fNIRS 公开数据集整理
关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。
关键词：数据整理、fNIRS
之前我们向大家推送了 Public Neuroscience Dataset 系列主题的第一期： 《EEG公开数据集》，我们同时意识到大家对于神经科学公开数据集的需求。本期是该系列主题的第二期，我们在延续第一期初衷的基础上，整理了功能性近红外光谱（fNIRS）技术的公开数据集。
fNIRS 是一种非侵入性、便携且价格低廉的光学神经成像技术，它具有可观的空间和时间分辨率。因fNIRS技术问世较EEG晚了许多，所以应用此技术开展研究发表的成果和EEG不在一个量级，使用Google数据集检索发现，fNIRS没有系统的公开数据集。
鉴于此，本期编者从已正式发表的文献（以在Google Scholar中检索到为依据）入手，选择已发表文献所引用的公开fNIRS数据集，同时整理数据集和使用该数据集发表的文献资料，希望能为大家在应用fNIRS这项技术开展科研工作提供帮助。
以下汇总的信息同步托管到GitHub，大家如果有 fNIRS 数据集可以共享，可以加入协作补充（https://github.com/hubandad/fnirsdataset ）。
1. Defenderfer 2019; fNIRS data files for event-related vocoding/background noise study
来自美国田纳西大学的Defenderfer 团队共享的38例fNIRS数据集，该数据集为受试者完成噪声编码语音任务以及背景白噪声语音感知任务的功能性近红外数据。
数据集获取地址：http://dx.doi.org/10.17632/4cjgvyg5p2.1
数据集引用：
Defenderfer, Jessica; Buss, Aaron (2019), “Defenderfer 2019; fNIRS data files for event-related vocoding/background noise study”, Mendeley Data, V1, doi: 10.17632/4cjgvyg5p2.1
2.Space Technology Mission Directorate 2020; Interference Tolerant Functional Near Infrared Spectrometer (fNIRS) for Cognitive State Monitoring
美国nasa空间技术任务局于2020年公布的一组利用 fNIRS 技术实时检测航天机组人员的大脑认知状态的数据集。该数据集中的实验主要是对机组人员在操作与航天安全有关的任务时，脑功能水平下降的预警和干预。该数据集为公开数据集，但nasa并未直接提供链接供下载，可邮件申请，详见数据集网页。
数据集网页地址：https://data.nasa.gov/dataset/Interference-Tolerant-Functional-Near-Infrared-Spe/rhtq-aacw
数据集项目地址： https://techport.nasa.gov/view/93879
3. Shixian liu 2020, fNIRS DATA
一组包含中风病人和正常人执行手部运动（左手和右手）时前额叶的fNIRS数据，共9对18例数据（每对数据包含1名健康人数据（左手和右手）1名病人数据（左手和右手）），详细说明见数据集中data 文件夹。
数据集获取地址：http://dx.doi.org/10.17632/jhv73gj2d2.1
数据集引用：
liu, shixian (2020), “fNIRS DATA”, Mendeley Data, V1, doi: 10.17632/jhv73gj2d2.1
4. Kevin 2014, Motion Artifact Contaminated fNIRS and EEG Data
该数据集是爱尔兰国立大学的Kevin Sweeney 和其同事共享在PhysioBank上的数据集，包括fNIRS和EEG两类数据，数据集创建的目的是为了验证一种新的伪迹去除方法。目前在谷歌学术检索到6篇文献引用此数据集。
数据集获取地址：https://doi.org/10.13026/C2988P
数据集引用：
Sweeney KT, Ayaz H, Ward TE, Izzetoglu M, McLoone SF, Onaral B. A Methodology for Validating Artifact Removal Techniques for Physiological Signals. IEEE Trans Info Tech Biomed 16(5):918-926; 2012 (Sept).
5. Liping Qi 2019, fNIRS data
由国内大连理工大学某学者共享在开放平台的fNIRS 数据，该数据集包含4个block，分别为基线stroop 任务，静息态，打太极拳和快走四类任务的数据。
数据集地址：http://dx.doi.org/10.17632/wrmdw82nzr.1
数据集引用：
Qi, Liping (2019), “fNIRS data”, Mendeley Data, V1, doi: 10.17632/wrmdw82nzr.1
6.Benitez 2020, The influence of extra-cerebral vasculature on the efficacy of the short-separation regression approach applied to fNIRS data analysis.
