet. Neurophysiological Dataset of Stress Resilience During Human-Computer Interaction. DOI 10.13026/x3vc-p627。