心算 / 静息

EEGMAT：EEG 解码结果

EEGMAT（EEG During Mental Arithmetic Tasks）是 PhysioNet 上的一个数据库，1.0.0 版于 2018 年 12 月发布，为 36 名被试每人提供两段 60 秒无伪迹 EEG：一段在连续减法心算任务之前，一段在任务进行中。数据来自 Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute，并由 Zyma 等人在期刊 Data（2019）中描述。

又称 EEGMAT · EEG During Mental Arithmetic Tasks · Electroencephalograms during Mental Arithmetic Task Performance · Zyma et al. (2019)

简介来源 physionet.org · doi.org

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核心矩阵 · 心算与静息

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · 随机水平 50.0% · experiments.json

Spectral ridge

56.8% (54.6%–58.9%)

LaBraM

64.6% (60.5%–68.6%)

CBraMod

62.3% (58.1%–66.5%)

EEGNet

67.6% (62.8%–72.5%)

平衡准确率，4 个配置。 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线为随机水平（发布数据中有记录时）。

方法	条件	指标	数值	被试
Spectral ridge	Serial subtraction versus resting EEG	平衡准确率	56.8%54.6%–58.9%	36
LaBraM	Serial subtraction versus resting EEG	平衡准确率	64.6%60.5%–68.6%	36
CBraMod	Serial subtraction versus resting EEG	平衡准确率	62.3%58.1%–66.5%	36
EEGNet	Serial subtraction versus resting EEG	平衡准确率	67.6%62.8%–72.5%	36

预训练 · 固定分类头

连同协议阅读：预训练有用吗？ · deployment-topics.json

方法	条件	指标	数值	被试
LaBraM	脑力负荷 · 预训练	平衡准确率	64.6%	36
LaBraM	脑力负荷 · 随机初始化（均值）	平衡准确率	56.5%	36
CBraMod	脑力负荷 · 预训练	平衡准确率	62.3%	36
CBraMod	脑力负荷 · 随机初始化（均值）	平衡准确率	56.4%	36

预训练 · 训练集内选定分类头

连同协议阅读：预训练有用吗？ · deployment-topics.json

方法	条件	指标	数值	被试
LaBraM	脑力负荷 · 预训练	平衡准确率	64.4%	36
LaBraM	脑力负荷 · 随机初始化（均值）	平衡准确率	56.5%	36
CBraMod	脑力负荷 · 预训练	平衡准确率	68.4%	36
CBraMod	脑力负荷 · 随机初始化（均值）	平衡准确率	61.7%	36

预训练 · 固定经典对照

连同协议阅读：预训练有用吗？ · deployment-topics.json

方法	条件	指标	数值	被试
Log-covariance ridge	脑力负荷	平衡准确率	61.9%56.2%–67.6%	36

来源与许可

EEGMAT

署名 Igor Zyma, Ivan Seleznov, Anton Popov, Mariia Chernykh, Oleksii Shpenkov · EEG During Mental Arithmetic Tasks 1.0.0, PhysioNet, doi:10.13026/C2JQ1P. Study: Zyma et al. (2019), doi:10.3390/data4010014. PhysioNet platform: Pollard et al. (2026), doi:10.1038/s44360-026-00096-z.

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