纤维化中激活的光学标测数据
该数据集包含光学激活标测记录得到的原始数据读取值，以 Matlab 文件形式提供，覆盖对照心脏与持续性心房纤维化心脏，标测在起搏窦性心律下、从不同起搏部位进行
基本信息
资源简介
纤维化中激活的光学标测数据
该数据集名为 Optical Mapping data for Activation in Fibrosis，提供光学激活标测记录所得的原始数据读取值，以 Matlab 文件形式组织。数据覆盖两类心脏样本：对照心脏与持续性心房纤维化心脏。标测工作在起搏窦性心律条件下完成，并涉及从不同起搏部位进行记录，因此数据可用于比较不同起搏位置下的光学激活标测结果。数据集在站内归入循环系统疾病 / 其他分类，主题标签涉及医学、健康与生命科学，以及心房纤维化与光学标测。整体而言，该数据集面向心房纤维化背景下电激活模式的光学标测研究，提供原始记录层面的数据材料。
【数据集背景】
心房纤维化是心房组织结构与电生理特性发生改变的重要病理基础，与异常电激活传播密切相关。光学标测技术能够以较高的时空分辨率记录组织表面的电激活过程，是研究心房电活动的重要实验手段。该数据集围绕持续性心房纤维化心脏与对照心脏的光学激活标测展开，旨在为相关研究提供原始记录数据。数据集的主题标签明确指向医学、健康与生命科学领域，并标注了心房纤维化与光学标测两个关键词，说明其核心应用背景是纤维化条件下心房激活模式的光学研究。
【数据内容】
数据集的内容为光学激活标测记录所得的原始数据读取值，以 Matlab 文件形式提供。数据涵盖对照心脏与持续性心房纤维化心脏两类样本。标测在起搏窦性心律下进行，并涉及从不同起搏部位采集记录，因此数据中包含了不同起搏位置对应的光学记录。源站描述未进一步说明文件数量、单个文件内部变量结构、采样参数或记录时长等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 search.dataone.org。根据源站描述，数据来自光学记录的光学激活标测实验，记录对象包括对照心脏与持续性心房纤维化心脏，标测在起搏窦性心律条件下完成，并从不同起搏部位进行。除上述信息外，源站未提供关于实验动物种类、标本制备方法、光学系统配置、激励光与发射滤光参数、记录帧率等具体采集细节。
【适用场景】
该数据集适用于心房纤维化与光学标测相关的研究场景，例如比较对照心脏与持续性心房纤维化心脏在起搏窦性心律下的光学激活标测记录，或考察不同起搏部位对应的激活记录差异。由于提供的是原始数据读取值，也可用于后续数据处理流程的复现与验证。源站未提供关于具体分析用途、配套分析代码或标准化处理流程的说明。
【使用方法】
数据以 Matlab 文件形式提供，使用者可在 Matlab 环境中读取并处理这些原始记录。源站未提供文件命名规则、变量含义说明、数据单位、时间与空间标定信息以及推荐的分析步骤，因此使用前需自行确认文件内部结构。源站未提供相关使用文档或示例代码。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、缺失值情况、记录排除标准、样本量或重复次数等信息。由于数据为原始读取值，未经过源站说明的预处理，使用时应考虑原始记录中可能存在的噪声与伪迹等问题，但源站未对此作出具体说明。该数据集的样本覆盖对照与持续性心房纤维化两类心脏，源站未提供样本规模与分组细节。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、作者信息、出版机构、版本号与许可条款。使用者在引用或再利用前应向来源站 search.dataone.org 查询相关说明。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
包含光激活标测光学记录原始数据读数的Matlab文件。数据包含对照心脏和持续性心房纤维化心脏。标测在起搏窦性心律下进行，起搏位点不同。
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。
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