EEG等电生理数据开放共享合集
文章转载自公众号：流浪心球作者：Tom Donoghue
Hello，
这里是行上行下，我是喵君姐姐~
根据 Tom Donoghue等人整理的公开可用的电生理数据列表，进行了翻译和整理，数据类型主要有EEG，MEG，ECoG / iEEG和LFP等。此开放列表中所涉及的数据集可对用于科研的用户提供开放获取，部分数据最多只需要用户进行简单注册后即可申请获取资源。
因此，在使用数据前请务必仔细核查您访问的任何数据的许可证和/或使用协议。
此合集主要包括常用的数据存储云平台、EEG数据、MEG数据、人类颅内数据、动物的LFP数据等5个部分。
第一部分 常用的数据存储平台
此部分主要介绍用于核查和检索相关数据集的存储平台、期刊和搜索引擎等内容。
1.1 常用的数据存储平台
1. Zenodo
网址：https://zenodo.org/
Zenodo主要用于个别研究数据集的托管。您可以通过搜索“ eeg”，“ meg”或类似内容，然后选择搜索页面左下方的“ Dataset”标签来找到可用的数据集。
2.Open Science Framework（OSF）
网址：https://osf.io/
OSF是一个支持开放科学的平台，其除托管特定研究的开放数据集外，还会存储一些和研究相关的其他内容。因此，尽管其存储了相应的数据，但不太容易通过数据类型等特征进行搜索。
3.Figshare
网址：https://figshare.com/
Figshare是用于各种材料的常规存储库服务，其中包括数据集。您可以数据类型或其他明显特征进行检索，同时选择数据类型以查看可用的数据集。
4.Dryad
网址：https://datadryad.org/
Dryad提供用于科学数据集的存储库服务，其中包括链接到可搜索的特定论文的数据，并且包括一些EEG / MEG / ECoG数据集。
5.G-Node Open Data
网址：https://doi.gin.g-node.org/
G-Node Open Data是G-Node（the German Neuroinformatics Node）在G-Node data infrastructure services 的基础上为科学数据集提供的存储服务。
6.Kaggle
网址：https://www.kaggle.com/
Kaggle是一家托管数据分析竞赛的私人公司。这些竞赛通常会为我们发布数据集，并且还会维护可用数据集的存储库。
1.2 神经科学专用数据存储平台
1.OpenNeuro
网址：https://openneuro.org/
OpenNeuro是一个免费且开放的平台，用于分析和共享神经影像数据。目前，它更专注于MRI数据集，但至少包括一个EEG-fMRI数据集，并且可能会扩展以包含更多的电生理数据。
2.Neurodata Without Borders（NWB）
网址：https://www.nwb.org/
Neurodata Without Borders（NWB）是神经生理学的数据标准，旨在促进存储，共享和归档数据的通用标准。尽管不完全是通用存储库，但它们也确实维护了公开发布的NWB数据集列表（https://www.nwb.org/example-datasets/）。
1.3 开放数据发表期刊
主要介绍专门描述公开可用数据集和/或要求公开发布数据的期刊，包括：
1.Scientific Data
网址：https://www.nature.com/sdata/
Scientific Data可发表有关公开可用数据集的简短报告。此期刊的投稿经验可查阅：Sci. Data投稿经历 | 人类企鹅项目数据
2.Data in Brief
网址：https://www.journals.elsevier.com/data-in-brief
Data in Brief可发表有关公开可用数据集的简短报告。
3.GigaScience
网址：https://academic.oup.com/gigascience
GigaScience发表必须提供所有相关数据的论文，同时需要数据上传到可被检索的GigaDB的数据库（https://gigadb.org/）中。
第二部分 EEG数据
此部分主要介绍公开可用的EEG数据或带有EEG数据的项目。
2.1 ChildMind Institute
网址：https://childmind.org/
ChildMind Institute是一家非营利性机构，参与发布大型数据集的大型研究项目。其项目主要有：
1 Project: Healthy Brain Networks
该项目包括一个约1000多成人的休息和任务脑电图数据。
主页：https://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/cmi_healthy_brain_network/index.html
数据下载：https://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/cmi_healthy_brain_network/sharing_neuro.html#direct-downloads
论文：Alexander, L. M., Escalera, J., Ai, L., Andreotti, C., Febre, K., Mangone, A., ... & Milham, M. P. (2017). An open resource for transdiagnostic research in pediatric mental health and learning disorders. Scientific data, 4(1), 1-26.
