小鼠顶叶皮层决策与导航数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.ht3564h

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 748.4 MB。

数据说明

后顶叶皮层（PPC）被认为参与导航、运动控制以及视觉引导的决策。为了将这些观点联系起来，我们在小鼠执行由视觉决策驱动的虚拟导航任务时测量了PPC的活动。PPC神经元对动物空间位置和航向角的特定组合具有选择性。这种选择性密切预测了单个PPC神经元的活动，以及它们在选择选择性序列中集体放电模式的排列。这些序列反映了PPC对动物导航轨迹的编码。使用决策而非航向作为预测变量时，拟合更差；而在航向之外加入决策，仅略微改善拟合。基于视觉或运动变量的替代模型表现更差。我们得出结论：当小鼠利用视觉选择其轨迹时，顶叶皮层活动的很大一部分可由空间位置和航向等简单属性预测。

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。