阿尔茨海默病患者脑细胞组分中的Tau蛋白纤维
EMPIAR-11318 阿尔茨海默病患者脑细胞组分中的Tau蛋白纤维 1.9 未对齐多帧电影图像 - 多帧TIFF 12117 40 UNSIGNED BYTE 这些文件由EPU以未进行增益归一化的整数MRC文件写出，然后通过mrc2tif转换为TIFF文件
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病患者脑细胞组分中的Tau蛋白纤维
本数据集为 EMPIAR-11318，收录的是阿尔茨海默病患者脑细胞组分中 Tau 蛋白纤维的冷冻电镜图像数据。数据以未对齐的多帧电影图像形式提供，文件格式为多帧 TIFF，共 12117 个文件，数据类型为 40 UNSIGNED BYTE。这些文件最初由 EPU 以未进行增益归一化的整数 MRC 文件写出，随后通过 mrc2tif 转换为 TIFF 文件。该数据集属于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类，来源于 ebi.ac.uk，可用于观察阿尔茨海默病患者脑细胞组分中 Tau 蛋白纤维的电子显微结构信息。
【数据集背景】
该数据集聚焦于阿尔茨海默病相关的 Tau 蛋白纤维。阿尔茨海默病是一种神经系统疾病，Tau 蛋白纤维是其重要的病理特征之一。本数据集来源于 ebi.ac.uk，提供了从阿尔茨海默病患者脑细胞组分中提取的 Tau 蛋白纤维的电子显微图像数据，旨在为相关研究提供原始图像资料。
【数据内容】
数据集包含 12117 个多帧 TIFF 文件，内容为未对齐的多帧电影图像。这些图像的数据类型为 40 UNSIGNED BYTE。文件最初由 EPU 以未进行增益归一化的整数 MRC 文件写出，之后通过 mrc2tif 转换为 TIFF 格式。数据对应的是阿尔茨海默病患者脑细胞组分中的 Tau 蛋白纤维。
【采集与来源】
数据采集自阿尔茨海默病患者脑细胞组分中的 Tau 蛋白纤维。原始文件由 EPU 软件以未进行增益归一化的整数 MRC 格式写出，随后通过 mrc2tif 工具转换为 TIFF 文件。来源站为 ebi.ac.uk，数据集英文名称为 Tau filaments from the cellular fraction of Alzheimer's disease patient brain。
【适用场景】
该数据集适用于需要观察或分析阿尔茨海默病患者脑细胞组分中 Tau 蛋白纤维的电子显微图像的研究场景。由于提供的是未对齐的多帧电影图像，可用于后续的图像对齐、校正或结构分析等处理流程。具体适用场景的详细说明源站未提供。
【使用方法】
数据以多帧 TIFF 文件形式提供，共 12117 个文件。用户可根据研究需要对这些未对齐的多帧电影图像进行后续处理。由于文件最初为未进行增益归一化的整数 MRC 文件，并已转换为 TIFF，使用时应留意其数据格式和归一化状态。具体使用步骤或推荐软件源站未提供。
【质量与限制】
数据为未对齐的多帧电影图像，且原始 MRC 文件未进行增益归一化。这些特征可能影响直接使用时的图像质量或定量分析，需要用户在后续处理中加以考虑。其他质量指标或限制信息源站未提供。
【引用与许可】
引用方式与许可信息源站未提供。
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://ebi.ac.uk/biostudies/studies/EMPIAR-11318
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
EMPIAR-11318 阿尔茨海默病患者脑细胞组分中的Tau蛋白纤维 1.9 未对齐多帧电影显微照片 - 多帧TIFF 12117 40 无符号字节 这些文件由EPU以增益未归一化的整数MRC格式写入，随后通过mrc2tif转换为TIFF文件。
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
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