小鼠视网膜退化的瞳孔和光掩蔽反应功能测量数据集
该数据集包含小鼠视网膜退化模型的多模态实验数据，涉及视网膜组织切片图像、电生理视网膜电图记录、行为学光掩蔽反应曲线和瞳孔光反射测量，通过组织学、电生理和行为学等多维度数据，主要用于研究视网膜退行性疾病的视觉功能损伤机制、开发疾病模型的功能评估方法以及探索神经行为反应与光刺激的关联性。
基本信息
资源简介
小鼠视网膜退化的瞳孔和光掩蔽反应功能测量数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Pupil and masking responses to light as functional measures of retinal degeneration in mice Mus Musculus》。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Pre-clinical testing of retinal pathology and treatment efficacy depends on reliable and valid measures of retinal function. The electroretinogram (ERG) and tests of visual acuity are the ideal standard, but can be unmeasurable while useful vision remains. Non-image-forming responses to light such as the pupillary light reflex (PLR) are attractive surrogates. However, it is not clear how accurately such responses reflect changes in visual capability in specific disease models. The pu…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.9kd51c5g5。
【获取与许可】
源站页面：https://doi.org/10.5061/dryad.9kd51c5g5
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
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
源站：https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.9kd51c5g5
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
该数据集来源于一项针对视网膜退化小鼠模型的功能性研究，旨在通过瞳孔光反射和光掩蔽行为反应评估视网膜功能损伤。数据集包含C3H遗传背景的野生型、rd1和Rd2小鼠在严格控制条件下的实验数据，具体涉及视网膜组织学切片图像、电生理视网膜电图（ERG）记录、光掩蔽行为反应曲线以及瞳孔光反射测量数据。数据通过非侵入性实验采集，包括组织染色成像、电信号记录、跑轮活动监测和红外瞳孔追踪等技术手段构建。该数据集主要用于研究视网膜退行性疾病的病理机制、视觉功能评估方法开发以及神经行为学分析，为眼科疾病模型的功能评价提供多模态实验数据支持。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