2 Project: Multimodal Resource for Studying Information Processing in the Developing Brain (MIPDB)
该项目包括6-44岁（n=126）年轻人群的静息和任务脑电图数据。
主页：https://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/cmi_eeg/index.html
数据下载：https://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/cmi_eeg/eeg.html
论文：Langer, N., Ho, E. J., Alexander, L. M., Xu, H. Y., Jozanovic, R. K., Henin, S., ... & Kelly, S. P. (2017). A resource for assessing information processing in the developing brain using EEG and eye tracking. Scientific data, 4(1), 1-20.
2.2 Physionet
Physionet 是生理数据的存档，并且在“neuroelectric”标签下包括一些EEG数据。
主页：https://physionet.org/
数据下载：https://physionet.org/data/#neuro
论文：Goldberger, A. L., Amaral, L. A., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. C., Mark, R. G., ... & Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals. circulation, 101(23), e215-e220.
此外，公开可获取的EEG数据集有：EEG Motor Movement / Imagery (n=109): https://archive.physionet.org/pn4/eegmmidb/ 等。
2.3 Patient Repository for EEG Data + Computational Tools (PREDICT)
PREDICT是EEG数据的存储库，专注于患者数据（在研究设置中收集）
主页：http://predict.cs.unm.edu/
数据下载：http://predict.cs.unm.edu/downloads.php
论文：Cavanagh, J. F., Napolitano, A., Wu, C., & Mueen, A. (2017). The patient repository for EEG data+ computational tools (PRED+ CT). Frontiers in neuroinformatics, 11, 67.
2.4 Temple University Hospital (TUH) Corpus
THU Corpus是临床情况下记录的大量脑电图（医院数据）。
主页：https://www.isip.piconepress.com/projects/tuh_eeg/
数据下载：https://www.isip.piconepress.com/projects/tuh_eeg/html/request_access.php
论文：Obeid, I., & Picone, J. (2016). The temple university hospital EEG data corpus. Frontiers in neuroscience, 10, 196.
2.5 EEGbase
EEGbase是电生理数据的数据库。注：您首先需要注册，然后网站上有“添加到购物车”和“完整订单”工作流程，但是数据集是免费的。
主页：https://eegdatabase.kiv.zcu.cz/
论文列表：http://www.nnw.cz/obsahy12.html#22.016
目前以提供的可用的数据集有：
ERP数据集，Visual P300范例（n = 20）：
论文：https://doi.org/10.1186/2047-217X-3-35
（请注意，该数据在GigaDB上也可用）
ERP OddBall实验，猜数字游戏（n = 250）：
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2016.121
有关发展协调障碍的ERP数据集（n = 32）：
论文：https://doi.org/10.1093/gigascience/gix002
使用驾驶模拟器进行脑电活动（n = 15）：
论文：https://doi.org/10.5220/0006249504410450
2.4 Neuroimaging Tools & Resource Collaboratory (NITRC)
NITRC是用于神经影像工具，资源和数据集的通用存储库社区委员会。通常，具有比列出的数据集更多的工具，并且没有关于EEG的特定信息，但是它确实包含一些可用的EEG数据集。
主页：https://www.nitrc.org/
论文：Kennedy, D. N., Haselgrove, C., Riehl, J., Preuss, N., & Buccigrossi, R. (2016). The NITRC image repository. NeuroImage, 124, 1069-1073.
可用的数据集包括：
视觉奇数任务（n = 18）：
数据：https://www.nitrc.org/projects/vep_eeg_raw
论文：https://doi.org/10.1016/j.dib.2017.11.032
分类任务（n = 14）：
数据：https://www.nitrc.org/projects/eegdataanimal
静息状态功能磁共振成像/脑电图（n = 8）：
数据：https://www.nitrc.org/projects/cwleegfmri_data
2.5 ERP Core
ERP-CORE（开放资源和实验纲要）资源包含实验范例和脚本，ERP的示例数据和示例处理脚本，包括N170，MMN，N2pc，N400，P3，LRP，以及ERN。关于此内容的更多详情可查阅：ERP CORE：事件相关电位研究的开放资源
主页：https://osf.io/thsqg/
论文：Kappenman, E. S., Farrens, J. L., Zhang, W., Stewart, A. X., & Luck, S. J. (2021). ERP CORE: An open resource for human event-related potential research. NeuroImage, 225, 117465.
