脊髓fMRI数据：3T数据经NORDIC去噪处理
该数据集为在MRI扫描仪中采集的脊髓fMRI数据，处理过程中使用仅基于幅度图像的NORDIC去噪以降低热噪声。数据由Rangaprakash, D与Barry, Robert提供，发布于Harvard Dataverse，发布时间为2026年，主题涉及医学、健康与生命科学及脊髓fMRI，本站归类于神
基本信息
资源简介
脊髓fMRI数据：3T数据经NORDIC去噪处理
该数据集为脊髓功能性磁共振成像（fMRI）数据，采集于MRI扫描仪，并在处理流程中采用了NORDIC去噪方法，且去噪仅使用幅度图像，以尽可能降低热噪声的影响。数据由Rangaprakash, D与Barry, Robert提供，发布于Harvard Dataverse，发布时间为2026年，主题标签涵盖医学、健康与生命科学以及脊髓fMRI。在分类上，该数据集归入神经系统疾病方向下的颈椎管狭窄症/脊髓型颈椎病类别，可供相关领域的研究者了解和使用。
【数据集背景】
脊髓fMRI是研究脊髓功能活动的重要影像手段，但脊髓结构细小、周围组织复杂，采集到的信号容易受到热噪声等因素干扰，影响数据质量。该数据集正是在这一背景下产生：数据在MRI扫描仪中采集，并在处理过程中引入NORDIC去噪步骤，且该步骤仅基于幅度图像进行，目的是将热噪声降至较低水平。数据集的主题标签为医学、健康与生命科学以及脊髓fMRI，所属分类为神经系统疾病中的颈椎管狭窄症/脊髓型颈椎病，说明其面向的领域与脊髓相关疾病的影像研究密切相关。
【数据内容】
该数据集的内容为脊髓fMRI数据，属于经NORDIC去噪处理后的3T数据。数据在MRI扫描仪中获取，处理时执行了NORDIC去噪，并明确仅使用幅度图像，以最小化热噪声。除上述内容外，源站未提供关于受试者数量、扫描序列参数、图像文件格式、数据规模等更具体的信息。
【采集与来源】
数据采集于MRI扫描仪。数据来源站为doi.org，发布机构为Harvard Dataverse，发布时间为2026年。数据作者为Rangaprakash, D与Barry, Robert。源站描述仅说明数据在MRI扫描仪中采集并在处理中执行了基于幅度图像的NORDIC去噪，未提供采集地点、扫描设备型号、采集时间跨度等进一步信息。
【适用场景】
结合其主题标签与分类，该数据集适用于脊髓fMRI相关的医学、健康与生命科学研究，尤其是与颈椎管狭窄症/脊髓型颈椎病等神经系统疾病相关的影像分析场景。由于数据经过NORDIC去噪处理，可用于考察去噪处理后的脊髓fMRI数据表现。源站未提供该数据集具体的适用任务、分析流程或验证结论。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件组织方式、预处理步骤与推荐分析工具等均未提及。
【质量与限制】
该数据集在處理过程中使用仅基于幅度图像的NORDIC去噪以降低热噪声，这是源站描述中明确提到的质量相关处理。除此之外，源站未提供数据质量评估指标、信噪比数值、数据完整性说明或已知限制等信息。
【引用与许可】
数据作者为Rangaprakash, D与Barry, Robert，发布机构为Harvard Dataverse，来源站为doi.org，发布时间为2026年。源站未提供具体的引用格式与许可条款信息。
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://doi.org/10.7910/DVN/QDWOUI
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:
数据集大小约 46.81 GB。
数据说明
该数据是在MRI扫描仪中采集的。在处理数据时，采用了NORDIC去噪方法（仅使用幅度图像）以尽量减少热噪声。
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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