静息态功能连接MRI中通过时间滞后最大化负相关数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.pb899

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数据集大小约 7.00 GB。

数据说明

本文旨在更深入地理解静息态功能连接磁共振成像（r-fcMRI）中负相关的生理意义。我们计算并分析了18名健康人类基于解剖学的脑区之间的相关性，分别在有无全脑信号校正以及有无空间平滑处理的条件下进行。此外，我们还计算了18只未麻醉大鼠基于解剖学的脑区之间的相关性，并将其与人类数据进行了比较。采用T统计量来区分正连接与负连接。空间平滑和全脑信号校正的应用增加了显著正连接的数量，但它们对负连接的影响则较为复杂。正连接主要观察于皮层结构之间，而大多数负连接则出现在皮层与非皮层结构之间，非皮层结构之间几乎未观察到负连接。在人类和大鼠中，双侧同源区域之间从未观察到负连接。

在人类和大鼠数据中，正连接与负连接的主要区别在于，正连接随时间延迟变得不那么显著，而负连接随时间延迟变得更加显著。这一效应在所有四种分析类型中均显而易见（无论是否进行全局信号校正和空间平滑），但在未对全局信号进行校正的分析中最为显著。我们假设，r-fcMRI连接的正负性反映了脑血容量（CBV）和脑血流（CBF）对BOLD信号的相对贡献，并且这些相对贡献具有位置特异性。如果一个区域的脑循环主要由CBF调节，而另一个区域主要由CBV调节，那么这些区域之间的功能连接可能表现为r-fcMRI负相关和时间延迟相关。同样，负相关也可能源于空间上不均匀的呼吸

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

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