2.6 BNCI Horizon 2020
BNCI Horizon 2020专门收集和BCI相关的EEG数据集。
主页：http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets
2.7 Montreal Archive of Sleep Studies (MASS)
MASS是来自医院睡眠实验室的大约200名参与者的整夜睡眠记录的集合。
主页：https://massdb.herokuapp.com/en/
数据下载：https://massdb.herokuapp.com/en/get-access/
论文：O'reilly, C., Gosselin, N., Carrier, J., & Nielsen, T. (2014). Montreal Archive of Sleep Studies: an open‐access resource for instrument benchmarking and exploratory research. Journal of sleep research, 23(6), 628-635.
2.8 National Sleep Research Resource
NSRR提供大量生理信号的资源，包括来自研究和临床研究的含EEG的多导睡眠图记录。
主页：https://sleepdata.org/
数据下载：https://sleepdata.org/datasets
论文：Dean, D. A., Goldberger, A. L., Mueller, R., Kim, M., Rueschman, M., Mobley, D., ... & Redline, S. (2016). Scaling up scientific discovery in sleep medicine: the National Sleep Research Resource. Sleep, 39(5), 1151-1164.
2.9 Individual EEG Datasets (Research Systems)
提供来自实验室研究者收集的EEG数据。
Motor Imagery BCI Data (n=52):
数据：http://gigadb.org/dataset/100295
论文：https://doi.org/10.5524/100295
Simultaneous EEG & NIRS during cognitive tasks (n=26):
数据：https://depositonce.tu-berlin.de//handle/11303/6271.2
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2018.3
EEG during grasp and lift (n=12): Data - Paper
数据：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.988376
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2014.47
EEG, MEG & fMRI data with perceptual task (n=19):
数据：https://www.nitrc.org/projects/vep_eeg_raw
论文：https://doi.org/10.1016/j.dib.2017.11.032
EEG data with TMS with visual perception task (n=16):
数据：https://datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.1nr07
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2016.65
EEG with Motion Capture during treadmill walking (n=8):
数据：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.3894013.v1
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2018.74
EEG data with a visual spatial attention task (n=45):
数据：https://osf.io/bwzfj
论文：https://doi.org/10.1152/jn.00860.2015
EEG data with a visual working memory task, ERP design (n=104):
数据：https://osf.io/a65xz/
论文：https://doi.org/10.1093/cercor/bhx336
EEG data with a visual working memory task, CDA design (n=76):
数据：https://osf.io/8xuk3
论文：https://doi.org/10.1162/jocn_a_01233
EEG data with a covert visual spatial attention task (n=50):
数据：https://osf.io/m64ue
论文：https://doi.org/10.1177/0956797617699167
OpenMIIR: EEG data during music perception and imagination (n=10):
数据：http://www.ling.uni-potsdam.de/mlcog/OpenMIIR-RawEEG_v1/
主页：http://www.owenlab.uwo.ca/research/the_openmiir_dataset.html
EEG data from subjects napping after a working memory task (n=22):
数据：https://osf.io/chav7/
论文：https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2017.08.030
DEAP: Database for Emotion Analysis, EEG data + video recording, while watching videos (n=32):
数据：http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/
论文：https://doi.org/10.1109/T-AFFC.2011.15
A collection of EEG tasks with speech studies (n=84, split across 5 tasks):
数据：https://doi.org/10.5061/dryad.070jc
论文：https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.01.080
EEG recordings with concurrent EMG while doing everyday tasks (n=27):
数据：http://researchdata.gla.ac.uk/676/
Multi-modal (EEG, EMG, EOG) recordings during movement tasks (n=25):
数据：http://dx.doi.org/10.5524/100788
论文：https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa098
