REH-MI：面向康复的同侧肢体脑电运动想象数据集
REH-MI数据集包含32通道EEG记录的四类右手运动想象任务（手指、手腕、肘部、静息）的9180个试次，面向脑卒中康复的BCI研究。
基本信息
资源简介
REH-MI：面向康复的同侧肢体脑电运动想象数据集
【数据内容】
源站原始描述：The REH-MI dataset is an EEG motor imagery (MI) dataset developed for rehabilitation-oriented research. It comprises 9,180 trials recorded using a 32-channel Emotiv EPOC Flex headset from 18 healthy, right-handed male participants across two sessions. Each trial corresponds to one of four right-hand conditions: imagined finger movement, wrist movement, elbow flexion, or rest, totaling 510 trials per subject
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：REH-MI 数据集是一个为面向康复的研究而开发的 EEG 运动想象（MI）数据集。它包含 9,180 个试次，使用 32 通道 Emotiv EPOC Flex 头戴设备，在两次会话中记录了 18 名健康、右利手男性参与者的数据。每个试次对应四种右手条件之一：想象手指运动、手腕运动、肘屈曲或休息，每名受试者共计 510 个试次。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/eeg-motor-imagery-dataset-same-limb
下载信息
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数据集获取
源站：https://ieee-dataport.org/documents/eeg-motor-imagery-dataset-same-limb
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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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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。
