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前额叶皮层 (PFC) 不对称是情感神经科学的重要标志，已引起人们的极大兴趣，与动机、饮食行为、同理心、风险倾向和临床抑郁症的研究有关。本文提供的数据是使用 PFC 不对称神经反馈 (NF) 作为脑机接口 (BCI) 范例的三个不同实验的结果，而不是旨在获得长期效果的治疗机制，使用功能性近红外光谱 (fNIRS)，众所周知，它特别适合研究 PFC 不对称，并且对伪影不太敏感。从实验角度来看，BCI 环境更加注重个体受试者的基线、时期内成功和持续的激活以及最低限度的训练。受试者池也来自普通人群，对特定行为模式的偏见较少，并且不包含任何患者数据。我们在数据集中附上了数据格式、实验和协议设计的详细描述，以及基于基线阈值和参考任务的成功分数定义的个性化指标的分析。本文介绍的工作是 BCI 领域的几项实验的结果，其中参与者按照实时 NF 范式与连续视觉反馈进行交互，这源于我们在情感计算领域的长期研究。我们向社区提供这些实验的 fNIRS 数据集。我们特别提供从我们的情感交互领域的实证研究中提取的数据，这些研究与计算机生成的叙述以及与启发式搜索等算法的交互，所有这些都提供了一种机制来提高参与者由于其逼真的视觉反馈而参与主动 BCI 的能力。除了提供参与者实时接受背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 左半侧不对称激活增加的 NF 的方法细节外，我们还重申了精心设计协议的必要性，以确保实时视觉反馈能够适应参与者的个体反应，从而增强 BCI 中 NF 范式的优势。个性化反馈对于 BCI 中 NF 的成功至关重要。
前额叶不对称 BCI 神经反馈数据集
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