Nature Portfolio（Brain–machine interface）·· 2025-11-28AI 评分30
面向上肢康复训练的多范式 EEG 数据集发布
A multi-paradigm EEG dataset for studying upper limb rehabilitation exercises
AI 导读
该数据集采集了 28 名健康受试者（14 男 14 女，20-33 岁，均为右利手）在六种上肢康复范式下的 EEG 信号，聚焦手部抓握动作。研究验证了两类运动想象任务中 ERD/ERS 现象的存在，并对全部范式数据进行了机器学习分类分析，结果显示数据集具备良好的可分性。通过构建六种康复范式的功能脑网络，研究发现部分范式间网络拓扑图存在差异。
AI 要点
团队
甘肃省妇幼保健院（甘肃省中心医院），末位作者 Xuan Liu。
主要结果
28 名健康受试者、六种上肢康复范式的 EEG 数据集；两类 MI 任务验证到 ERD/ERS，各范式数据均可分类，部分范式脑网络拓扑存在差异。
解决什么问题
现有上肢训练数据集多只覆盖运动想象范式，缺少同一受试者跨多种康复范式的数据。
方法
28 名健康受试者（14 男 14 女，20–33 岁，右利手），采集手抓握动作 EEG，视觉与听觉提示，含运动想象等六种范式。
局限
从研究设计看，受试者为健康人而非卒中患者，且为数据集构建，未设康复疗效对照。
AI 依据原文整理，未经人工核对。
来源：Nature Portfolio（Brain–machine interface） · nature.com