由马斯特里赫特大学公布的一例fNIRS数据集，主要用来验证SSR对fNIRS数据质量和灵敏度的影响。以往研究已经通过使用短距离通道 (SDC) 从大脑外区域专门记录的附加信息来校正 fNIRS 信号来解决信噪比低的问题。这种称为短分离回归 (SSR) 的方法可以提高 fNIRS 信号质量和检测与任务相关的大脑激活的灵敏度。然而，目前尚不清楚 SSR 的功效是否取决于通道附近是否存在血管等因素。本数据集的研究团队将生理解剖、功能和血管造影磁共振成像数据与连续波的 fNIRS 数据相结合，以量化 SSR 对 fNIRS 信号质量和灵敏度的影响，并研究了血管接近度/密度如何影响 SSR 功效。
数据集详细地址：https://doi.org/10.34894/GALD5F
注：该数据集需要申请授权方可访问下载使用。
数据集引用：
Benitez-Andonegui, A.; Turšič, A.; Dumitrescu, S.; Ivanov, D; Goebel, R.; Lührs, M; Sorger, B., 2020, "The influence of extra-cerebral vasculature on the efficacy of the short-separation regression approach applied to fNIRS data analysis", https://doi.org/10.34894/GALD5F, DataverseNL, V1
目前Google scholar 检索到55篇文献引用此数据集。
7. San Juan 2017, Replication Data for: fNIRS RSFC in Tinnitus
这例fNIRS数据集由 San Juan 团队共享在Harvard Dataverse。该研究团队使用fNIRS 技术来研究听觉刺激前后人类听觉和非听觉大脑区域在正常听力、双侧主观耳鸣和对照中静息状态功能连接的变化情况，相关研究成果于2016年发表在PLoS ONE。
数据集发表文献: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0179150
数据集获取地址：https://doi.org/10.7910/DVN/ZNZZBV
数据集引用:
San Juan, Juan, 2017, "Replication Data for: fNIRS RSFC in Tinnitus", https://doi.org/10.7910/DVN/ZNZZBV, Harvard Dataverse, V1
8. Peter Mukli 2021, Mental workload during n-back task captured by TransCranial Doppler (TCD) sonography and functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) monitoring
一项使用经颅多普勒（TCD）和fNIRS技术探究n-Back任务下的心理认知负荷的研究，共计14名健康年轻人的fNIRS数据。
文献及数据集获取地址：https://doi.org/10.13026/zfb2-1g43
数据集引用：
Mukli, P., Yabluchanskiy, A., & Csipo, T. (2021). Mental workload during n-back task captured by TransCranial Doppler (TCD) sonography and functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) monitoring (version 1.0). PhysioNet. https://doi.org/10.13026/zfb2-1g43.
9.Sujin Bak 2019, Data from: Open Access fNIRS Dataset for Classification of Unilateral Finger- and Foot-Tapping
30例执行单侧手足敲击任务分类的BCI数据。mat格式。
数据集获取地址：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.9783755.v2
数据集引用：
Bak, Sujin; Park, Jinwoo; Shin, Jaeyoung; Jeong, Jichai (2019): Open Access fNIRS Dataset for Classification of Unilateral Finger- and Foot-Tapping. figshare. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.9783755.v2
10. peng shang 2020 , normal and stroke raw fNIRS data.
使用便携式NIRSIT 设备采集的健康人和中风病人的fNIRS数据，数据为原始导出的. db格式。其中正常人有10例数据，中风病人有18例数据。
原始数据获取地址：https://doi.org/10.17632/63rszpyfns.2
预处理后数据获取地址：https://doi.org/10.17632/6mbzffznr6.1
数据集引用：
shang, peng; liu, shixian (2020), “normal and stroke ”, Mendeley Data, V2, doi: 10.17632/63rszpyfns.2
11.Clinical, neuropsychological and NIRS neurophysiological data in children with ADHD and typically developing peers
43例ADHD 儿童和典型发育同龄人的临床、神经心理学和 NIRS 神经生理学数据。数据托管于Zenodo（欧洲一个多学科研究数据集）。可通过申请获取访问权限。
数据集详细说明：https://doi.org/10.5281/zenodo.4537221
数据集引用：
Maddalena Mauri, Silvia Grazioli, Alessandro Crippa, Andrea Bacchetta, Uberto Pozzoli, Silvana Bertella, … Maria Nobile. (2021). Clinical, neuropsychological and NIRS neurophysiological data in children with ADHD and typically developing peers [Data set]. Journal of Affective Disorders. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.4537221
12.Hudak 2017, Functional near-infrared spectroscopy Neurofeedback in ADHD
19例成人ADHD患者30个session的预计matlab的fNIRS神经反馈训练数据，数据全部以.txt格式存储并附有详细说明。
数据集获取地址：https://doi.org/10.17026/dans-xrk-hnhb
数据集引用格式：
Hudak, J.P. (University of Tübingen) (2017): Functional near-infrared spectroscopy Neurofeedback in ADHD. DANS. https://doi.org/10.17026/dans-xrk-hnhb
13.Günther Bauernfeind 2014, fNIRS – BCI mental arithmetic (003-2014)
8例成人执行心算任务的BCI分类数据。详细信息见说明文档（PDF）。
数据集获取地址：
http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets
注：此地址有多个BCI - EEG数据集，第3个数据集为fNIRS数据集。
全文完结，整理不易，看不完记得收藏，最后希望点赞支持一下！
了解更多，请关注“心仪脑”公众号！
fNIRS 公开数据集整理相关推荐
- 三维重建公开数据集整理（MVS篇）
三维重建公开数据集整理(MVS篇),不定期更新. 同步到Github仓库:https://github.com/ethan-li-coding/Datasets-of-MVS-reconstructi ...
