THINGS-EEG는 미국 국립보건원(NIH) 산하 국립정신건강연구소, 독일 막스 플랑크 인간인지뇌과학연구소, 기센 의과대학 등 여러 기관이 공동으로 개발한 사물 인지 연구를 위한 뇌전도(EEG) 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 50명의 피험자가 사물 이미지를 볼 때의 뇌전도 활동을 기록하며, 사물 처리의 시간적 역동성과 인지적 표상을 분석하는 데 사용됩니다. 이 데이터셋은 THINGS-data에 속하며, 관련 연구 논문은 다음과 같습니다.THINGS-data는 인간의 두뇌와 행동에서 객체 표현을 연구하기 위한 대규모 데이터셋의 멀티모달 모음입니다.THINGS 데이터에는 1,854개의 객체 개념과 수동으로 선택 및 레이블링된 자연 장면 객체 이미지 26,107개가 포함되어 있습니다. 실험 참가자들은 THINGS 이미지 데이터베이스에서 추출한 대표적인 자극 이미지들을 관찰했습니다. 이 데이터베이스는 1,854개의 사물 개념을 나타내는 22,248개의 이미지로 구성되었습니다. 이미지는 빠른 연속 시각 제시(RSVP) 방식으로 제시되었으며, 참가자들은 화면 중앙을 응시해야 했습니다. 일부 이미지는 신경 표상의 안정성을 분석하기 위해 반복적으로 제시되었습니다. 데이터 세트는 또한 다음을 제공합니다.

• 원시 EEG 신호
• 전처리된 EEG 데이터
• 표현행렬(RDM)을 구성하는 데 사용할 수 있는 미분 THINGS-EEG는 사물의 시각적 표현의 시간적 역동성, 인간 인지 구조, 그리고 fMRI/MEG 데이터와의 교차 모달 정렬을 연구하기 위한 풍부한 데이터 기반을 제공합니다.