基于PRISMA 2020的430项fMRI到图像重建研究系统综述与文献计量分析精选数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23740578

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。

数据集大小约 866.1 KB。

数据说明

本数据集伴随一项修订后的系统综述，该综述关注用于从功能磁共振成像（fMRI）重建所见与想象图像的生成模型。第2版包含2010–2026年间的190项纳入研究：其中88项是在对第1版所收录430条记录重新评估后保留的研究，另有102项是通过更新检索识别出的研究。检索于2026年10月24日进行，覆盖PubMed、arXiv、OpenAlex及前向引文检索。早期记录依据修订后的纳入标准重新评估，并更正了书目信息，明确了纳入或排除决定。该数据集支持在研究层面分析重建范式、模型组件、脑到潜空间映射、结构与语义通路、生成先验、评估实践、可重复性及偏倚风险。每项研究均记录证据等级；107项纳入研究具有全文证据。包含文件：1.

Dataset_fMRI_Image_Reconstruction_v2.xlsx —— 主工作簿，包含190项纳入研究、排除记录、对原始430条记录的重新评估、详细的研究层面编码，以及带有支持性注释的Recon-RoB领域评级。README工作表包含变量定义、排除代码和评估规则。2. PRISMA_2020_flow_diagram_v2.png —— 更新后的研究筛选流程图，展示了新检索分支与既往记录分支及其对最终190项研究语料的贡献。初筛、编码和偏倚风险评估由AI辅助完成。两位作者独立验证了分层抽样样本，分歧在最终定稿前已解决。本版本取代版本1（https://doi.org/10.5281/zenodo.22086597）。原始430条记录仍可在工作簿内追溯，而最终纳入语料反映了修订后的纳入标准。

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。