小鼠下丘高频过表征支持超声发声处理数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.1j3t3

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 4.33 GB。

数据说明

小鼠在生物医学研究中至关重要，其发声因作为神经、言语和语言障碍模型中日益重要的表型分析工具，而成为广泛健康相关学科研究人员的兴趣所在。然而，小鼠对发声的听觉处理机制尚不十分清楚。小鼠听力图显示，在15-25 kHz频率范围内敏感度最高，但对于它们通常发声的更高超声频率，敏感度较弱。为了探究小鼠对发声的听觉处理，我们沿听觉通路三个不同阶段——外周的听神经和耳蜗核，以及中脑的下丘——测量了对纯音和发声的诱发电位、单单元和多单元响应。听性脑干反应测量表明，对于高于32 kHz的频率，中脑相对于外周的响应更强。

这一结果得到了单细胞和多细胞记录研究的证实，显示高超声频率音调和发声仅能引起外周少量细胞的反应，而在下丘脑中则有更大比例的细胞产生响应。这些发现提示，小鼠对交流呼叫的处理得益于听觉系统对高频声音的专门化，这种专门化在听觉通路的中枢站点开始显现。

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。