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 # DL基礎講座2024　最終課題「脳波分類」
 
+## 更新
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+- 2024.06.18 データセットの詳細についての追記
+  - データセットの論文はこちらになります（データセットのリンクからもたどれます）．
+    - https://elifesciences.org/articles/82580
+  - 配布したデータは論文のセクション"MEG data preprocessing and cleaning"の内容が施されたものになります．
+    - よってサンプリングレートは200Hzです
+  - セクション"MEG data acquisition"に記載のある通り，チャンネルの座標系は[CTF 275 MEG system](https://mne.tools/1.6/auto_examples/visualization/meg_sensors.html#ctf)のものになっております．
+    - チャンネル座標をモデルに組み込みたい際の参考にしてください
+    - 配布データのチャンネル数が271しかない理由については，上記2セクションに記載のある通りです
+
 ## 環境構築
 
 ```bash
@@ -61,7 +72,7 @@ python eval.py model_path={評価したい重みのパス}.pt
 ## 考えられる工夫の例
 
 - 脳波の前処理
-  - 配布したデータに対しては前処理が加えられていません．リサンプリングやフィルタリング，スケーリング，ベースライン補正など，波に対する基本的な前処理を試すことで性能の向上が見込まれます．
+  - 配布したデータに対しては最低限の前処理しか加えられていません．リサンプリングやフィルタリング，スケーリング，ベースライン補正など，波に対する基本的な前処理を試すことで性能の向上が見込まれます．
 - 画像データを用いた事前学習
   - 本コンペのタスクは脳波のクラス分類ですが，配布してある画像データを脳波エンコーダの事前学習に用いることを許可します．
   - 例）CLIP [Radford+ 2021]