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睡眠剥夺（SD）对个体认知和情绪功能的影响 一直是研究的热点问题。为此，有研究人员开发了一套 “睡眠剥夺静息态EEG数据集” ， 通过这套数据集，研究人员可以深入分析睡眠不足对大脑活动、情绪和警觉性的影响。
该数据集包含了71名参与者的EEG记录和认知数据，这些参与者分别在睡眠剥夺和正常睡眠两种条件下接受评估。此外，实验的会话顺序是随机分配的，以控制顺序效应。参与者年龄在17至23岁之间，平均年龄为20岁，其中包括34名女性和37名男性。（均无精神疾病、焦虑、抑郁或睡眠障碍史。）
为了确保数据的可靠性和有效性，实验采用了精神运动警觉任务 (PVT) 来测量警觉性，并使用积极和消极情感量表 (PANAS) 和斯坦福嗜睡量表 (SSS) 来测量情绪和嗜睡程度。此外，为了研究个人睡眠质量和特征对 SD 的影响，研究还使用了匹兹堡睡眠质量指数 (PSQI) 和 Buss-Perry 攻击性问卷 (BPAQ)。
在当代社会，睡眠不足是一种普遍现象，对身心健康有重大影响。研究表明，睡眠时间不足可能会损害内皮功能，破坏自主神经系统的平衡，从而增加心血管疾病的风险[1]。此外，睡眠不足还会影响认知功能，包括警觉性、情绪、注意力和记忆力，以及复杂的认知过程，如心理灵活性、计划性和排序性[2]。
静息态 EEG 可捕捉清醒个体无需执行特定认知任务的大脑活动，在分半和重测测量方面表现出高可靠性。它是一种灵敏的SD脑活动记录方法，通过记录皮质层神经元的电信号来分析其活动[3]。SD会引起静息态EEG频带（特别是theta和alpha频带）的显著变化，不同个体对SD的反应存在差异，可能与静息态EEG变化模式有关。
该研究所属实验室在多篇文章中探讨了EEG与睡眠剥夺的结合应用：
1）睡眠剥夺对反应性攻击的影响，发现前额叶皮质（PFC）的γ能量可以预测个体在睡眠剥夺后表现出反应性攻击增强的倾向[4]。
2）睡眠剥夺对疼痛共情的影响，发现睡眠剥夺会降低对疼痛图像的主观疼痛判断[5]。
3）睡眠剥夺影响下大脑默认模式网络的连接情况，揭示了连接的动态特性受到不利影响，与情绪衰退密切相关[6]。
睡眠剥夺的主要影响可以通过各种指标表现出来。精神运动警觉任务（PVT）是评估SD后警觉性变化的有效方法[7-11]。PVT性能的恶化和主观嗜睡（通过斯坦福嗜睡量表SSS和卡罗琳斯卡嗜睡量表KSS测量）可能具有相似的皮质激活模式[12]。
大量证据表明，SD对情绪过程有广泛影响。积极和消极情感量表（PANAS）显示SD会显著影响情绪状态，增加抑郁和焦虑症状，同时降低积极情绪[13-15]。Buss-Perry攻击性问卷（BPAQ）等工具也可用于评估SD对攻击性行为的影响。
NS：正常睡眠，SD：睡眠剥夺，PVT：精神运动警觉任务，PANAS：积极和消极情感量表，ATQ：自动思维问卷，SAI：状态焦虑量表，SSS：斯坦福嗜睡量表，KSS：卡罗琳斯卡嗜睡量表，EQ：共情商数，BPAQ：Buss-Perry攻击性问卷，PSQI：匹兹堡睡眠质量指数。
| 项目 | 详细内容 |
| 数据收集时间 | 2019年3月至2021年10月 |
| 数据收集地点 | 西南大学睡眠与神经影像中心 |
| 实验环节 | - 环节1：正常睡眠（NS） - 环节2：睡眠剥夺（SD） |
| 实验环境 | - 室温约25°C - 光照条件昏暗（<50 Lux） |
| 时间对齐 | - NS和SD实验间隔最短7天，最长一个月 - NS和SD实验时间差异小于1.5小时 |
| 剥夺持续时间 | 24到30小时 |
| 设计 | 受试者内设计 |
| 参与者 | - 人数：71名 - 年龄：平均20岁（范围17-23岁） - 性别：女性34名，男性37名 （无精神病史、焦虑或抑郁症状，无近期感冒症状或其他睡眠问题） |
第 1 阶段：正常睡眠（NS）
在进行NS实验前，被试需通过睡眠日记或体动记录仪进行睡眠质量监测，确保实验前睡眠正常，避免对实验结果产生潜在影响。实验人员协助被试洗头、涂抹电极胶。
受试者在宿舍正常睡眠后到达实验室，进行PVT测试和情绪、嗜睡状态量表评估（如PANAS、SSS、KSS等），然后进行5分钟 睁眼 静息态EEG记录，保持静止、安静、放松，尽量减少眨眼。EEG记录使用61个Ag/AgCl电极，采样率为500 Hz，阻抗保持在5 kΩ以下。
