NSRR公开睡眠数据集下载

最新推荐文章于 2025-09-22 11:26:07 发布
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#人工智能 #数据分析

最近想下载NSRR上的睡眠数据集，但是在下载过程遇到了一些问题，摸索了很久才解决，下面是下载全流程的分享。

1.注册账号并登录

进入 https://sleepdata.org/ 网站，点击“sign up”进行注册，注册成功后点击“sign in”登录。

2.申请数据使用权限

从主页进入Datasets，可以查看数据集，点击数据集可以查看数据集的详细内容，点击"Request Data Access"，即可申请使用数据集。

然后根据要求填写相关信息进行申请，这里要注意的是，要用英文写（都是泪，因为每次审核都要一两周，如果失败重来又得等等等…），写**Specific Purpose的时候，要写清楚研究内容、研究计划使用什么方法等等，总之是要写清楚申请理由。**

3.安装Ruby和NSRR Gem

在数据集的Files页面下方有一个NSRR Gem的安装流程，点击即可

最低0.47元/天 解锁文章
睡岗检测数据集VOC+YOLO格式3316张4类别.7z
06-29
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：3316 标注数量(xml文件个数)：3316 标注数量(txt文件个数)：3316 标注类别数：4 标注类别名称:["leaved","sleep","sleeping","working"] 每个类别标注的框数： leaved 框数 = 3250 sleep 框数 = 16 sleeping 框数 = 922 working 框数 = 3007 总框数：7195 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 更多信息：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/140059265
MASS包数据集
11-08
Functions and datasets to support Venables and Ripley, 'Modern Applied Statistics with S' (4th edition, 2002)
Spindle:数据表型特征的挖掘
05-10
主要利用NSRR的关于纺锤波的数据集来进行疾病预测,纺锤波的数据来自于正常人和病人 使用LSTM的神经网络框架,学习序列的内部特征 运行环境： Python3.6 Numpy Keras Tensorflow
公开脑电数据下载——NSRR
qq_26682051的博客
06-22 4988
@NSRR，PSG，sleeping stage最近研究睡眠脑电分期，需要一些公开睡眠数据，发现了https://sleepdata.org/这个巨大的数据库。于是有了下面的数据下载过程。可以看到国外的数据管理还是很棒的，值得我们科研人员学习。...
全球公开睡眠PSG数据集整理
最新发布
m0_70335361的博客
09-22 1777
SHHS：– 全球最大规模的居家睡眠监测队列研究，涵盖约5,800名40岁以上的成年人，两次随访PSG数据，用于分析睡眠呼吸紊乱与心血管疾病风险。官方网站/数据访问：由美国提供，在其SleepData平台可以注册账号后免费下载SHHS数据（亦可通过NHLBI的BioLINCC申请获取）。APPLES： CPAP治疗OSA长期疗效临床试验数据，约1,500名成人受试者的多导睡眠图及认知/情绪评估。数据获取：由NSRR平台公开提供（需注册登录）。
nsrr
04-01
nsrr nsrr的目标是允许用户通过R接口访问国家睡眠研究资源（'NSRR'）（ ）中的数据。 为什么是R ？ R许多程序包都可以读取和处理加速度计，例如 ， 和 ； 其他软件包（例如可以读取EDF数据以获取多导睡眠图数据。 而且， 包可以轻松地将XML批注读入R 我们相信，与这些软件包以及其他软件包的相互作用，可以为下载，处理和可视化数据提供灵活的框架。 nsrr软件包只是导航可用文件和下载数据的入口点。 安装 您可以使用以下方法从安装nsrr的发行版本： install.packages( " nsrr " ) 代币 要检索您的NSRR令牌，请访问并登录。此令牌将允许您访问您请求访问的任何数据集。 如果您没有访问权限，则它将允许您下载公开可用的文件。 通过将令牌添加到~/.Renviron文件中来设置令牌： NSRR_TOKEN = " YOUR TOKEN GOES H
睡眠数据（4个月）-数据分析
12-05
源于公开平台kaggle, 可以拿来练手. 具体包含的内容我已经出过报告啦，自行查看。 内含4张sheet
基于场景的数据集------明厨亮灶数据集
Bonjour_ca_va的博客
12-16 1890
基于场景的数据集------明厨亮灶数据集
睡眠数据集
05-22
