松散控制的实验EEG数据集用于设计和创造性任务中的更高阶认知
Morteza Zangeneh Soroush1, Mengting Zhao1, Wenjun Jia1
1Concordia Institute for Information Systems Engineering, Gina Cody School of Engineering and Computer Science, Concordia University, Montreal, QC H3G 2W1, Canada.
Data in brief
|December 28, 2023
概括
这项研究介绍了来自设计和创造力实验的两种新的脑电图 (EEG) 数据集,为认知过程提供了洞察力. 这些公开可用的资源有助于研究神经认知和用于创造力和设计的实验方法.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 认知科学 认知科学
- 实验心理学 实验心理学
背景情况:
- 了解设计和创造力的神经支是至关重要的,但具有挑战性.
- 这一领域现有的公开可用的数据集很少.
- 需要新的脑电图 (EEG) 数据集来推进设计和创造力神经认知方面的研究.
研究的目的:
- 介绍设计和创造性实验中的两个全面的EEG数据集.
- 通过提供可访问的神经生理学数据,促进设计和创造力认知方面的研究.
- 为认知研究引入和验证一种"松散控制"的实验方法.
主要方法:
- 记录了27名参与设计任务和28名参与创造性任务的500赫兹的64频道EEG信号.
- 实验涉及松散控制,自我节奏的认知任务,如想法生成,评估和问题理解.
- 脑电图数据经过预处理,经过人工物校正,并根据实验任务进行细分,并以.mat格式存储.
主要成果:
- 现在有两个不同的EEG数据集 (数据集A:设计,数据集B:创造力) 已经公开了.
- 这些数据集捕捉了设计和创造性思维固有的各种认知过程中的神经活动.
- 对数据集的比较分析提供了对设计和创意任务的整体观点.
结论:
- 提出的EEG数据集是创造力和设计的神经科学的新和有价值的资源.
- "松散控制"实验范式为未来的认知研究提供了一种灵活但结构化的方法.
- 这些数据集和方法将促进对人类创造力和设计过程的神经认知机制的进一步研究.


