EEG神经振荡分析：已公开数据及代码共享

之前由于某些新需求的出现，我开始走上了EEG数据中进行神经振荡分析的这条不归路，对未知的恐惧让我有点的不知所措。于是乎，就走上了传统的套路，阅读完相关文献后，我就开始通过邮件联系作者，看能否获取到他（她）们已发表文献中使用到的数据分析代码。因为我们常说模仿是学习的第一步，看看别人怎么做或许能让我们少走一些弯路。特别幸运的是，我收到了回信，那一刻我有种自己快要起飞的感觉。借此机会，我要特别感谢曾对我给予帮助的每一位研究者，谢谢。

除了邮件联系作者，我也通过部分研究者/实验室/课题组 主页找到一些已经通过某些开放平台已经公开分享的数据和分析代码资源。为了更方便于后面的小伙伴学习，我在此进行整理和汇总。

鉴于我之前的需求主要关注alpha振荡，故本篇推送的内容基本以其为主，也欢迎小伙伴们通过留言等方式进行补充和完善，以便更好的交流。

1. awh & vogel lab

其是在Ed Awh 和 Ed Vogel领导的来自于芝加哥大学的认知神经科学实验室，主要通过采用电生理技术研究视觉工作记忆和选择性注意之间的关系。主页为：https://awhvogellab.com/ ，该实验室于2016年开始通过OSF等平台公开共享实验室已发表研究成果中的原始数据及分析代码等相关资源。其关于alpha振荡的相关研究如下：

[1] Foster JJ, Sutterer DW, Serences JT, Vogel EK, Awh E (2016) The topography of alpha-band activity tracks the content of spatial working memory. Journal of Neurophysiology.

原始数据及分析代码获取链接为：https://osf.io/bwzfj/  

[2] Foster JJ, Sutterer DW, Serences JT, Vogel EK, Awh E (2017) Alpha-band oscillations enable spatially and temporally resolved tracking of covert spatial attention. Psychological Science.

原始数据及分析代码获取链接为：https://osf.io/29nxv/

[3] Foster JJ, Bsales EM, Jaffe RJ, & Awh E (2017) Alpha-band activity reveals spontaneous representations of spatial position in visual working memory. Current Biology.

原始数据及分析代码获取链接为：https://osf.io/vw4uc/

[4] van Moorselaar D, Foster JJ, Sutterer DW, Theeuwes J, Olivers CNL & Awh E (2018) Spatially selective alpha oscillations reveal moment-by-moment trade-offs between working memory and attention. Journal of Cognitive Neuroscience.

原始数据及分析代码获取链接为：https://osf.io/56rzh/  [使用Python进行EEG数据分析]。

[5] Hakim N, Feldmann-Wüstefeld T, Awh E, & Vogel EK (2020). Perturbing neural representations of working memory with task-irrelevant interruption. Journal of Cognitive Neuroscience.

原始数据及分析代码获取链接为：https://osf.io/g5ahn/

2. Ingmar de Vries

 其主要从事于工作记忆方面的相关研究，截至本推文完成时间，尚未发现其个人官方主页，故推文以其在OSF平台的个人页面链接（https://osf.io/5ckrt/）进行推送。其关于alpha振荡的相关研究如下：

[1] de Vries, I. E., Savran, E., van Driel, J., & Olivers, C. N. (2019). Oscillatory mechanisms of preparing for visual distraction. Journal of cognitive neuroscience.

原始数据及分析代码获取链接为：https://osf.io/728ne/

[2] de Vries, I. E., van Driel, J., & Olivers, C. N. (2019). Decoding the status of working memory representations in preparation of visual selection. Neuroimage.

原始数据及分析代码获取链接为：https://osf.io/p4qfz/

3. Eren Gunseli

其主要通过EEG等技术研究记忆和注意等。实验室主页为：https://www.gunselilab.com/，其关于alpha振荡的相关研究如下：

Günseli, E., Fahrenfort, J. J., van Moorselaar, D., Daoultzis, K. C., Meeter, M., & Olivers, C. N. (2019). EEG dynamics reveal a dissociation between storage and selective attention within working memory. Scientific reports.

原始数据及分析代码获取链接为：https://osf.io/bgpxc/

4.  Joram van Driel

其主要从事记忆和注意等的相关研究，在Github上分享的关于神经振荡分析的代码包还是比较方便的，但作者最近更新的速度和频率似乎慢了一些。感兴趣的小伙伴可以学习借鉴，有时间和精力的小伙伴可以进一步挖掘，链接为：https://github.com/joramvd。其关于alpha振荡的相关研究如下：

van Driel, J., Gunseli, E., Meeter, M., & Olivers, C. N. (2017). Local and interregional alpha EEG dynamics dissociate between memory for search and memory for recognition.

分析代码获取链接为：https://github.com/joramvd/tfdecomp

以上就是我之前在研究过程中关注到的关于EEG神经振荡数据分析中已公开的原始数据及分析代码， 鉴于个人能力和精力有限，诚邀更多的小伙伴通过留言等方式进行补充和交流。谢谢！

PS:点击文末“阅读原文”可以直接访问以上内容的在线文档版本，直接访问上述内容中需要使用的链接。

<本篇完>

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