#### NSRR 公开睡眠数据集 另一个广泛使用的公共数据库是由国家睡眠研究中心 (**NSRR**) 维护的一系列睡眠研究数据集合[^2]。其中涵盖了多种类型的实验设计和患者群体特征。例如 SHHS（Sleep Heart Health Study）...
利用R包访问国家睡眠研究资源（NSRR）数据
这个令牌是用户身份的证明，它允许用户访问他们有权访问的数据集。如果用户没有相应的访问权限，则该令牌可以用来下载公开可用的文件。用户需要将这个令牌添加到他们的Renviron文件中，文件路径通常为用户目录下的....
Drowsiness Detection Dataset 睡意检测数据-数据集
03-18
这是睡意检测数据集。根据眼睛是闭合还是睁开进行分类。 Drowsiness Detection Dataset_datasets.txt Drowsiness Detection Dataset_datasets.zip
睡眠健康数据集睡眠健康数据集
07-08
睡眠健康数据集
在岗睡岗检测数据集压缩包
10-30
在岗睡岗数据集，包含图片以及标注文件。数量560左右。可以直接训练。
yolov，coco,voc标记的睡岗检测数据集，可识别在桌子上趴着睡，埋头睡觉，座椅上靠着睡，平躺着睡等多种睡姿的检测，6549张图片
网易搬砖头
12-14 2462
yolov，coco,voc标记的睡岗检测数据集，可识别在桌子上趴着睡，埋头睡觉，座椅上靠着睡，平躺着睡等多种睡姿的检测，6549张图片数据集分割6549总图像数训练组5949图片有效集600图片测试集0图片预处理自动定向： 已应用调整大小： 拉伸至 640x640增强未应用任何增强。
睡眠数据集调研（待更新）
qq_40867596的博客
08-11 3555
睡眠数据集调研（待更新） MASS https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jsr.12169
人体睡眠分期-预处理(Ⅰ 数据标签)
m0_49939117的博客
12-06 1514
目录 1.数据来源 2.更新标签 1.以记事本方式打开Hypnogram文件 2.整理文件内容 3.在matlab中更新标签 附录：标签更新函数 1.数据来源 本实验数据来自physionet中的Sleep-EDF睡眠数据库，包含197个整夜多导睡眠图(PSG)数据。地址如下： Sleep-EDF Database Expanded v1.0.0 数据库截图： 其中PSG为受试者整夜多导睡眠图记录，包括Fpz-cz和Pz-oz两个通道的EEG、EOG、EMG和体温数据；Hypnog
nsrr数据集matlab读取数据
07-30
<think>我们被要求使用MATLAB读取NSRR数据集。根据引用[1]和[2]的信息，NSRR提供了通过其工具（NSRR Gem）来下载数据，但用户询问的是如何在MATLAB中读取这些数据集。 步骤分析： 1. 首先，需要下载数据集。引用[1]和[2]提到了使用NSRR Gem进行下载，但用户可能已经下载了数据，或者需要先下载。 2. 下载的数据集格式是什么？NSRR提供的数据集通常是EDF（European Data Format）格式，因为EDF是睡眠研究中常用的多通道生理信号存储格式。 3. MATLAB读取EDF文件可以使用第三方工具，因为MATLAB本身不直接支持EDF文件读取。 因此，解决方案如下： 步骤1：下载数据集（如果尚未下载） 根据引用[1]和[2]的指导，使用NSRR Gem下载所需的数据集。具体步骤包括安装Ruby，然后安装NSRR Gem，最后使用nsrr命令下载数据。 步骤2：确保下载的数据是EDF格式（通常如此） 步骤3：在MATLAB中读取EDF文件 可以使用以下方法之一： a. 使用MATLAB的Signal Processing Toolbox中的edfread函数（需要R2020b及以上版本，且该函数在R2021a中正式引入）。 b. 使用第三方MATLAB工具，如EDFRead（可在MATLAB File Exchange中找到）。 详细步骤： 1. 下载数据集（如果未完成）： 按照引用[1]的步骤： - 安装Ruby（根据官方链接） - 在命令行中执行：gem install nsrr --no-document - 然后使用nsrr命令下载数据，例如：nsrr download [数据集缩写] [文件路径] 2. 读取EDF文件： 假设我们使用的是MATLAB R2021a或更新版本，可以使用内置的edfread函数。 示例代码： edfFile = 'yourfile.edf'; [data, header] = edfread(edfFile); 其中，'data'是一个矩阵，每一列是一个信号通道，'header'包含信号的元数据（如采样率、单位等）。 如果使用较旧版本的MATLAB，可以从File Exchange下载EDF读取函数，例如： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/31900-edfread 使用这个EDFRead函数的示例： [header, data] = edfread('yourfile.edf'); 注意：在读取EDF文件时，需要确保文件路径正确，并且有足够的权限。 