EEG and EMG dataset for the detection of errors introduced by an active orthosis device

要約

この論文では、能動装具によって右腕の運動を補助された 8 人の被験者の脳波 (EEG) と筋電図 (EMG) の記録を含むデータセットを紹介します。
サポートされる動作は肘関節の動作、つまり右腕の屈曲と伸展でした。
装具が被験者の腕を積極的に動かしている間、短期間にいくつかのエラーが意図的に導入されました。
この間、装具は反対方向に動きました。
この論文では、実験のセットアップを説明し、すべての被験者にわたるいくつかの行動分析を示します。
さらに、エラーの導入によって引き起こされるデータ品質と脳波活動についての洞察を提供するために、1 人の被験者の平均的なイベント関連電位分析を提示します。
ここで説明するデータセットはオープンにアクセスできます。
この研究の目的は、特にEEGからの誤ったイベントの非同期検出における新しい方法の開発のためのデータセットを研究コミュニティに提供することでした。
私たちは、文献ではまだ十分に研究されていない、触覚的および触覚媒介のエラー認識に特に興味を持っています。
私たちは、装具と実験の詳細な説明により、その再現が可能になり、大規模なコミュニティによる補助システムの誤った動作の検出に影響を与える要因の系統的な調査が促進されることを願っています。

要約(オリジナル)

This paper presents a dataset containing recordings of the electroencephalogram (EEG) and the electromyogram (EMG) from eight subjects who were assisted in moving their right arm by an active orthosis device. The supported movements were elbow joint movements, i.e., flexion and extension of the right arm. While the orthosis was actively moving the subject’s arm, some errors were deliberately introduced for a short duration of time. During this time, the orthosis moved in the opposite direction. In this paper, we explain the experimental setup and present some behavioral analyses across all subjects. Additionally, we present an average event-related potential analysis for one subject to offer insights into the data quality and the EEG activity caused by the error introduction. The dataset described herein is openly accessible. The aim of this study was to provide a dataset to the research community, particularly for the development of new methods in the asynchronous detection of erroneous events from the EEG. We are especially interested in the tactile and haptic-mediated recognition of errors, which has not yet been sufficiently investigated in the literature. We hope that the detailed description of the orthosis and the experiment will enable its reproduction and facilitate a systematic investigation of the influencing factors in the detection of erroneous behavior of assistive systems by a large community.

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