# 空闲与指令（ds005342）

核心矩阵协议 · 误触发 × 检出率

下面这些分数是怎么来的——队列、数据划分、电极、时间窗、每种方法允许学什么，以及读指令检出率时必须一起看的空闲误触发率——都按已发布的协议文件给出。只在本协议内部比较分数。

协议步骤、局限说明、方法备注与数据集署名来自发布数据本身，保持英文原文——它们随数据一起被审核，翻译会让网页与可下载文件不再一致。

## 协议概览

- 任务: Seated motor imagery · cue-gated replay
- 评测方式: 误触发 × 检出率
- 数据集: [ds005342](https://bci.report/zh/datasets/ds005342/)
- 被试: 4
- 数据量: 60 idle / 60 command test trials
- 输入: 180 seconds of test idle
- 随机水平: 不适用。指令检出率要和空闲误触发率一起读：始终拒识也能得到零误触发。
- 指标: 指令检出率 ≤3 秒（主指标）· 空闲误触发率（次指标）

## 结果

在本协议下运行过的每一种方法，以及已发布结果文件中记录的分数。只在这张表内纵向比较：其他协议在队列、电极、时间窗或随机水平上有所不同。

| 方法 | 训练方式 | 指令检出率 ≤3 秒 | 空闲误触发率 | 通道 | 被试 | 评分耗时 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [CSP+LDA](https://bci.report/zh/methods/csp-lda/) — 经典方法 | Supervised fit | 23.3% — 14 / 60 command trials | 0.0% — 0 / 60 idle trials 1 名始终拒识（共 4 名被试） | 17 | 4 | 0.1 s |
| [LaBraM](https://bci.report/zh/methods/labram/) — 基础模型 | Frozen encoder + linear head | 18.3% — 11 / 60 command trials | 3.3% — 2 / 60 idle trials — 0 名始终拒识（共 4 名被试） | 17 | 4 | 2.8 s |
| [EEGNet](https://bci.report/zh/methods/eegnet/) — 轻量模型 | Scratch · 20 epochs | 1.7% — 1 / 60 command trials | 0.0% — 0 / 60 idle trials 2 名始终拒识（共 4 名被试） | 17 | 4 | 10.1 s |
| [ShallowFBCSPNet](https://bci.report/zh/methods/shallowfbcspnet/) — 轻量模型 | Scratch · 20 epochs | 43.3% — 26 / 60 command trials | 1.7% — 1 / 60 idle trials 1 名始终拒识（共 4 名被试） | 17 | 4 | 28.6 s |
| [CBraMod](https://bci.report/zh/methods/cbramod/) — 基础模型 | Frozen encoder + linear head | 18.3% — 11 / 60 command trials | 1.7% — 1 / 60 idle trials 1 名始终拒识（共 4 名被试） | 17 | 4 | 2.3 s |
| [Deep4Net](https://bci.report/zh/methods/deep4net/) — 轻量模型 | Scratch · 20 epochs | 3.3% — 2 / 60 command trials | 1.7% — 1 / 60 idle trials 1 名始终拒识（共 4 名被试） | 17 | 4 | 13.9 s |

评分耗时包括拟合与预测，可能含加速器等待时间，不含数据准备。它只对该配置有效，不是硬件基准。

**未在本协议下运行：** Spectral ridge, [Standard CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/), Temporal ridge。这里缺少的方法只是没有在本协议上运行——不是失败。

## 谨慎解读

Detection resets at each cue. Only three minutes of test idle are observed; these results cannot estimate natural, always-on false activations per hour.

### 协议步骤

- For each subject, the first two blocks train the model, the third selects the threshold, and the final block is held out for testing.
- Class events 1/2 define task onset. Two-second history windows produce decisions at 2.0, 2.5 and 3.0 seconds.
- Two consecutive threshold crossings trigger one command. Thresholds use calibration data only and may reject every command.
- 17 channels at 250 Hz; one-way 4–40 Hz filtering. Normalization uses training data only; no future samples enter a decision window.
- Visual cues, original feedback and short calibration exposure can influence results. This is not a natural continuous-idle test.
- Additional models use protocol ds005342-sitting-cue-gated-expanded-mvp-v1; independent audit SHA256: 14445d3423b5268654a1f73f7e1aca8bb03a2f793b076f450883fea89c7bcc83.

### 稳定性

Single fixed configuration; no test-set hyperparameter selection.

### 是否出现在预训练数据中

Unknown unless explicitly documented; no unseen-pretraining claim.

