连续深度动态分析（CDDA）：异质性睡眠深度轨迹的事后估计框架
该数据集面向连续深度动态分析（CDDA）这一事后估计框架，包含312条经匿名化处理的EEG/ORP衍生睡眠深度轨迹，并附轨迹数据与分析代码
基本信息
资源简介
连续深度动态分析（CDDA）：异质性睡眠深度轨迹的事后估计框架
Continuous Depth-Dynamics Analysis (CDDA):A Post-Estimation Framework for Heterogeneous Sleep-Depth Trajectories
该数据集面向连续深度动态分析（CDDA）这一事后估计框架，包含312条经匿名化处理的EEG/ORP衍生睡眠深度轨迹，并附轨迹数据与分析代码。数据经伦理批准（KT-152, 2023），已确认知情同意与隐私保护，展示了所提出CDDA框架下的连续深度动态。该数据集适用于睡眠生物信息学复现与开放获取研究，主题涉及机器学习、脑电图、生物医学信号处理及睡眠神经化学（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：用于CDDA的数据集：异质性睡眠深度轨迹的事后估计框架。包含312条经匿名化处理的EEG/ORP衍生睡眠深度轨迹。经伦理批准（KT-152, 2023）；已确认知情同意与隐私。数据通过所提出的CDDA框架展示了连续深度动态。文件包括轨迹数据和分析代码。旨在用于睡眠生物信息学复现和开放获取研究。DOI已预留。
【主题与分类】
主题标签：Machine Learning、Electroencephalography、Biomedical Signal Processing、Neurochemistry of Sleep。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/58w3v582k4/3
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.17632/58w3v582k4.3
标准获取流程：
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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:
数据集大小约 120.7 KB。
数据说明
CDDA数据集：异质性睡眠深度轨迹的事后估计框架。包含312条匿名化的脑电图/眼动图衍生的睡眠深度轨迹。经伦理委员会批准（KT-152, 2023）；已确认知情同意与隐私保护。数据通过所提出的CDDA框架展示了连续的深度动态变化。文件包括轨迹数据和分析代码。旨在用于睡眠生物信息学的复现研究和开放获取研究。DOI已预留。
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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