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注入的矫形器设备错误与标准设备事件，仅用 EEG：同一队列的三种配置

Orthosis error-detection dataset (Kueper et al. 2024)：EEG 解码结果

EEG and EMG dataset for the detection of errors introduced by an active orthosis device（Zenodo 8345429）收录 8 名健康被试的记录：主动矫形器带动被试右臂做肘关节屈伸，部分动作中会有意引入错误，矫形器随即短暂地朝相反方向运动。EEG 用 64 通道系统以 500 Hz 记录，同时记录 8 通道 EMG。数据为 IJCAI 2023 竞赛 CC6（IntEr-HRI）准备，分三个版本发布，第三版是完整数据集；由 DFKI 与 University of Duisburg-Essen 的 Niklas Kueper 等人以 CC BY 4.0 发布，并在 Frontiers in Human Neuroscience（2024）中描述。这里只用到 EEG。

又称 EEG and EMG dataset for the detection of errors introduced by an active orthosis device · IJCAI'23 CC6 IntEr-HRI competition dataset · Zenodo 8345429 · Kueper et al. (2024)

简介来源 doi.org · doi.org · zenodo.org

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试点研究 · 矫形器错误事件，64 通道经典基线

连同协议阅读： 试点研究 · 随机水平 50.0% · pilot-studies-update.json

固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 64 通道
73.0% (68.0%–77.7%)
方向/时间混杂探针（不用 EEG）
51.4% (50.4%–52.2%)
平衡准确率，2 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
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 64 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率73.0%68.0%–77.7%8
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 64 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒AUROC0.8120.751–0.8638
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 64 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平均精确率0.5850.492–0.6728
方向/时间混杂探针（不用 EEG）参考或对照，不是解码模型留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率51.4%50.4%–52.2%8
训练集类别先验参考或对照，不是解码模型留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率50.0%8
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 64 通道减混杂探针，逐人匹配配对差值（百分点）+21.6 pp这个差值没有计算区间。EEG 高于混杂探针的被试有 8 人（共 8 人）。8
标签置换对照：在每名被试、每个 run 内打乱训练标签 · 固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 64 通道参考或对照，不是解码模型留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率50.1%20 次重复的均值；各次均值从 48.0% 到 52.6%：这是观察到的范围，不是置信区间。8

同一个队列——8 名被试、83 个 run、2,407 个记录下来的设备事件，其中 474 个是注入的错误——以三种配置发布，只计一次。标签是记录下来的设备事件：这些结果不说明被试识别出了错误，运动、肌电或设备伪迹都可能起作用。错误只占事件的少数，所以平均精确率要对照这个比例来读。不进入任何排行榜或模型排名。

“响应干净”子集只给计数：451 个事件，其中 446 个错误、5 个标准事件，两类都有的被试只有 3 人，所以不发布它的分数。

试点研究 · 矫形器错误事件，匹配的 58 通道经典配置（同一队列）

连同协议阅读： 试点研究 · 随机水平 50.0% · pilot-studies-update.json

固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 58 通道
71.0% (64.8%–76.9%)
方向/时间混杂探针（不用 EEG）
51.4% (50.4%–52.3%)
平衡准确率，2 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
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 58 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率71.0%64.8%–76.9%8
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 58 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒AUROC0.7930.719–0.8548
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 58 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平均精确率0.5440.438–0.6548
方向/时间混杂探针（不用 EEG）参考或对照，不是解码模型留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率51.4%50.4%–52.3%8
标签置换对照：在每名被试、每个 run 内打乱训练标签 · 固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 58 通道参考或对照，不是解码模型留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率50.1%20 次重复的均值；各次均值从 48.2% 到 51.7%：这是观察到的范围，不是置信区间。8

与上面的 64 通道基线是同一个队列、同样的标签与局限，只计一次。这 58 个通道是 EEGPT 支持的通道，在评分前就已固定。这是同一批被试的第二种配置，不是重复验证：冻结这个配置之前，64 通道的分数已经看过；也不能由此得出需要多少通道的结论。

试点研究 · 矫形器错误事件，冻结的 EEGPT 与匹配的经典特征比较（58 通道，同一队列）

连同协议阅读： 试点研究 · 随机水平 50.0% · pilot-studies-update.json

EEGPT · 冻结编码器 + 同一有监督分类头 · 58 通道
70.3% (66.2%–73.9%)
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 58 通道
71.0% (64.8%–76.9%)
平衡准确率，2 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
EEGPT · 冻结编码器 + 同一有监督分类头 · 58 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率70.3%66.2%–73.9%8
EEGPT · 冻结编码器 + 同一有监督分类头 · 58 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒AUROC0.7800.721–0.8278
EEGPT · 冻结编码器 + 同一有监督分类头 · 58 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平均精确率0.5640.489–0.6308
固定 EEG 特征 + 逻辑回归 · 58 通道留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率71.0%64.8%–76.9%8
EEGPT · 冻结编码器 + 同一有监督分类头 · 58 通道减匹配的经典特征，相同被试与折配对差值（百分点）−0.6 pp−4.0–+3.2 pp配对区间跨过零：既不能说明哪一方更好，也不能说明两者等效。8
标签置换对照：在每名被试、每个 run 内打乱训练标签 · EEGPT · 冻结编码器 + 同一有监督分类头 · 58 通道参考或对照，不是解码模型留出一名被试 · 每个记录下来的设备事件后 0–0.5 秒平衡准确率49.8%20 次重复的均值；各次均值从 47.6% 到 52.2%：这是观察到的范围，不是置信区间。8

与上面的 58 通道配置是同一个队列、同样的通道、折与分类头，只计一次。这是有监督迁移：冻结编码器的输出送入用其他被试标签训练的分类头，不是零样本。没有排除这个数据集出现在 EEGPT 预训练数据中的可能；冻结这项比较之前，64 通道经典基线的分数已经看过。EEGPT 检查点的许可尚未厘清，不分发任何原始或转换后的权重；Apache-2.0 只涵盖代码仓库中的代码。这不是关于 EEG 基础模型整体的证据。

来源与许可

Orthosis error-detection dataset (Kueper et al. 2024)

署名 Niklas Kueper, Kartik Chari, Judith Bütefür, Julia Habenicht, Tobias Rossol, Su Kyoung Kim, Marc Tabie, Frank Kirchner and Elsa Andrea Kirchner · EEG and EMG dataset for the detection of errors introduced by an active orthosis device (IJCAI’23 CC6 Competition), Zenodo, doi:10.5281/zenodo.8345429, CC BY 4.0. Paper: Niklas Kueper et al., EEG and EMG dataset for the detection of errors introduced by an active orthosis device, Frontiers in Human Neuroscience 18 (2024), doi:10.3389/fnhum.2024.1304311. Derived analysis by BCI Report; not endorsed by the authors.

CC BY 4.0 ↗ · 数据集记录 ↗

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引用本页

BCI Report. Orthosis error-detection dataset (Kueper et al. 2024)：EEG 解码结果[EB/OL]. (2026-10-12). https://bci.report/zh/datasets/orthosis-error-detection/

数字来自发布 pilot-studies-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。 本站及各次发布的 BibTeX → · CITATION.cff ↗（英文）