### 方法说明

- Fixed calibration rule; 60 training trials and 30 calibration trials per participant. Four-person case study; cohort aggregates only, no subgroup or population claim.

### 模型条款

- **CSP+LDA**：Trained from scratch / deterministic reference; no third-party pretrained weights. Braindecode BSD-3-Clause; MNE/scikit-learn BSD where used.
- **LaBraM**：Code/repository: MIT · Checkpoint: committed in that repository; no separate weight terms
- **EEGNet**：Trained from scratch / deterministic reference; no third-party pretrained weights. Braindecode BSD-3-Clause; MNE/scikit-learn BSD where used.
- **ShallowFBCSPNet**：Trained from scratch / deterministic reference; no third-party pretrained weights. Braindecode BSD-3-Clause; MNE/scikit-learn BSD where used.
- **CBraMod**：Code: MIT · Weights: Apache-2.0 (official model card)
- **Deep4Net**：Trained from scratch / deterministic reference; no third-party pretrained weights. Braindecode BSD-3-Clause; MNE/scikit-learn BSD where used.

## 来源与许可

### ds005342

**署名** OpenNeuro ds005342 contributors · version 1.0.3, doi:10.18112/openneuro.ds005342.v1.0.3; associated study doi:10.3389/fninf.2022.961089. Original author credits are retained at the linked source.

**许可** [CC0-1.0 ↗](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)

[数据集记录 ↗](https://doi.org/10.18112/openneuro.ds005342.v1.0.3) · [这个数据集上的全部结果 →](https://bci.report/zh/datasets/ds005342/)

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；数据归属于署名中的作者。

**许可范围** Personal noncommercial research; aggregate results only

**隐私** 这里只发布队列级聚合结果：不发布任何记录、被试编号或逐人分数。 [完整的审查说明在协议 JSON 中 ↓](https://bci.report/data/idle-protocol.json)

**公开数据登记说明** 只能作为仅含聚合结果的案例研究使用：移除全部被试编号、逐人结果与按条件的拆分，醒目标注 n=4，不做亚组结论，也不声称该队列是匿名的。 Eligible only as an aggregate-only case study: remove all participant IDs/results and condition breakdowns, label n=4 prominently, avoid subgroup claims, and make no claim that the cohort is anonymous.

**权利审查于** 2026-09-20 · 依据 [doi.org ↗](https://doi.org/10.18112/openneuro.ds005342.v1.0.3) · [eegdash.org ↗](https://eegdash.org/api/dataset/eegdash.dataset.DS005342.html) · [doi.org ↗](https://doi.org/10.3389/fninf.2022.961089)

## 复现记录

- 协议 ID: `ds005342-sitting-cue-gated-pilot-v1`
- 数据集版本: OpenNeuro snapshot 1.0.3 · 30bb3b67d76ce007b822fed801e496fafe5598a0
- 硬件: Apple M5 / MPS and CPU
- 评分阶段总耗时: 58.0 s · 可能含加速器等待
- 审计记录 SHA-256: `ce2474c547f5f11c256752b0a07466beb5b6928da34bb39783aaa4647973d2e4`

## 下载

- [结果 · CSV ↓](https://bci.report/data/idle-results.csv)
- [协议 · JSON ↓](https://bci.report/data/idle-protocol.json)
- [核心矩阵 · JSON ↓](https://bci.report/data/experiments.json)

### 其他协议

- [运动想象与静息（ds003810）](https://bci.report/zh/protocols/mi-rest/)
- [SSVEP · 8 通道（BETA）](https://bci.report/zh/protocols/beta-8ch/)
- [SSVEP · 4 通道（BETA）](https://bci.report/zh/protocols/beta-4ch/)
- [心算与静息（EEGMAT）](https://bci.report/zh/protocols/arithmetic-rest/)
- [P300 目标 ERP（ds006593）](https://bci.report/zh/protocols/p300-target/)
- [语义目标 ERP（TMNRED / ds005383）](https://bci.report/zh/protocols/semantic-target/)
- [睡眠分期（EESM19 scalp subset）](https://bci.report/zh/protocols/sleep-scalp/)

[全部协议 →](https://bci.report/zh/protocols/) · [首页上的核心矩阵 →](https://bci.report/zh/#overview) · [全部数据集 →](https://bci.report/zh/datasets/) · [全部方法 →](https://bci.report/zh/methods/)

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本文是 https://bci.report/zh/protocols/idle/ 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）。