EEG BCI recordings during mental imagery, across sessions & interaction paradigms (n=13):
数据：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.3917698.v1
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2018.211
EEG resting state data, with MRI anatomical scans (n=12)
数据：https://doi.org/10.5061/dryad.v9f16
论文：https://doi.org/10.1371/journal.pone.0146845
Multi-day, multi band SSVEP dataset for BCI applications (n=30):
数据：https://doi.org/10.5524/100660
论文：https://doi.org/10.1093/gigascience/giz133
Multi-day, dataset from sleep (naps) recorded after visual working memory task (n=22):
数据：https://osf.io/chav7/
论文：https://doi.org/10.1016/j.dib.2018.04.073
EEG dataset from subjects viewing images (n=24):
数据：https://doi.org/10.12751/g-node.bcccab
论文：https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.103857
2.10 Individual EEG Datasets (Consumer Systems)
提供收集的关于消费者的EEG数据。
MNIST of Brain Data from MindBigData (n=1 with 1.2 million trials):
数据：http://mindbigdata.com/opendb/index.html
ImageNet of the Brain from MindBigData (n=1 with 70,000 trials):
数据：http://mindbigdata.com/opendb/imagenet.html
2.11 Other lists of EEG Data
还有一些其他可用的EEG数据列表，包括：
公开策划的EEG数据列表
数据：https://github.com/meagmohit/EEG-Datasets
公共脑电数据的SCCN列表
数据：https://sccn.ucsd.edu/~arno/fam2data/publicly_available_EEG_data.html
第三部分 MEG数据
此部分主要介绍公开可用的MEG数据或带有MEG数据的项目。
3.1 Open MEG Archive (OMEGA)
OMEGA是MEG数据的开放式存储库，研究人员均在其存储数据。
主页：https://www.mcgill.ca/bic/resources/omega
论文：Niso, G., Rogers, C., Moreau, J. T., Chen, L. Y., Madjar, C., Das, S., ... & Baillet, S. (2016). OMEGA: the open MEG archive. Neuroimage, 124, 1182-1187.
3.2 Human Connectome Project (HCP)
Human-Connectome项目是一个大型的多站点项目，主要关注MRI，但包含MEG数据的子集。
主页：https://www.humanconnectome.org/study/hcp-young-adult
3.3 Cambridge Center for Ageing Neuroscience (CAMCAN)
CAMCAN包含来自大型队列的任务和休息数据，年龄在18-88岁之间（n = 652）。
主页：https://camcan-archive.mrc-cbu.cam.ac.uk/
3.4 Individual MEG Dataset
Classification of Multimodal Stimulus Presentation - Visual & Auditory (n=52):
数据：https://osf.io/m25n4/
论文：https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005938
Multi-subject, multimodal face processing dataset including fMRI, MEG, EEG (n=16):
数据：https://openneuro.org/datasets/ds000117/versions/1.0.0
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2015.1
Decaf dataset, movie clip watching (n=30)
数据：http://mhug.disi.unitn.it/wp-content/DECAF/DECAF.html
第四部分 人体颅内数据
本节包含人类参与者的颅内数据（仅在临床背景下收集），包括脑电图（ECoG）数据集（有时也称为颅内EEG（iEEG）或立体脑电图（sEEG））以及任何可用的人类单项单位数据。
4.1 MNI Open iEEG Atlas
MNI Open iEEG地图集是来自多中心收集项目（n = 106）的iEEG数据的存储库。
主页：https://mni-open-ieegatlas.research.mcgill.ca/
4.2 iEEG.org
iEEG.org是NIH支持的颅内EEG数据存储库。
主页：https://www.ieeg.org/
4.3 University of Pennsylvania Computational Memory Lab
The cognitive electrophysiology data portal has a list of publications that have available electrophysiological data.
主页：https://memory.psych.upenn.edu/Electrophysiological_Data
The 'Restoring Active Memory' project is coordinate collection of ECoG data, with memory tasks (n=251).
主页：https://memory.psych.upenn.edu/RAM
4.4 Stanford Collection of ECoG Data
A collection a 16 tasks across a group of ECoG patients (n=250).
主页：https://purl.stanford.edu/zk881ps0522
论文：Miller, K. J., Hermes, D., Pestilli, F., Wig, G. S., & Ojemann, J. G. (2017). Face percept formation in human ventral temporal cortex. Journal of neurophysiology, 118(5), 2614-2627.
