P300 脑机接口 EEG 数据集(Chailloux Peguero 等,2020)

该数据集来自 19 名健康参与者,每人记录 3 个 session 的 P300 脑机接口 EEG 数据,用于研究标准闪烁与卡通人脸刺激两种视觉刺激条件对单选项 P300-BCI 性能的影响,覆盖 4 至 9 个符号的五种网格大小

NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)NEMAR (Neuroelectromagnetic Data Archive and Tools Resource)
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时间序列分类EEGP300brain-computer interfaceevent-related potentialsvisual stimulationBIDSneuroscience
P300 BCI EEG dataset (Chailloux Peguero et al. 2020)

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-04
版本
1.0.2

资源简介

P300 脑机接口 EEG 数据集(Chailloux Peguero 等,2020)

P300 BCI EEG dataset (Chailloux Peguero et al. 2020)

该数据集来自 19 名健康参与者,每人记录 3 个 session 的 P300 脑机接口 EEG 数据,用于研究标准闪烁与卡通人脸刺激两种视觉刺激条件对单选项 P300-BCI 性能的影响,覆盖 4 至 9 个符号的五种网格大小。记录采用 8 通道蒙太奇,采样率 256 Hz,并包含目标与非目标事件标签。该 BIDS 版本通过 MOABB 转换。数据可用于 P300 事件相关电位分析、单试次目标/非目标分类以及视觉刺激条件与网格大小对 BCI 性能影响的比较研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 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):一个来自 19 名健康参与者的 P300 脑机接口 EEG 数据集,每人记录 3 个 session。该研究考察视觉刺激条件,即标准闪烁与卡通人脸刺激,如何影响五种网格大小(4-9 个符号)下的单选项 P300-BCI 性能。记录使用 8 通道蒙太奇,采样率 256 Hz,并包含目标与非目标事件标签。该 BIDS 版本通过 MOABB 转换。

【主题与分类】

主题标签:EEG、P300、brain-computer interface、event-related potentials、visual stimulation、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/nm000262?v=v1.0.2

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.82901/nemar.nm000262.v1.0.2

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

一个来自19名健康参与者的P300脑机接口脑电数据集,每位参与者记录了3次会话。该研究探讨了视觉刺激条件——标准闪光与卡通人脸刺激——如何影响单一选项P300-BCI在五种网格大小(4-9个符号)下的性能。记录采用8通道蒙太奇,采样率为256 Hz,并包含目标与非目标事件标签。此BIDS版本通过MOABB转换。

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

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