ds000116

该数据集包含EEG和fMRI数据，详细记录了听觉和视觉任务的刺激、反应及相关的神经生理数据。EEG部分使用MR兼容的定制系统，具有特定的电极配置和数据处理方法。fMRI部分使用3T Philips Achieva MR Scanner采集，提供了详细的数据采集参数和处理说明。

This dataset comprises EEG (Electroencephalogram) and fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging) data, meticulously documenting stimuli, responses, and associated neurophysiological data during auditory and visual tasks. The EEG segment employs an MR-compatible custom system, featuring specific electrode configurations and data processing methodologies. The fMRI segment is acquired using a 3T Philips Achieva MR Scanner, providing comprehensive data acquisition parameters and processing instructions.

原始信息汇总

数据集概述

实验设计

• 任务类型：分为听觉和视觉任务，各3次运行。
• 刺激类型：
  • 听觉：目标刺激为宽带“激光枪”声音，标准刺激为390 Hz音调。
  • 视觉：目标刺激为大红圆圈，标准刺激为小绿圆圈，均在等亮度灰色背景上。
• 刺激参数：
  • 目标刺激占20%，标准刺激占80%。
  • 刺激持续时间200 ms。
  • 刺激间隔（ITI）为2-3秒，均匀分布。
  • 每轮包含125个刺激。

EEG数据

• 设备：定制MR兼容EEG系统，使用差分放大器。
• 配置：使用双极电极对和扭绞导线的定制帽配置。
• 采样率：1000 Hz。
• 通道数：49通道。
• 触发与同步：由fMRI扫描启动触发，EEG时钟与扫描时钟同步。
• 通道信息：
  • 通道1-43（或1-34在重新参考的电极空间）：EEG。
  • 通道44：水平眼电图（EOG）。
  • 通道45：垂直EOG。
  • 通道46-47（或通道35在重新参考的电极空间）：心电图（ECG）。
  • 通道48（或通道36在重新参考的电极空间）：刺激事件标记。
  • 通道49（或通道37在重新参考的电极空间）：行为事件标记。

EEG数据文件

• EEG_raw.mat：原始EEG记录，包含梯度和BCG伪影，电压范围-8至+8 V。
• EEG_noGA.mat：去除梯度伪影后的数据，单位为uV，用于分类研究。
• EEG_rereferenced.mat：重新参考的梯度自由EEG数据，单位为uV，转换为34通道电极空间。

BOLD fMRI数据

• 扫描设备：3T Philips Achieva MR扫描仪。
• 扫描参数：
  • 单通道发送和接收头线圈。
  • EPI序列。
  • 每轮170 TRs。
  • TR 2秒，TE 25毫秒。
  • 32切片，3x3x4 mm分辨率，无切片间隙。
  • AC-PC对齐。

解剖MRI数据

• 文件：
  • highresSPGR001.nii.gz：1x1x1 mm SPGR（除sub010外所有受试者）。
  • highresMPRAGE001.nii.gz：1x1x1 mm MPRAGE（sub010及其他几人）。
  • highresEPI001.nii.gz：2x2x2 mm高分辨率单体积EPI。

补充文件

• EEG重新参考：
  • shortestpath.m：用于将EEG数据从43通道双极对空间转换为34通道电极空间的Matlab函数。
• 电极位置：
  • efmri36mastoids.ced：包含乳突通道的重新参考数据位置文件。
  • locations_34_EEG.ced：34个电极的位置文件。
  • EEGfMRI_cap_diagram.png：电极帽图。
  • EEGfMRI_cap_bipolar_pair_mapping.pdf：双极对空间到电极空间的映射表。
• fMRI采集：
  • slice_order.txt：自定义切片时间校正文件，非交错顺序。