4.5 Individual ECoG Datasets
Multicenter resting state and sleep ECoG data
主页：https://camcan-archive.mrc-cbu.cam.ac.uk/
论文：Nejedly, P., Kremen, V., Sladky, V., Cimbalnik, J., Klimes, P., Plesinger, F., ... & Worrell, G. (2020). Multicenter intracranial EEG dataset for classification of graphoelements and artifactual signals. Scientific data, 7(1), 1-7.
4.6 Human Single Unit Data
Human single units with a declarative memory task (n=59):
主页：https://osf.io/hv7ja/
分析代码：https://github.com/rutishauserlab/recogmem-release-NWB
论文：Chandravadia, N., Liang, D., Schjetnan, A. G. P., Carlson, A., Faraut, M., Chung, J. M., ... & Rutishauser, U. (2020). A NWB-based dataset and processing pipeline of human single-neuron activity during a declarative memory task. Scientific data, 7(1), 1-12.
Human single units with a verbal working memory task (n=9):
主页：https://gin.g-node.org/USZ_NCH/Human_MTL_units_scalp_EEG_and_iEEG_verbal_WM
论文：Boran, E., Fedele, T., Klaver, P., Hilfiker, P., Stieglitz, L., Grunwald, T., & Sarnthein, J. (2019). Persistent hippocampal neural firing and hippocampal-cortical coupling predict verbal working memory load. Science advances, 5(3), eaav3687.
第五部分 动物LFP数据
本节包含人类参与者的颅内数据（仅在临床背景下收集），包括脑电图（ECoG）数据集（有时也称为颅内EEG（iEEG）或立体脑电图（sEEG））以及任何可用的人类单项单位数据。
5.1 NeuroTycho
NeuroTycho主要为大多数猴子ECoG的数据集。
主页：http://neurotycho.org/
5.2 Collaborative Research in Computational Neuroscience (CRCNS)
主要是动物模型，包括细胞外录音，以及一些动物模型ECoG和iEEG的数据收集。
主页：https://www.ieeg.org/
数据下载：https://crcns.org/data-sets/
论文：Teeters, J. L., Harris, K. D., Millman, K. J., Olshausen, B. A., & Sommer, F. T. (2008). Data sharing for computational neuroscience. Neuroinformatics, 6(1), 47-55.
5.3 Buzsáki Lab Webshare
其中包含在Buzsáki实验室中从啮齿动物收集的电生理数据集。
主页：https://buzsakilab.com/wp/
数据下载：https://buzsakilab.nyumc.org/datasets/
5.4 Individual LFP Datasets
LFP during during delayed reach-to-grasp task (macaque monkey, n=2):
主页：https://gin.g-node.org/INT/multielectrode_grasp
论文：Brochier, T., Zehl, L., Hao, Y., Duret, M., Sprenger, J., Denker, M., ... & Riehle, A. (2018). Massively parallel recordings in macaque motor cortex during an instructed delayed reach-to-grasp task. Scientific data, 5(1), 1-23.
注：点击文末“阅读原文”可轻松访问文中所涉及的网页或链接。
来源：https://github.com/openlists/ElectrophysiologyData#open-datasets-in-electrophysiology
因个人精力有限，难免有不足之处。如有不当或遗漏，欢迎大家留言交流。谢谢！
排版：华华
校对：喵君姐姐
作者：Tom Donoghue
文章转载自公众号：流浪心球
行上行下 | 脑电（EEG）推文汇总
ERP数据集，Visual P300范例（n = 20）：
ERP OddBall实验，猜数字游戏（n = 250）：
有关发展协调障碍的ERP数据集（n = 32）：
使用驾驶模拟器进行脑电活动（n = 15）：
视觉奇数任务（n = 18）：
数据：https://www.nitrc.org/projects/vep_eeg_raw
论文：https://doi.org/10.1016/j.dib.2017.11.032
分类任务（n = 14）：
数据：https://www.nitrc.org/projects/eegdataanimal
静息状态功能磁共振成像/脑电图（n = 8）：
数据：https://www.nitrc.org/projects/cwleegfmri_data
Motor Imagery BCI Data (n=52):
数据：http://gigadb.org/dataset/100295
论文：https://doi.org/10.5524/100295
Simultaneous EEG & NIRS during cognitive tasks (n=26):
数据：https://depositonce.tu-berlin.de//handle/11303/6271.2
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2018.3
EEG during grasp and lift (n=12): Data - Paper
数据：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.988376
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2014.47
EEG, MEG & fMRI data with perceptual task (n=19):
数据：https://www.nitrc.org/projects/vep_eeg_raw
论文：https://doi.org/10.1016/j.dib.2017.11.032
EEG data with TMS with visual perception task (n=16):
数据：https://datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.1nr07
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2016.65
EEG with Motion Capture during treadmill walking (n=8):
数据：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.3894013.v1
