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Updated: Sep 10, 2025
12:39
High-density Electroencephalographic Acquisition in a Rodent Model Using Low-cost and Open-source Resources
Published on: November 26, 2016
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Un conjunto de datos de EEG de acceso abierto de poblaciones indígenas africanas para la investigación de la
S K Mosaku1, E O Olateju2, K P Ayodele2
1Department of Mental Health, Obafemi Awolowo University, Ile-Ife, Nigeria.
Data in brief
|August 21, 2025
Resumen
El conjunto de datos de EEG de esquizofrenia africana (ASZED-153) proporciona datos electroencefalográficos (EEG) cruciales de pacientes nigerianos, que abordan la subrepresentación en el aprendizaje automático para la investigación de la esquizofrenia. Este recurso permite el desarrollo de herramientas de diagnóstico más equitativas y generalizables.
Área de la Ciencia:
- La neurociencia
- Psiquiatría computacional
- Ciencia de los datos biomédicos
Sus antecedentes:
- El aprendizaje automático para la esquizofrenia requiere diversos datos de electroencefalografía (EEG).
- Las poblaciones africanas están significativamente subrepresentadas en los conjuntos de datos públicos de EEG existentes.
- Esta falta de diversidad dificulta el desarrollo de herramientas de diagnóstico generalizables.
Objetivo del estudio:
- Introducir el conjunto de datos de EEG de la esquizofrenia africana (ASZED-153), un nuevo corpus de EEG étnicamente diverso.
- Facilitar la investigación sobre los biomarcadores de la esquizofrenia en las poblaciones subrepresentadas.
- Promover la ciencia abierta y el aprendizaje federado en la investigación psiquiátrica basada en EEG.
Principales métodos:
- Recogió 153 grabaciones crudas de EEG de 16 canales de 76 pacientes y 77 controles en Nigeria.
- Datos obtenidos mediante el uso de dos dispositivos diferentes (Contec KT-2400, BrainMaster Discovery24-E) bajo protocolos armonizados.
- Incluye cuatro paradigmas: estado de reposo, memoria de trabajo, extraña auditiva y respuesta de estado estacionario de 40 Hz.
Principales resultados:
- ASZED-153 incluye 153 registros con metadatos clínicos y de dispositivos detallados.
- Los datos se proporcionan en formato europeo de datos con sidecars .gnr estructurados.
- El conjunto de datos está organizado para tuberías de aprendizaje automático transparentes de extremo a extremo y expansión futura.
Conclusiones:
- ASZED-153 cubre una brecha crítica en diversos datos de EEG para la investigación de la esquizofrenia.
- El conjunto de datos permitirá la auditoría de la deriva del rendimiento vinculada a la ascendencia y el descubrimiento de nuevos biomarcadores.
- Apoya el desarrollo de herramientas basadas en EEG justas, generalizables y clínicamente útiles para la esquizofrenia en todo el mundo.