第 2 阶段：睡眠剥夺（SD）
受试者在实验前一天晚上21:00到达实验室，期间被禁止饮用含咖啡因、茶或酒精的饮料，不允许睡觉或剧烈活动。此外，参与者佩戴活动记录腕表 (wGT3X-BT) ，在SD结束后立即进行与NS环节相同的实验程序。
由于 NS 和 SD 在参与者之间是平衡的，因此对于每个受试者来说，两个环节最好在一天中的同一时间内进行。
对于每个参与者，除了脑电图数据外，我们还收集了一系列行为数据。这些行为数据包括一般人口统计信息，例如性别和年龄，以及状态和特征量表。表 1总结了有关行为变量的已发表信息。
表 1 :发布的行为数据
| 名称 | 测试条件 | 关键变量 | 参考 | 总成绩范围 |
| State scale package | ||||
| Positive and Negative Affect Scale (PANAS) | NS and SD | Positive and negative affect scores | Watson et al. 1998 | 10-50 |
| Automatic Thoughts Questionnaire (ATQ) | NS and SD | Total score | Hollon and Kendall, 1980 | 30-150 |
| State anxiety inventory (SAI) | NS and SD | Total score | Spielberger et al. 1970 | 20-80 |
| Stanford Sleepiness Scale (SSS) | NS and SD | Total score | Hoddes et al. 1972 | 1-7 |
| Karolinska Sleepiness Scale (KSS) | NS and SD | Total score | Akerstedt and Gillberg,1990 | 1-9 |
| Reduced version of Sleep Diary (Sleep Diary) | NS | Factor scores | van Hees et al. 2015 | 1-10 |
| Trait scale package | ||||
| Empathy Quotient (EQ) | NS | Total score | Baron-Cohen and Wheelwright | 0-80 |
| Buss-Perry Aggression Questionnaire (BPAQ) | NS | Total score | Lü, L. et al. 2013 | 22-110 |
| Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) | NS | Total score and Factor scores | Buysse et al. 1989 | 0-21 |
睡眠剥夺的静息状态脑电图数据集的所有文件均为BIDS格式。数据集主文件夹包含71个子文件夹（每个子文件夹对应一名参与者）和四个附加文件。
“data-description.json”：提供数据集描述和注册详细信息，包括位置和时间；
“participants.tsv”：包含参与者信息（性别、年龄及问卷行为数据）；
“participants.json”：描述“participants.tsv”文件中的所有列；
“README”：提供数据集的一般信息，包括联系方式。
每个参与者的文件夹包括两个子文件夹（对应两个会话：NS和SD），包含脑电图和PVT行为数据记录。脑电图数据包括睁眼和部分闭眼脑电图数据及电极信息。
为了评估被试在NS和SD之间警觉性的变化，进行了两次PVT课程。根据以前的研究，实验选择并计算了三个基本反应时间指标（中位反应时间（RT）、RT标准差和失误次数（RT> 500毫秒）（见图 3a-c）9。
结果表明，两次课程之间RT的标准差（t（29）= −7.31，p < 0.001）和失误次数（t（29）= −4.72，p < 0.001）存在显著差异。然而，中位反应时间没有显著变化（t（29）= 0.04，p = 0.97）。