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2018.74
EEG data with a visual spatial attention task (n=45):
数据：https://osf.io/bwzfj
论文：https://doi.org/10.1152/jn.00860.2015
EEG data with a visual working memory task, ERP design (n=104):
数据：https://osf.io/a65xz/
论文：https://doi.org/10.1093/cercor/bhx336
EEG data with a visual working memory task, CDA design (n=76):
数据：https://osf.io/8xuk3
论文：https://doi.org/10.1162/jocn_a_01233
EEG data with a covert visual spatial attention task (n=50):
数据：https://osf.io/m64ue
论文：https://doi.org/10.1177/0956797617699167
OpenMIIR: EEG data during music perception and imagination (n=10):
数据：http://www.ling.uni-potsdam.de/mlcog/OpenMIIR-RawEEG_v1/
主页：http://www.owenlab.uwo.ca/research/the_openmiir_dataset.html
EEG data from subjects napping after a working memory task (n=22):
数据：https://osf.io/chav7/
论文：https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2017.08.030
DEAP: Database for Emotion Analysis, EEG data + video recording, while watching videos (n=32):
数据：http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/
论文：https://doi.org/10.1109/T-AFFC.2011.15
A collection of EEG tasks with speech studies (n=84, split across 5 tasks):
数据：https://doi.org/10.5061/dryad.070jc
论文：https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.01.080
EEG recordings with concurrent EMG while doing everyday tasks (n=27):
数据：http://researchdata.gla.ac.uk/676/
Multi-modal (EEG, EMG, EOG) recordings during movement tasks (n=25):
数据：http://dx.doi.org/10.5524/100788
论文：https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa098
EEG BCI recordings during mental imagery, across sessions & interaction paradigms (n=13):
数据：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.3917698.v1
论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2018.211
EEG resting state data, with MRI anatomical scans (n=12)
数据：https://doi.org/10.5061/dryad.v9f16
论文：https://doi.org/10.1371/journal.pone.0146845
Multi-day, multi band SSVEP dataset for BCI applications (n=30):
数据：https://doi.org/10.5524/100660
论文：https://doi.org/10.1093/gigascience/giz133
Multi-day, dataset from sleep (naps) recorded after visual working memory task (n=22):
数据：https://osf.io/chav7/
论文：https://doi.org/10.1016/j.dib.2018.04.073
EEG dataset from subjects viewing images (n=24):
数据：https://doi.org/10.12751/g-node.bcccab
论文：https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.103857
MNIST of Brain Data from MindBigData (n=1 with 1.2 million trials):
数据：http://mindbigdata.com/opendb/index.html
ImageNet of the Brain from MindBigData (n=1 with 70,000 trials):
数据：http://mindbigdata.com/opendb/imagenet.html
公开策划的EEG数据列表
数据：https://github.com/meagmohit/EEG-Datasets
公共脑电数据的SCCN列表
数据：https://sccn.ucsd.edu/~arno/fam2data/publicly_available_EEG_data.html
Classification of Multimodal Stimulus Presentation - Visual & Auditory (n=52):
Multi-subject, multimodal face processing dataset including fMRI, MEG, EEG (n=16):
Decaf dataset, movie clip watching (n=30)
The cognitive electrophysiology data portal has a list of publications that have available electrophysiological data.
The 'Restoring Active Memory' project is coordinate collection of ECoG data, with memory tasks (n=251).
A collection a 16 tasks across a group of ECoG patients (n=250).
Multicenter resting state and sleep ECoG data
Human single units with a declarative memory task (n=59):
Human single units with a verbal working memory task (n=9):
LFP during during delayed reach-to-grasp task (macaque monkey, n=2):
Python源码：逐行详解EEG Decoding
EEG神经振荡分析：已公开数据及代码共享
干货分享 || EEGLAB脑电数据预处理指导手册
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