Наборы данных ЭЭГ для интерфейса мозг–компьютер на основе моторного воображения

Предпосылки: Большинство исследователей в области интерфейсов мозг–компьютер (BCI) считают, что BCI может быть реализован посредством индуцированной нейронной активности в коре, но не посредством вызванной нейронной активности. BCI на основе моторного воображения (MI) является стандартной парадигмой BCI, в которой пользователь генерирует индуцированную активность, представляя двигательные движения. Однако различия в эффективности между сеансами и испытуемыми слишком значительны, чтобы их было легко преодолеть; поэтому для выявления ключевых закономерностей вариабельности эффективности необходимо базовое понимание и исследование вариаций показателей BCI. В настоящей работе представлены не только наборы данных ЭЭГ для BCI на основе MI, полученные у 52 испытуемых, но также результаты психологических и физиологических опросников, наборы данных электромиографии (ЭМГ), трёхмерные координаты электродов ЭЭГ и записи ЭЭГ в состояниях, не связанных с выполнением задачи. Результаты: Мы провели валидацию наборов данных ЭЭГ с использованием доли проб с артефактами, анализа связанной с событием десинхронизации/синхронизации (ERD/ERS) и классификационного анализа. После стандартного исключения проб с артефактами мы обнаружили контралатеральную ERD и ипсилатеральную ERS в соматосенсорной области — хорошо известные паттерны моторного воображения. Наконец, мы показали, что 73,08% наборов данных (38 испытуемых) содержали достаточно выраженную дискриминативную информацию. Выводы: Наши наборы данных ЭЭГ содержали информацию, необходимую для определения статистической значимости, и включали как наборы данных с хорошей разделимостью (38 испытуемых), так и наборы данных с низкой дискриминативностью. Они могут предоставить исследователям возможности для изучения человеческих факторов, связанных с вариабельностью эффективности BCI на основе MI, а также способствовать переносу между испытуемыми с использованием метаданных, включая ответы на опросники, координаты ЭЭГ и записи ЭЭГ в состояниях, не связанных с выполнением задачи.