3. 处理数据：根据后续分析需要，可能需要对信号进行滤波、分割等操作。 引用[3]提到的是具体的数据集（Apnea Positive Pressure Long-term Efficacy Study），所以如果用户下载的是这个数据集，同样按照上述方法读取。 如果用户遇到下载问题，可以参考引用[2]中提到的可能遇到的问题及解决方法。 因此，总结回答如下：</think>### 如何在MATLAB中读取NSRR数据集 #### 📥 步骤1：安装NSRR下载工具（需提前完成） 根据引用[1][2]，NSRR数据集需通过其官方工具`nsrr`下载： 1. **安装Ruby环境** Windows用户需先安装Ruby（[官网下载](https://rubyinstaller.org/)），按默认设置完成安装。 2. **安装NSRR Gem** 在命令提示符执行： ```bash gem install nsrr --no-document ``` 3. **下载数据集** 在目标数据集的NSRR页面（如引用[3]的Apnea数据集）获取下载命令，例如： ```bash nsrr download chshd/sleep-edf # 替换为实际数据集ID ``` > 💡 下载后的数据默认存储在用户目录的`nsrr`文件夹中（路径示例：`C:\Users\<用户名>\nsrr`） #### 📂 步骤2：MATLAB读取EDF文件（核心步骤） NSRR数据集通常以**EDF格式**（European Data Format）存储，MATLAB可通过以下方法读取： ##### ✅ 方法1：使用Signal Processing Toolbox（推荐） ```matlab % 读取EDF文件（R2021a及以上版本支持） [data, header] = edfread('path/to/your/file.edf'); % 查看信号信息 disp(header.signal_labels); % 显示所有通道名称 disp(header.samples_per_record);% 采样率信息 % 提取特定通道（示例：EEG Fpz-Cz通道） eeg_index = find(strcmp(header.signal_labels, 'EEG Fpz-Cz')); eeg_data = data(:, eeg_index); ``` ##### ✅ 方法2：File Exchange工具（兼容旧版MATLAB） 1. 下载第三方EDF读取工具： [EDFRead on File Exchange](https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/31900-edfread) 2. 使用示例： ```matlab [header, data] = edfread('file.edf'); % 绘制EEG信号 fs = header.samples(1); % 获取采样率 t = (0:size(data,1)-1)/fs; plot(t, data(:,1)); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅值(\muV)'); title('EEG信号'); ``` #### ⚠️ 注意事项 1. **路径问题** MATLAB需使用完整路径或将文件添加到工作目录： ```matlab addpath('C:\Users\YourName\nsrr\dataset_name\polysomnography'); ``` 2. **数据预处理** EDF文件通常包含多通道数据（EEG、ECG、呼吸等），需根据header信息筛选目标信号： ```matlab % 查找所有EEG通道 eeg_channels = find(contains(header.signal_labels, 'EEG')); ``` 3. **大文件处理** 超大EDF文件可使用`edfread`的分段读取功能： ```matlab [data, header] = edfread('large.edf', 'AssignToOutput', true); ``` #### 📚 示例数据集参考 - 常用NSRR睡眠数据集： - `shhs` (Sleep Heart Health Study) - `chat` (Childhood Adenotonsillectomy Trial) - `cfs` (Cleveland Family Study) - 数据集目录结构通常包含： ``` ├── polysomnography # EDF文件 │ ├── edfs/ │ └── annotations/ └── demographics.csv # 受试者信息 ``` > 通过上述步骤，您可直接在MATLAB中分析睡眠脑电、心电等生理信号。如遇下载问题，可参考NSRR官方文档[^2]。
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