脊髓细胞外记录：自发活动与虚构运动
该数据集来自 University College London，包含出生后脊髓腰段腹根细胞外记录的原始与分析数据，分为两部分：正常人工脑脊液（aCSF）灌流下的自发活动，以及 aCSF 混合 NMDA、5-HT 和多巴胺诱导的稳定节律性爆发活动（虚构运动）
基本信息
资源简介
脊髓细胞外记录：自发活动与虚构运动
Extracellular spinal recordings: spontaneous activity and fictive locomotion
该数据集来自 University College London，包含出生后脊髓腰段腹根细胞外记录的原始与分析数据，分为两部分：正常人工脑脊液（aCSF）灌流下的自发活动，以及 aCSF 混合 NMDA、5-HT 和多巴胺诱导的稳定节律性爆发活动（虚构运动）。实验组包括同窝对照小鼠和发生早发性全身扭转性肌张力障碍的脊髓 Tor1a d-cko 小鼠。数据可用于研究脊髓自发活动与药物诱导节律性运动输出的差异，以及肌张力障碍相关神经活动特征（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：体外细胞外记录数据集，包含正常人工脑脊液（aCSF）中的自发活动以及与 Pocratsky 等 2023 年 Science Translational Medicine 相关的药物诱导虚构运动。ENG_spontAct_aCSF.xlsx：来自出生后脊髓（出生后第 3-5 天）腰段腹根细胞外记录的原始和分析数据。数据反映脊髓用人工脑脊液（aCSF）灌流时观察到的自发活动。分组：同窝对照和发生早发性全身扭转性肌张力障碍的脊髓 Tor1a d-cko 小鼠。ENG_fictiveLocomotion.xlsx：来自出生后脊髓（出生后第 1-5 天）腰段腹根细胞外记录的原始和分析数据。数据反映脊髓用混合 NMDA、5-HT 和多巴胺鸡尾酒的 aCSF 灌流时观察到的稳定节律性爆发活动。
【主题与分类】
主题标签：Neurosciences not elsewhere classified。本站分类：神经系统疾病/肌张力障碍。
【获取与许可】
源站页面：https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Extracellular_spinal_recordings_spontaneous_activity_and_fictive_locomotion/19650942
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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/10.5522/04/19650942
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
正常人工脑脊液（aCSF）中自发活动及药物诱导的虚构运动体外细胞外记录数据集，与Pocratsky等人2023年发表于《Science Translational Medicine》的研究相关。ENG_spontAct_aCSF.xlsx：来自出生后脊髓（出生后第3-5天）腰段腹根细胞外记录的原始数据和分析数据。数据反映了脊髓灌注人工脑脊液（aCSF）时观察到的自发活动。分组：同窝对照组和脊髓Tor1a d-cko小鼠，后者出现早发性全身性扭转性肌张力障碍。ENG_fictiveLocomotion.xlsx：来自出生后脊髓（出生后第1-5天）腰段腹根细胞外记录的原始数据和分析数据。数据反映了脊髓灌注含NMDA、5-HT和多巴胺混合鸡尾酒的aCSF（仅限P3-P5记录）时观察到的稳定节律性爆发活动。完整方法学细节见相关出版物。
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。
