脊髓fMRI数据：经NORDIC去噪处理的7T数据
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NORDIC去噪方法（同时利用幅度图像和相位图像）以尽量降低热噪声
基本信息
资源简介
脊髓fMRI数据：经NORDIC去噪处理的7T数据
该数据集英文名为“Spinal cord fMRI data: 7T data processed with NORDIC denoising”，是一份在MRI扫描仪中采集的脊髓功能磁共振成像（fMRI）数据。数据在处理过程中采用了NORDIC去噪方法，并同时利用幅度图像和相位图像，以尽量降低热噪声对信号的影响。数据集由Rangaprakash, D与Barry, Robert完成，来源为doi.org，机构归属为Harvard Dataverse，发布时间为2026年。在分类上，该数据被归入神经系统疾病下的颈椎管狭窄症/脊髓型颈椎病方向，主题标签涵盖医学、健康与生命科学以及脊髓fMRI。整体而言，这是一份面向脊髓功能成像研究、经过专门去噪处理的7T fMRI数据资源。
【数据集背景】
脊髓fMRI是研究脊髓功能活动的重要影像手段，而高场强（如7T）扫描在提升空间分辨率和信噪比潜力的同时，也更容易受到热噪声等因素的干扰。该数据集正是在这一背景下产生：数据在MRI扫描仪中采集，并在处理环节引入NORDIC去噪，且去噪同时使用幅度图像与相位图像两方面的信息，目的是尽量降低热噪声。数据集被归入神经系统疾病分类下的颈椎管狭窄症/脊髓型颈椎病方向，说明其应用语境与脊髓相关疾病的影像研究相关。
【数据内容】
该数据集的内容为脊髓fMRI数据，主题标签包括Medicine, Health and Life Sciences与Spinal cord fMRI。数据经过NORDIC去噪处理，处理中同时利用幅度图像和相位图像以抑制热噪声。除上述内容外，源站未提供关于数据具体受试者数量、扫描序列参数、文件格式与目录结构等更细化的说明。
【采集与来源】
数据在MRI扫描仪中采集，采集场强为7T（由数据集名称体现）。数据来源站为doi.org，机构为Harvard Dataverse，作者为Rangaprakash, D与Barry, Robert，发布时间为2026年。源站描述仅说明数据在MRI扫描仪中获取并在处理时执行了NORDIC去噪，其余采集细节源站未提供。
【适用场景】
基于其主题标签与分类，该数据可用于脊髓fMRI相关的医学、健康与生命科学领域研究，尤其是与颈椎管狭窄症/脊髓型颈椎病方向相关的功能影像分析。经过NORDIC去噪处理的特点，使其适合用于关注热噪声抑制效果、或需要在低噪声条件下分析脊髓功能信号的场景。具体的研究设计适配与任务范式，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据读取方式、预处理流程建议、分析工具与参数设置等均未提及。使用者需依据数据自身格式与相关领域通用流程自行判断。
【质量与限制】
该数据经过NORDIC去噪处理，处理中同时利用幅度图像和相位图像以尽量降低热噪声，这是其质量处理方面的已知信息。除此之外，源站未提供关于数据质量评估指标、信噪比数值、伪影情况、样本量及适用范围限制等进一步说明。
【引用与许可】
作者为Rangaprakash, D与Barry, Robert，机构为Harvard Dataverse，来源站为doi.org，发布时间为2026年。关于引用格式与使用许可的具体条款，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://doi.org/10.7910/DVN/RSZAEU
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 21.45 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（同时使用幅度图像和相位图像），以最大限度地减少热噪声。
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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