特发性震颤相位锁定干扰时序相干性非侵入抑制的FEM模型
该数据集来自 search.dataone.org，面向特发性震颤的神经系统疾病研究，包含一个 Sim4Life 项目以及一个 Python 脚本
基本信息
资源简介
特发性震颤相位锁定干扰时序相干性非侵入抑制的FEM模型
FEM Model for: 'Non-invasive Suppression of Essential Tremor via Phase-Locked Disruption of its Temporal Coherence'
该数据集来自 search.dataone.org，面向特发性震颤的神经系统疾病研究，包含一个 Sim4Life 项目以及一个 Python 脚本。该脚本用于复现论文《Non-invasive Suppression of Essential Tremor via Phase-Locked Disruption of its Temporal Coherence》中 Figure 2B 的结果。数据以 In Silico Model 形式提供，可用于在仿真环境中重现相位锁定干扰时序相干性以非侵入方式抑制特发性震颤的建模结果，适合相关神经调控与计算建模研究参考（来源 DataONE）。
【主题与分类】
主题标签：Essential Tremor、Medicine, Health and Life Sciences、In Silico Model。本站分类：神经系统疾病/特发性震颤。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A4d9c65fa37997bee1fdda28a1cd9ec1eaf0f1c20f6c7cb8e03ea7c0675bb5669
下载信息
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使用方式
数据集获取
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；
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- 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
该数据集包含一个Sim4Life项目、一个Python脚本，用于复现出版物《通过相位锁定破坏特发性震颤的时间相干性实现非侵入性抑制》中图2B的结果。
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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