# Bak et al. fNIRS finger- and foot-tapping dataset：fNIRS 结果

人类 fNIRS：右手、左手手指敲击与脚部敲击，每次留出一名被试

单侧手指与脚部敲击分类的开放获取 fNIRS 数据集（figshare 9783755）收录 30 名被试的功能性近红外光谱（fNIRS）记录：任务为右手手指敲击、左手手指敲击与脚部敲击，每种 25 个试次；记录设备为三波长多通道系统（LIGHTNIRS，Shimadzu），8 个光源与 8 个探测器分布在 C3 与 C4 周围。由 Korea University 与 Wonkwang University 的 Sujin Bak、Jinwoo Park、Jaeyoung Shin 与 Jichai Jeong 以 CC BY 4.0 发布，并在 Electronics（2019）中描述。这里使用全部 30 名被试的氧合与脱氧血红蛋白序列。

**又称** Open Access fNIRS Dataset for Classification of Unilateral Finger- and Foot-Tapping · figshare 9783755 · fNIRS dataset for ternary classification · Bak et al. (2019)

简介来源 [doi.org](https://doi.org/10.6084/m9.figshare.9783755.v2) · [doi.org](https://doi.org/10.3390/electronics8121486) · [api.figshare.com](https://api.figshare.com/v2/articles/9783755/versions/2)

## 出现在

- [在头皮 EEG 之外的信号上，简单基线管用吗？](https://bci.report/zh/topics/beyond-scalp-eeg/#bak-fnirs)

## 已发布的结果

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### 头皮 EEG 之外 · 人类 fNIRS，右手、左手手指敲击与脚部敲击

连同协议阅读： [头皮 EEG 之外](https://bci.report/zh/topics/beyond-scalp-eeg/#bak-fnirs) · 随机水平 33.3% · [beyond-scalp-update.json](https://bci.report/data/beyond-scalp-update.json)

| 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 标准化 + 收缩 LDA | 留出一名被试 · 实际敲击动作，不是运动想象 | 平衡准确率 | 66.8% (60.6%–72.9%) — 每名被试的平衡准确率，按等权平均。所有留出试次上的各类别召回率：右手 69.2%，左手 63.6%，脚 67.7%。区间是对固定的逐人分数重抽样得到的（2,000 次）：不是重新拟合的 bootstrap，也不是临床意义上的置信区间。 | 30 |
| 训练集先验 — 参考或对照，不是解码模型 | 留出一名被试 · 实际敲击动作，不是运动想象 | 平衡准确率 | 33.3% — 每次都预测同一个类别：没有区间，因为每名被试的分数都相同。 | 30 |

离线分析，基于数据集提供的氧合与脱氧血红蛋白序列，取每次任务开始后的一个时间窗。没有排除与任务相关的全身性生理或运动影响，所以既不能说明信号只来自大脑，也不能说明皮层定位。这是本站自己的协议：不复现作者的被试内分数，也不与任何头皮 EEG 结果比较。

## 来源与许可

### Bak et al. fNIRS finger- and foot-tapping dataset

**署名** Sujin Bak, Jinwoo Park, Jaeyoung Shin and Jichai Jeong · Open Access fNIRS Dataset for Classification of Unilateral Finger- and Foot-Tapping, figshare, doi:10.6084/m9.figshare.9783755.v2, CC BY 4.0. Paper: Sujin Bak, Jinwoo Park, Jaeyoung Shin and Jichai Jeong, Open-Access fNIRS Dataset for Classification of Unilateral Finger- and Foot-Tapping, Electronics 8(12), 1486 (2019), doi:10.3390/electronics8121486. Derived analysis by BCI Report; not endorsed by the authors.

[CC BY 4.0 ↗](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) · [数据集记录 ↗](https://doi.org/10.6084/m9.figshare.9783755.v2)

BCI Report 不转发任何记录。这些是 BCI Report 在上述许可下计算的聚合测量；数据仍归其创建者所有。

[全部数据集 →](https://bci.report/zh/datasets/) · [全部方法 →](https://bci.report/zh/methods/)

## 引用本页

BCI Report. *Bak et al. fNIRS finger- and foot-tapping dataset：fNIRS 结果*[EB/OL]. (2026-10-12). https://bci.report/zh/datasets/bak-fnirs/

数字来自发布 [`beyond-scalp-update-20261012`](https://bci.report/zh/releases/#beyond-scalp-update-20261012)（2026-10-12）。也请同时引用上游数据集：其署名就在本页。

每个发布版本都在 Zenodo 存档：[doi:10.5281/zenodo.23123296](https://doi.org/10.5281/zenodo.23123296)。 [本站及各次发布的 BibTeX →](https://bci.report/zh/api/#cite-heading) · [CITATION.cff ↗](https://raw.githubusercontent.com/twu3202/bci-report/main/CITATION.cff)（英文）

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本文是 https://bci.report/zh/datasets/bak-fnirs/ 的 Markdown 版本，由已发布的网页生成。数字均为聚合结果；使用条款见 https://bci.report/data-use/（英文）。