- 旋转机械故障诊断公开数据集整理
旋转机械故障诊断公开数据集整理 众所周知,当下做机械故障诊断研究最基础的就是数据,再先进的方法也离不开数据的检验.笔者通过文献资料收集到如下几个比较常用的数据集并进行整理.鉴于目前尚未见比较全面的数据 ...
- fMRI 公开数据集整理
关注"心仪脑"公众号查看更多脑科学知识的分享. 关键词:fMRI.公开数据 本期推文是 Public Neuroscience Dataset 系列主题的第三期内容.在本期推文中, ...
- 神经网络语音分离必读论文、代码、教程、公开数据集整理分享
语音分离的目标是把目标语音从背景干扰中分离出来.在信号处理中,语音分离属于很基本的任务类型,应用范围很广泛,包括听力假体.移动通信.鲁棒的自动语音以及说话人识别.人类听觉系统能轻易地将一个人的声音和另 ...
- EEG 公开数据集整理
关注"心仪脑"查看更多脑科学知识的分享. 许多研究者使用EEG这项技术开展科研工作时,经常会遇到这样一个问题:有很好的idea但苦于缺乏足够的数据支持和验证.尤其是在2019 - ...
- MEG公开数据集整理
关注"心仪脑"查看更多脑科学知识的分 关键词:MEG.公开数据.资源推荐 本期推文是 Public Neuroscience Dataset 系列主题的第四期内容.这期推文编者整理 ...
- CV 长尾数据集-CIFAR-10/100，EEG等生理信号数据集整理
一.CV长尾数据集 three long-tailed visual recognition benchmarks1 : Long-tailed CIFAR-10/-100, ImageNet-LT ...
- 旋转机械故障诊断公开数据集
1.☆CWRU(凯斯西储大学轴承数据中心) 数据下载连接(https://csegroups.case.edu/bearingdatacenter/pages/welcome-case-western ...
- 开源调制识别数据集整理
RML公开数据集整理 数据集的作者是O'Shea, T.J 数据集及下载地址 类别 样本总量 RML2016.10A 8个数字调制方式: 8PSK, BPSK, CPFSK, GFSK, PAM4, ...
最新文章
- python opencv 边缘检测_opencv-python-学习笔记十四（Canny边缘检测）
- c#中泛型参数与object参数导致重写无效。
- PostgreSQL学习手册(系统表)
- 全球首个自适应机械臂：精准抗干扰，斯坦福华人团队打造
- asp.net web 开发登录相关操作的控件LoginName、LoginStatus和LoginView控件使用详解
- Initialization SQL Statement – Custom 配置错误，导致无法加载FORM
- MySQL varchar和char类型
- FatFs源码剖析(1)
- Mysql Innodb LBCC详解
- when is Lessifier triggered to be loaded
- MYSQL的函数有哪些？（4.3时间与日期函数）
- 论文浅尝 | 基于潜在类别信息的实体链接
- 印度朋友手把手教你学Scala（10）：Scala里的样本对象
- 防止网线中的信号衰减很重要
- 如何制作频数折线图（详细）
- logging日志模块 , 序列化json pickle , 随机数random
- 某计算机配置的内存为2GB,实测告诉你为APU分配64MB和2GB显存性能差距多大
- Openstack版本查看
- 客户成功服务市场现状研究分析报告 -
- 【计算机网络系列】链路层的差错控制与流量控制