数据集使用注意事项

• 预处理：
  • 切片未按交错顺序获取，需参考slice_order.txt进行切片时间校正。
  • 扫描仪在记录开始前几秒启动EPI脉冲序列，无需丢弃前几TRs。
  • EEG线可能引起场不均匀性，可使用FSL FAST进行偏置场校正，无需场图。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ds000116数据集的构建基于多模态神经影像技术，结合了脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）的同步采集。实验设计采用了Oddball范式，包含听觉和视觉任务，分别通过宽带激光枪声和不同大小的彩色圆圈作为目标与标准刺激。EEG数据通过定制的MR兼容系统采集，采样率为1000 Hz，共49个通道，包括EEG、EOG、ECG及刺激事件标记。fMRI数据则通过3T Philips Achieva MR扫描仪获取，采用EPI序列，分辨率为3x3x4 mm。

特点

该数据集的特点在于其多模态数据的同步采集与高质量处理。EEG数据经过梯度伪影去除和重新参考处理，提供了原始、去梯度伪影及重新参考后的三种数据格式，便于不同研究需求。fMRI数据则包含了详细的解剖学信息和高分辨率功能图像，支持对脑区活动的精确分析。此外，数据集还提供了详细的电极位置信息和fMRI切片顺序文件，便于后续的数据预处理与分析。

使用方法

使用ds000116数据集时，研究者可通过提供的EEG和fMRI数据文件进行多模态神经影像分析。EEG数据可用于研究脑电活动与刺激任务的关系，fMRI数据则可用于分析任务相关的脑区激活模式。数据集附带的Matlab函数和电极位置文件支持数据的重新参考和空间映射。fMRI数据的预处理可参考提供的切片顺序文件进行时间校正。此外，数据集还包含行为数据文件，支持对任务反应时间的分析。

背景与挑战

背景概述

ds000116数据集由Walz等人于2013年首次发布，旨在通过同步脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）技术，探索大脑在听觉和视觉任务中的神经活动模式。该数据集的核心研究问题聚焦于大脑在目标检测任务中的时间动态变化，特别是前刺激EEG alpha振荡与任务相关fMRI BOLD响应之间的耦合关系。该数据集在神经科学领域具有重要影响力，为研究者提供了多模态神经影像数据的宝贵资源，推动了大脑功能网络与任务执行机制的研究。

当前挑战

ds000116数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，同步EEG和fMRI数据的采集与处理存在技术难题，例如EEG信号易受磁场梯度伪影和心电伪影的干扰，需通过复杂的算法进行去噪和校正。其次，数据集的构建涉及多模态数据的对齐与整合，这对时间同步和空间配准提出了高要求。此外，由于EEG和fMRI数据的采样率和空间分辨率差异较大，如何有效融合两种数据以揭示大脑活动的时空特性仍是一个开放性问题。这些挑战不仅考验数据处理技术，也对神经科学研究的理论框架提出了新的思考。

常用场景

经典使用场景

ds000116数据集在神经科学研究中广泛应用于探索大脑对听觉和视觉刺激的响应机制。通过结合EEG和fMRI技术，该数据集能够提供高时空分辨率的大脑活动数据，特别适用于研究任务相关的脑网络动态变化。经典的实验范式如Oddball任务，能够有效捕捉大脑对异常刺激的注意力和认知处理过程。

实际应用

ds000116数据集的实际应用场景包括神经精神疾病的诊断和治疗研究。例如，通过分析患者在Oddball任务中的脑电和功能磁共振响应，可以揭示精神分裂症或注意力缺陷多动障碍（ADHD）患者的神经功能异常。此外，该数据集还可用于开发脑机接口技术，提升对大脑信号解码的准确性。

衍生相关工作

基于ds000116数据集，多项经典研究工作得以展开。例如，Walz等人（2013, 2015）利用该数据集揭示了任务相关脑网络与脑干之间的时间耦合关系，并探讨了前刺激EEG alpha振荡对fMRI BOLD响应的调制作用。此外，Conroy等人（2013, 2014）开发了快速广义线性模型训练方法（FaSTGLZ），为多变量fMRI解码模型的评估提供了高效工具。