来自非洲原住民的EEG数据集用于精神分裂症研究
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
概括
非洲精神分裂症EEG数据集 (ASZED-153) 提供了尼日利亚患者的关键脑电图 (EEG) 数据,解决了机器学习对精神分裂症研究的不足. 这种资源可以开发出更公平,更普遍的诊断工具.
科学领域:
- 神经科学
- 计算精神病学
- 生物医学数据科学
背景情况:
- 针对精神分裂症的机器学习需要多种电脑图 (EEG) 数据.
- 非洲人口在现有的公共EEG数据集中显著不足.
- 这种缺乏多样性阻碍了可通用的诊断工具的发展.
研究的目的:
- 介绍非洲精神分裂症EEG数据集 (ASZED-153),这是一个新的,种族多样化的EEG数据库.
- 在代表性不足的人群中促进对精神分裂症生物标志物的研究.
- 在基于EEG的精神病学研究中促进开放科学和联合学习.
主要方法:
- 从尼日利亚的76名患者和77名对照患者收集了153个原始的16通道EEG记录.
- 根据协调的协议使用两个不同的设备 (Contec KT-2400,BrainMaster Discovery24-E) 获取数据.
- 包括四种模式:休息状态,工作记忆,听觉奇怪和40赫兹稳定状态响应.
主要成果:
- ASZED-153包括153个记录,详细的临床和设备元数据.
- 数据以欧洲数据格式提供,具有结构化的.gnr侧车.
- 数据集是为了透明,端到端的机器学习管道和未来的扩展而组织的.
结论:
- ASZED-153解决了精神分裂症研究中的各种EEG数据的关键缺口.
- 这一数据集将有助于审计与祖先相关的性能偏移,并发现新的生物标志物.
- 它支持在全球范围内开发基于EEG的公平,可通用和临床有用的工具.
