国内研究者利用高密度EGI脑电图进行EEG数据集采集以揭示中文语言处理的神经机制

作为源自中国自然语言刺激的试点脑电图数据集，中文脑电图可以极大地支持神经科学、自然语言处理和语言学的研究。它为中文语义解码建立了一个基准数据集，有助于BCI脑机接口的发展，并促进了大型语言模型与人类认知过程之间的一致性探索。它还可以帮助在中国自然语言的背景下研究大脑的语言处理机制。

研究方法

被试被要求坐在可调节的椅子上，眼睛距离显示器（戴尔，宽度：54 厘米，高度：30.375 厘米，分辨率：1,920 × 1,080 像素，垂直刷新率：60 Hz）约 67 厘米，见图 1b 。他们的任务是阅读一本小说，要求他们保持头部静止，并将视线保持在屏幕上移动的突出显示（红色）汉字上，按照程序设定的速度阅读。

                                                              图1：实验概述和数据集中包含的模态。

脑电图数据收集

使用基于 GSN-HydroCel-128 高密度网状电极帽EGI脑电图系统采集脑电图数据（见上图1a）. egi-pynetstation v1.0.1 软件包用于控制 EGI 系统。在记录之前，实验者使用软尺为每个被试定位 Cz 电极（即大脑中心）的位置，确保电极在每次实验运行中对齐。在记录过程中，采样率为1kHz。在实验过程中，每个电极的阻抗保持在50 kΩ以下。原始脑电图数据在 macOS 系统上导出为图元文件格式 （.mff） 文件。

                                                              图2 数据预处理流程图