图3:两次测试之间的 PVT、PANAS_P、PANAS_N、ATQ、SAI、SSS 和 KSS 分布
反应时间中位数、反应时间标准差和失误次数是 PVT 的 3 个指标。*** p < 0.001，* p < 0.05。
缩写：PVT，精神运动警觉任务；PANAS_P，积极和消极情感量表的积极情感；PANAS_N，积极和消极情感量表的消极情感；ATQ，自动思维问卷；SAI，状态焦虑量表；SSS，斯坦福嗜睡量表；KSS，卡罗琳斯卡嗜睡量表；NS，正常睡眠；SD，睡眠剥夺。
情绪变化评估：
1. 消极情绪：NS和SD之间的消极情绪变化显著（t(67) = −7.89，p < 0.001）。
2. 积极情绪：积极情绪没有显著差异（t(67) = −1.32，p = 0.19）。
3. 抑郁情绪：抑郁情绪变化无显著性（t(24) = −1.47，p = 0.15）。
4. 焦虑水平：焦虑水平变化显著（t(30) = −2.35，p < 0.05）。
嗜睡程度评估：
1. SSS：嗜睡程度显著变化（t(34) = −4.73，p < 0.001）。
2. KSS：嗜睡程度显著变化（t(32) = −5.72，p < 0.001）。
特质量表评估：（表2）
1. PSQI：得分表明被试的睡眠习惯和质量良好，无使用助眠药物。
2. EQ：共情得分一般处于平均水平（33-52）。
3. BPAQ：攻击性得分较低（<65）。
表2 :特质量表的描述统计
| Scales | Mean(SD) | Range |
| EQ | 34.00（8.54） | 17-58 |
| BPAQ | 57.30（10.90） | 32-80 |
| PSQL_GlobalScore | 5.00（2.46） | 0-12 |
| PSQI_Item1 | 1.01（0.83） | 0-3 |
| PSQI_Item2 | 1.00（0.92） | 0-3 |
| PSQI_Item3 | 0.46（0.61） | 0-2 |
| PSQI_Item4 | 0.30(0.78) | 0-3 |
| PSQI_Item5 | 0.78(0.49) | 0-2 |
| PSQI_Item6 | 0.00(n.a.) | 0 |
| PSQI_Item7 | 1.43(0.84) | 0-3 |
使用 MATLAB R2021b（The MathWorks）和 EEGLAB（版本 2021， http://sccn.ucsd.edu/ ）完成睁眼 EEG 的预处理。
1）通用的预处理流程如下：
带通滤波：对原始 EEG 数据进行 0.2 Hz 到 45 Hz 的带通滤波。
视觉检查和分段：将 5 分钟的 EEG 数据分割为 75 个时期，每个时期 4 秒，剔除包含明显伪影的时期。平均每个参与者剔除的伪影时期为 1.46（2.02）。
坏电极处理：坏电极的平均数量为 2.39%，其信号通过周围电极进行插值。
伪影去除：使用独立成分分析 (ICA) 去除肌肉和眼部伪影（参见 Delorme and Makeig，2004）。
信号重参考：将信号重新参考平均值。
2）频谱分析：
对预处理后的 EEG 数据，使用 Welch 方法计算了 Cz 电极的频谱。具体步骤如下：
1. 对每个电极的绝对功率进行对数变换，以计算功率谱（1 dB = 10 × log(μV²)）。
2. 计算两个阶段（NS和SD）下所有参与者的平均值和标准差。
很明显，SD 期间的绝对功率通常高于 NS。两种条件下 EEG 的最大功率都集中在低频范围（约 0.2 至 13 Hz），峰值在 10 Hz 左右。
图5:正常睡眠（第一行）和睡眠不足（第二行）条件下静息态脑电图的 θ、α 和 β 波拓扑图
图5显示了 SD 和 NS 的 theta (4-8 Hz)、alpha (8-13 Hz) 和 beta (13-30 Hz) 的拓扑图 。在两个会话中，alpha 和 theta 的高功率区域主要分布在额叶和枕叶周围。相比之下，beta 在两种情况下都主要在顶叶表现出低能量状态。
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（全文结束）
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