安静状態分析用のEEGと額EOGを備えたマルチモーダルデータセット。
このデータセットは、SPIS 安静状態 EEG データセットのサブセットです。
著作権:
マスタネ・トルカマニ=アザールとムジダット・チェティン
信号処理情報システム (SPIS) 研究室
工学部・自然科学部
サバンチ大学
イスタンブール 34956、トルコ
研究で SPIS Resting-State Dataset を使用する場合は、次の論文を引用してください。
M. Torkamani-Azar、SD Kanik、S. Aydin、M. Cetin、「長期持続的注意タスクにおける安静状態 EEG の空間スペクトル特徴からの反応時間と警戒の変動の予測」、IEEE Journal of Biomedical and Health情報学、vol. 24、いいえ。 9、pp. 2550-2558、2020 年 9 月、土井: 10.1109/JBHI.2020.2980056。 https://ieeexplore.ieee.org/document/9034192
このデータセットについてご質問がある場合は、Mastaneh Torkamani Azar 博士 ([email protected]、彼女/彼女) または Mujdat Cetin 教授 ([email protected]、彼/彼) までご連絡ください。 http://labs.sabanciuniv.edu/spis/
これら 10 個のデータセットは、固定シーケンスとさまざまな ISI を使用した、持続的注意応答タスクの 105 分間のセッションの前に記録されました。
各データセットには、2.5 分間の開眼 (EO) および 2.5 分間の閉眼 (EC) 安静状態 EEG が含まれています。
単極 EEG 活動は、10-10 国際電極配置システムに従って取り付けられた 64 Ag/AgCl アクティブ電極を介して 2,048 Hz で収集されました。
すでに活動を停止している脳ネットワークに眠気を誘発するために、実験は午後の早い時間に行われました。
すべてのファイルは、Matlab バージョン 7.3 を使用して .mat 形式で保存されます。チャンネルの場所も提供されます。
このファイルの生データは、元のサンプリング レート 2,048 Hz から 256 Hz にダウンサンプリングされています。
チャネル 1 ~ 64 は、次のチャネル名を使用する単極 EEG チャネルに対応します。
チャンネルリスト = {'Fp1';'AF7';'AF3';'F1';'F3';'F5';'F7';'FT7';'FC5';'FC3';'FC1';'C1';' C3';'C5';'T7';'TP7';'CP5';'CP3';'CP1';'P1';'P3';'P5';'P7';。 .. 'P9';'PO7';'PO3';'O1';'Iz';'Oz';'POz';'Pz';'CPz';'Fpz'; 'Fp2';'AF8';'AF4';'Afz';'Fz';'F2';'F4';'F6';'F8';'FT8';'FC6';'FC4';'FC2 ';'FCz';'Cz';... 'C2';'C4';'C6';'T8';'TP8';'CP6';'CP4';'CP2';'P2';'P4';'P6';'P8';'P10 ';'PO8';'PO4';'O2'};
チャンネル 65 ~ 67: 3 つの表面 EOG 電極が目尻と眉毛の中央に接続されています。
チャンネル 68: トリガーチャンネル。
トリガー値 = 200 は開眼 (EO) 状態に対応し、トリガー値 = 220 は閉眼 (EC) 状態に対応します。
データは 64 チャンネル Biosemi Active 2 アンプを使用して収集され、結果として得られる生信号はマイクロボルト単位で測定されます。計算にとって重要な場合は、チャネルのゲインを調整することもできます。 Biosemi チャネルの特性に関する非常に優れたリファレンスは、https://www.fieldtriptoolbox.org/getting_started/biosemi/ にあります。さらに、https://www.biosemi.com/faq/cms&drl.htm から引用すると、「ファイル上の信号は、各電極と CMS 間の電圧です」。言い換えれば、生の電圧は接地電極または基準電極に関して正確に測定されるのではなく、コモンモードセンス電極に関して測定されます。 CMS と DRL は両方とも頭頂後頭領域にあります。このリンクからレイアウトを確認できます: https://www.biosemi.com/pics/cap_64_layout_medium.jpg。
このデータセットを使用してアーティファクト除去技術を開発したソース論文または記事の方法を参照してください: https://scholar.google.com/scholar?cites=2250172710784316618&as_sdt=2005&sciodt=0,5&hl=en