小鼠下丘高频过表征支持超声发声处理

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad4992e32beaeb62cb48cbe4aa525a2b2c225c96fad75b20a9172cd3aab4cd2ac

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

小鼠在生物医学研究中至关重要，其发声已成为广泛健康相关学科研究人员关注的主题，因为小鼠发声作为神经、言语和语言障碍模型中的表型分析工具，其价值日益重要。然而，小鼠发声听觉处理的内在机制尚不十分清楚。小鼠听力图显示其在15-25 kHz频率之间具有敏感性峰值，但对其通常发声的更高超声频率敏感性较弱。为研究小鼠发声的听觉处理，我们沿听觉通路三个不同阶段——外周听神经和耳蜗核，以及中脑下丘——测量了诱发电位、单单位和多单位对纯音和发声的响应。听性脑干反应测量结果表明，相对于外周……中脑的反应更强。

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。