EEGDash/ds005752

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pretty_name: "The NIMH Healthy Research Volunteer Dataset"
license: cc0-1.0
tags:
- meg
- neuroscience
- eegdash
- brain-computer-interface
- pytorch
- multisensory
- other
size_categories:
- 1K<n<10K
task_categories:
- other
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# The NIMH Healthy Research Volunteer Dataset

**Dataset ID:** `ds005752`

_Nugent2024_

> **At a glance:** MEG · Multisensory other · healthy · 123 subjects · 1055 recordings · CC0

## Load this dataset

This repo is a **pointer**. The raw EEG data lives at its canonical source
(OpenNeuro / NEMAR); [EEGDash](https://github.com/eegdash/EEGDash) streams it
on demand and returns a PyTorch / braindecode dataset.

```python
# pip install eegdash
from eegdash import EEGDashDataset

ds = EEGDashDataset(dataset="ds005752", cache_dir="./cache")
print(len(ds), "recordings")
```

If the dataset has been mirrored to the HF Hub in braindecode's Zarr layout,
you can also pull it directly:

```python
from braindecode.datasets import BaseConcatDataset
ds = BaseConcatDataset.pull_from_hub("EEGDash/ds005752")
```

## Dataset metadata

| | |
|---|---|
| **Subjects** | 123 |
| **Recordings** | 1055 |
| **Tasks (count)** | 10 |
| **Channels** | 305 (×240), 306 (×183), 304 (×123), 302 (×117), 303 (×110), 301 (×71), 382 (×59), 300 (×57), 378 (×20), 377 (×16), 379 (×16), 381 (×15), 380 (×15), 299 (×3), 387 (×1), 388 (×1) |
| **Sampling rate (Hz)** | 1200 (×926), 4800 (×121) |
| **Total duration (h)** | 102.6 |
| **Size on disk** | 662.7 GB |
| **Recording type** | MEG |
| **Experimental modality** | Multisensory |
| **Paradigm type** | Other |
| **Population** | Healthy |
| **Source** | openneuro |
| **License** | CC0 |

## Links

- **DOI:** [10.18112/openneuro.ds005752.v2.1.0](https://doi.org/10.18112/openneuro.ds005752.v2.1.0)
- **OpenNeuro:** [ds005752](https://openneuro.org/datasets/ds005752)
- **Browse 700+ datasets:** [EEGDash catalog](https://huggingface.co/spaces/EEGDash/catalog)
- **Docs:** <https://eegdash.org>
- **Code:** <https://github.com/eegdash/EEGDash>

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_Auto-generated from [dataset_summary.csv](https://github.com/eegdash/EEGDash/blob/main/eegdash/dataset/dataset_summary.csv) and the [EEGDash API](https://data.eegdash.org/api/eegdash/datasets/summary/ds005752). Do not edit this file by hand — update the upstream source and re-run `scripts/push_metadata_stubs.py`._

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数据集展示名: "NIMH健康研究志愿者数据集（The NIMH Healthy Research Volunteer Dataset）"
许可证: cc0-1.0
标签:
- 脑磁图（MEG）
- 神经科学
- EEGDash
- 脑机接口（brain-computer-interface）
- PyTorch
- 多感官（multisensory）
- 其他
样本量范围: 1K<n<10K
任务类别: 其他
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# NIMH健康研究志愿者数据集（The NIMH Healthy Research Volunteer Dataset）

**数据集ID:** `ds005752`

*Nugent等，2024*

> **概览:** 脑磁图（MEG） · 多感官类其他任务 · 健康人群 · 123名受试者 · 1055条记录 · CC0

## 加载该数据集

本仓库仅为**索引指针**。原始脑电数据存储于其官方源（OpenNeuro / NEMAR）；[EEGDash](https://github.com/eegdash/EEGDash) 可按需流式读取该数据，并返回PyTorch兼容的Braindecode数据集。

python
# 安装eegdash库
from eegdash import EEGDashDataset

ds = EEGDashDataset(dataset="ds005752", cache_dir="./cache")
print(len(ds), "条记录")

若该数据集已按照Braindecode的Zarr格式镜像至Hugging Face Hub（HF Hub），也可直接拉取：

python
from braindecode.datasets import BaseConcatDataset
ds = BaseConcatDataset.pull_from_hub("EEGDash/ds005752")

## 数据集元数据

| 参数项 | 数值 |
|---|---|
| 受试者人数 | 123 |
| 记录条数 | 1055 |
| 任务数量 | 10 |
| 通道配置 | 305通道（240例）、306通道（183例）、304通道（123例）、302通道（117例）、303通道（110例）、301通道（71例）、382通道（59例）、300通道（57例）、378通道（20例）、377通道（16例）、379通道（16例）、381通道（15例）、380通道（15例）、299通道（3例）、387通道（1例）、388通道（1例） |
| 采样率（Hz） | 1200Hz（926条记录）、4800Hz（121条记录） |
| 总时长（小时） | 102.6 |
| 磁盘占用大小 | 662.7 GB |
| 记录类型 | 脑磁图（MEG） |
| 实验模态 | 多感官（Multisensory） |
| 范式类型 | 其他 |
| 受试人群 | 健康人群 |
| 数据来源 | OpenNeuro |
| 许可证 | CC0 |

## 相关链接

- **DOI:** [10.18112/openneuro.ds005752.v2.1.0](https://doi.org/10.18112/openneuro.ds005752.v2.1.0)
- **OpenNeuro:** [ds005752](https://openneuro.org/datasets/ds005752)
- **浏览700+数据集:** [EEGDash数据集目录](https://huggingface.co/spaces/EEGDash/catalog)
- **官方文档:** <https://eegdash.org>
- **代码仓库:** <https://github.com/eegdash/EEGDash>

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*本文件由[dataset_summary.csv](https://github.com/eegdash/EEGDash/blob/main/eegdash/dataset/dataset_summary.csv)及[EEGDash API](https://data.eegdash.org/api/eegdash/datasets/summary/ds005752)自动生成。请勿手动编辑此文件——请更新上游源数据并重新运行`scripts/push_metadata_stubs.py`脚本。*