Alljoined — A dataset for EEG-to-Image decoding

要約

私たちは、EEG から画像へのデコード用に特別に構築されたデータセット、Alljoined を紹介します。
視覚刺激に対する神経反応の広範かつ公平なサンプリングが画像再構成の取り組みにとって重要であることを認識し、私たちはそれぞれ 10,000 枚の自然画像を観察している 8 人の参加者からデータを収集しました。
現在、64 チャネル EEG ヘッドセットで記録された脳反応の 46,080 エポックを収集しています。
このデータセットは、信号品質の向上を目的として、応答ベースの刺激タイミング、ブロックとセッション間の繰り返し、および多様な画像クラスを組み合わせています。
透明性を高めるために、データ品質スコアも提供します。
データセットとすべてのコードは https://linktr.ee/alljoined1 で公開されています。

要約(オリジナル)

We present Alljoined, a dataset built specifically for EEG-to-Image decoding. Recognizing that an extensive and unbiased sampling of neural responses to visual stimuli is crucial for image reconstruction efforts, we collected data from 8 participants looking at 10,000 natural images each. We have currently gathered 46,080 epochs of brain responses recorded with a 64-channel EEG headset. The dataset combines response-based stimulus timing, repetition between blocks and sessions, and diverse image classes with the goal of improving signal quality. For transparency, we also provide data quality scores. We publicly release the dataset and all code at https://linktr.ee/alljoined1.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google