基本信息

模态

时间序列

创建/更新时间

2024-04-08

版本

draft

资源简介

CR DBS 神经生理数据集

CR DBS 是一个面向神经系统疾病领域的公开数据集，收录于 DANDI Archive，对应编号为 dandiset 000958。该数据集以 NWB 标准组织神经生理学数据，属于 BRAIN Initiative 相关数据资源。数据集联系人信息为 Meka, Sai Sri Lakshmi。从整体定位来看，它服务于神经系统疾病方向的研究与数据共享需求，主题涵盖神经系统疾病。该数据集以标准化格式提供，便于神经科学、临床神经病学及相关交叉领域的研究人员获取和使用，用于探索神经系统疾病相关的神经生理信号特征。以下从背景、内容、来源、适用场景、使用方法、质量与限制以及引用与许可等方面进行介绍。

【数据集背景】

该数据集属于神经系统疾病领域，主题涵盖神经系统疾病。其来源站为 dandiarchive.org，是 DANDI Archive 中的 dandiset 000958。DANDI Archive 是面向神经生理学数据的公开归档平台，该数据集以 NWB 标准进行组织，并与 BRAIN Initiative 相关。数据集联系人信息为 Meka, Sai Sri Lakshmi。关于该数据集的具体研究项目背景、资助信息及发起机构等，源站未提供。

【数据内容】

该数据集为 NWB 标准的神经生理学数据集，所属领域为神经系统疾病。其主题涵盖神经系统疾病。关于具体的记录模态、通道数量、受试者数量、实验任务、时间跨度、文件规模及数据文件结构等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 dandiarchive.org，对应 DANDI Archive 的 dandiset 000958。数据集联系人信息为 Meka, Sai Sri Lakshmi。关于采集设备、采集地点、受试者信息、伦理审批及具体采集流程等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于神经系统疾病领域的神经生理学研究与数据分析。由于其采用 NWB 标准并属于 BRAIN Initiative 相关资源，可用于神经生理信号的标准化处理、方法验证及数据共享等通用用途。关于该数据集具体支持的疾病类型、分析任务或临床场景，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 dandiarchive.org 获取，对应 dandiset 000958。使用者可依据 DANDI Archive 的常规访问方式获取数据。关于具体的下载方式、访问权限、所需工具及预处理步骤等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 DANDI Archive 公开数据集，采用 NWB 标准。关于数据质量评估、标注完整性、缺失情况、偏倚及使用限制等，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集联系人信息为 Meka, Sai Sri Lakshmi。关于具体的引用格式、许可条款及使用协议等，源站未提供。

原始链接

https://dandiarchive.org/dandiset/000958

访问原始数据

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使用方式

数据集获取

源站：https://dandiarchive.org/dandiset/000958

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。

数据说明

DANDI Archive dandiset 000958. NWB-standard neurophysiology dataset (BRAIN Initiative). Contact: Meka, Sai Sri Lakshmi.

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