Brain Invaders Adaptive versus Non-Adaptive P300 Brain-Computer Interface dataset - Archive ouverte HAL
Reports (Research Report) Year : 2019

Brain Invaders Adaptive versus Non-Adaptive P300 Brain-Computer Interface dataset

Brain Invaders : Données EEG d'une Expérience avec une Interface Cerveau-Ordinateur Adaptive et Non-Adaptive.

Abstract

We describe the experimental procedures for a dataset that we have made publicly available at https://doi.org/10.5281/zenodo.1494163 in mat and csv formats. This dataset contains electroencephalographic (EEG) recordings of 24 subjects doing a visual P300 Brain-Computer Interface experiment on PC. The visual P300 is an event-related potential elicited by visual stimulation, peaking 240-600 ms after stimulus onset. The experiment was designed in order to compare the use of a P300-based brain-computer interface on a PC with and without adaptive calibration using Riemannian geometry. The brain-computer interface is based on electroencephalography (EEG). EEG data were recorded thanks to 16 electrodes. Data were recorded during an experiment taking place in the GIPSA-lab, Grenoble, France, in 2013 (Congedo, 2013). Python code for manipulating the data is available at https://github.com/plcrodrigues/py.BI.EEG.2013-GIPSA. The ID of this dataset is BI.EEG.2013-GIPSA.
Dans ce document, nous décrivons une expérimentation dont les données ont été publiées sur https://doi.org/10.5281/zenodo.1494163 aux formats mat et csv. Ce jeu de donnée contient les enregistrements électroencéphalographiques (EEG) de 24 sujets durant une expérience sur les interfaces cerveau-ordinateur de type ‘P300 visuel’. Le P300 visuel est une perturbation du signal EEG apparaissant 240-600 ms après le début d'une stimulation visuelle. Le but de cette expérience était de comparer l'utilisation d'une interface cerveau-machine (ICM) basée sur le P300, sous PC, avec et sans calibration adaptive en utilisant la géométrie Riemannienne. L'EEG de chaque sujet a été enregistré grâce à 16 électrodes réparties sur la surface du scalp. L'expérience a été menée au GIPSA-lab (Université de Grenoble-Alpes, CNRS, Grenoble-INP) en 2013 (Congedo, 2013). Nous fournissons également une implémentation python pour manipuler les données à https://github.com/plcrodrigues/py.BI.EEG.2013-GIPSA. L’identifiant de cette base de données est BI.EEG.2013-GIPSA.
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BI_2013-2[5419].pdf (834.85 Ko) Télécharger le fichier
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Dates and versions

hal-02103098 , version 1 (18-04-2019)

Identifiers

Cite

Erwan Vaineau, Alexandre Barachant, Anton Andreev, Pedro Luiz Coelho Rodrigues, Grégoire Cattan, et al.. Brain Invaders Adaptive versus Non-Adaptive P300 Brain-Computer Interface dataset. [Research Report] 1, GIPSA-LAB. 2019. ⟨hal-02103098⟩
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