非节律性头方向细胞不受吸引子网络动力学约束的数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.202m6h0

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 3.05 GB。

数据说明

计算模型推测，头方向细胞是整合头部角转动的吸引子网络的一部分。该网络需要来自视觉地标的输入，以将头方向信号锚定到外部世界。我们研究了关于头方向和视觉地标的信息是否在内侧内嗅皮层和旁下托中整合，从而产生表达头方向和视觉地标联合编码的神经元。我们发现，海马旁头方向细胞可以根据其θ节律活动分为两类：非节律性和θ节律性头方向细胞。视觉地标的操控导致了大多数头方向细胞的调谐曲线改变，其中最大的视觉驱动变化出现在非节律性头方向细胞中。重要的是，非节律性头方向细胞的调谐修改在细胞间往往是不一致的，这驳斥了类似吸引子动力学控制非节律性头方向细胞的观念。这些发现揭示了一群新的非节律性头方向细胞，其可塑的组织由视觉地标控制。

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。