University of Waterloo 发布 Alljoined-1.6M 数据集, 应用在 脑机接口、EEG信号处理 领域

University of Waterloo 本次发布的数据集 Alljoined-1.6M, Alljoined-1.6M 数据集是 THINGS 计划的一部分，包含超过 160 万个视觉刺激试验，由 20 名参与者收集，数据量是目前最流行的基准数据集 THINGS-EEG2 的两倍多。该数据集使用 32 通道的消费级湿电极系统记录，成本约为 2200 美元，比认知神经科学实验室通常使用的科研级 EEG 系统便宜约 27 倍。该数据集旨在探索深度神经网络 BCI 研究和语义解码方法是否可以有效地使用这种负担得起的系统进行，填补了当前文献中的一个重要空白。数据集内容包含 16740 张独特图像，所有数据均在可负担的 EEG 硬件上收集。数据集创建过程包括使用 Emotiv Flex 2 EEG 系统进行数据收集，以及使用 MNE-Python 进行预处理。该数据集的应用领域是脑机接口 (BCI)，旨在解决数据质量与可访问性之间的权衡问题。

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