人类中央前回全身运动表征镶嵌图数据集

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A54dfd17d513bb2f420e825b13e4f308abb08da4665503cf40d609e20896116f4

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集包含在延迟运动任务中采集的人类运动皮层皮层内神经记录，该任务旨在探究多个身体部位尝试或执行运动时的神经表征。数据采集自8名因脊髓损伤、肌萎缩侧索硬化或脑干卒中导致瘫痪的参与者，这些参与者均参加了脑机接口临床试验，共在其前中央回植入了20个微电极阵列。参与者通过计算机显示器上的文字视觉提示，尝试或执行特定身体部位的孤立运动。该数据集包括这些实验期间记录的神经活动，以及用于量化全身运动相关调谐的相关任务和试验信息。这些数据支持 accompanying 论文《A mosaic of whole-body representations on the human precentral gyrus》中报告的分析和图表。对于每位参与者，神经信号使用NeuroPortTM系统（Blackrock Microsystems）从微电极阵列记录。

随后，信号经过模拟滤波（4阶巴特沃斯滤波器，截止频率为0.3 Hz至7.5 kHz），并以30 kHz采样率进行数字化（分辨率250 nV）。由于不同站点系统的差异，后续的数字滤波和神经特征提取方法在各参与者之间有所不同。关于每位参与者神经信号处理的更多细节，请参见《人类中央前回全身表征的马赛克》的方法部分。每位参与者所得的多单位脉冲数据以20毫秒为时间窗进行分箱。此外，还实施了脉冲分类分析以提取单单位脉冲活动，同样以20毫秒为时间窗进行分箱。，# 神经数据来源：《人类中央前回全身表征的马赛克》 ## 概述 神经数据采集自八名参与者，每名参与者在执行文本提示的指令延迟任务时进行记录。本存储库包含以下数据：

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。