婴儿睡眠与清醒状态下的功能网络

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac79015cf539d44c64a428f2789f2941f3a69bcc828b865a6629e315c8a679d4c

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。

数据说明

功能脑网络在发育早期与后期的评估方式不同：婴儿几乎普遍在睡眠状态下接受扫描，而成人通常在清醒状态下接受扫描。因此，观察到的婴儿与成人功能网络之间的差异可能反映的是意识状态的不同，而非或不仅仅是发育变化。我们通过比较婴儿在自然睡眠和清醒观看电影时的fMRI扫描功能网络来探讨这一问题。作为参照，我们还扫描了成人在清醒静息和观看电影时的状态。同一状态内（婴儿的睡眠与电影；成人的静息与电影）的全脑功能连接比跨状态更为相似。事实上，基于功能连接模式训练的分类器能够稳健地解码婴儿状态，甚至能泛化到成人；有趣的是，基于成人状态训练的分类器对婴儿的泛化效果则不那么好。此外，婴儿与成人功能连接之间的整体相似性……详情请参阅原稿。引用：Yates, T. S., Ellis, C. T., & Turk-Browne, N. B. (2023). Functional networks in the infant brain during sleep and wake states.

大脑皮层。有关如何使用这些数据的指导，请参阅README。 ## 数据集来自“婴儿大脑在睡眠和清醒状态下的功能网络” *** Yates, T. S., Ellis, C. T., & Turk-Browne, N. B. (2023). 婴儿大脑在睡眠和清醒状态下的功能网络。大脑皮层。本目录包含用于手稿分析的原始和预处理静息态及电影观看数据。要分析这些数据，您应参考https://github.com/ntblab/infant_neuropipe/tree/RestingState/。特别是，[https://github.com/ntblab/infant_neuropipe/tree/RestingState/scripts/RestingState/RestingState.ipynb](https://github.com/ntblab/infant_neuropipe/tree/RestingState/scripts/Restin

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。