SEED Dataset
使用脑电信号的多用途数据集合
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上海交通大学情绪脑电数据集(SEED), 是一系列由 BCMI 实验室采集的脑电数据集, 本实验室由 吕宝粮教授 和 郑伟龙副教授 领导。 数据集的名称继承自数据集的第一个版本, 但现在我们不仅提供情绪数据集, 还提供其他用于神经科学研究的数据集。 截至 2025 年 7 月, 来自全球 99 个国家的 2901 余所大学申请使用 SEED 系列数据集, 申请量达 8777, 引用 SEED 系列数据集发表的论文达 2736 篇。 如果您对数据集感兴趣, 请查看 下载 页面。 新闻: SEED-MYA 数据集即将发布！ 新闻: SEED-SD 数据集已发布！ 有关数据文件的详细描述，请参阅相应的描述页面。向 管理员 提出请求即可获得下载访问权限。 新闻: SEED-DV 数据集已发布！ 有关数据文件的详细描述，请参阅相应的描述页面。向 管理员 提出请求即可获得下载访问权限。 新闻: SEED-VII 数据集已发布！ 有关数据文件的详细描述，请参阅相应的描述页面。向 管理员 提出请求即可获得下载访问权限。 新闻: SEED-VLA/VRW 数据集已发布！ 有关数据文件的详细描述，请参阅相应的描述页面。向 管理员 提出请求即可获得下载访问权限。 |
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SEED 数据集包含 12 名受试者的脑电图和眼动数据以及 3 名受试者的脑电图数据。数据是在他们观看电影片段时收集的。 电影片段经过精心挑选，可以引发不同类型的情绪，包括积极、消极和中性。 点击 此处 了解有关数据集的详细信息。
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SEED-IV 是原始 SEED 数据集的演进版本。情绪类别数量变为四种：快乐、悲伤、恐惧和中性。 在 SEED-IV 中，我们不仅提供 EEG 信号，还提供 SMI 眼动追踪眼镜记录的眼动特征， 这使其成为一个结构良好的情绪识别多模态数据集。 点击 此处 了解有关数据集的详细信息。
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SEED-VIG 数据集致力于探索警觉性评估问题。 我们构建了一个虚拟驾驶系统，在该系统中，一个巨大的屏幕被放置在真实汽车的前方。 受试者可以在车内进行驾驶游戏，就像他们在真实环境中驾驶一样。 SEED-VIG 数据集是在受试者在此系统中驾驶时收集的。 警觉性水平通过 SMI 眼动追踪眼镜使用 PERCLOS 指标进行标记。 点击此处了解有关数据集的详细信息。 |
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SEED-V 是继 SEED 和 SEED-IV 数据集的演进版本。 情绪类别数量变为五种：快乐、悲伤、恐惧、厌恶和中性。 在 SEED-V 中，我们不仅提供 EEG 信号，还提供 SMI 眼动追踪眼镜记录的眼球运动特征， 这使其成为一个结构良好的情绪识别多模态数据集。 点击此处了解有关数据集的详细信息。
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SEED-VII 是原始 SEED 数据集的最终版本。 情绪类别数量增加到七种：快乐、悲伤、恐惧、厌恶、中性、愤怒和惊讶。 在 SEED-VII 中，我们不仅提供 EEG 信号，还提供 Tobbi Pro Fusion 眼动追踪设备记录的眼动特征， 这使其成为一个结构完善的情绪识别多模态数据集。 点击此处了解有关数据集的详细信息。
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我们开发了SEED-VLA和SEED-VRW数据集，用于通过实验室和真实世界驾驶环境中的脑电信号进行疲劳检测。实验室设置包括一个模拟驾驶环境，使用一辆黑色汽车配备方向盘和踏板，面对一个大屏幕模拟各种驾驶条件。在真实世界测试中，参与者在奔奔EV200电动车内使用罗技方向盘和踏板，为安全起见限制了车速。这些实验旨在在受控和自然环境中诱导疲劳，通过脑电图评估警觉性。 点击此处了解有关数据集的详细信息。 |
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我们开发了SEED-DV数据集，用于探索从脑电信号解码动态视觉感知，记录了20名受试者在观看40个概念的1400个视频片段时的脑电数据。 该数据集涵盖了陆地动物、水生动物、植物、运动、人类、自然场景、食物、乐器和交通工具等多样化的自然视频。 点击此处了解有关数据集的详细信息。 |
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我们开发了睡眠剥夺条件下的多模态情绪数据集SEED-SD。该数据集包含40名被试的在三种睡眠状态下的脑电图（EEG）和眼动信号数据。三种睡眠状态为：睡眠剥夺、睡眠恢复以及正常睡眠。每种睡眠条件下，均包含快乐、悲伤、恐惧和中性状态这四种基本情绪对应的实验数据。 点击此处了解有关数据集的详细信息。
Acknowledgement
本研究得到了中国国家重点研发计划项目（项目编号：2017YFB1002501）、 国家自然科学基金（项目编号：61272248和61673266）、 国家基础研究计划（项目编号：2013CB329401）、 上海市科学技术委员会（项目编号：13511500200）、 人因工程国家重点实验室开放基金项目（项目编号：HF2012-K-01）、 中央高校基本科研业务费以及 欧盟第七框架计划（项目编号：247619）的部分资助。