非人灵长类VPL聚焦超声与触觉神经调控-电生理
该数据集为2只猕猴VPL丘脑的颅内电生理记录，模态ieeg，任务包括聚焦超声与触觉刺激。FUS靶点为VPL或岛叶皮层，触觉刺激对侧手，每run的events.tsv中stim_site列为逐试次权威记录
基本信息
资源简介
非人灵长类VPL聚焦超声与触觉神经调控-电生理
FUS and Tactile Neuromodulation in NHP VPL - Electrophysiology
该数据集为2只猕猴VPL丘脑的颅内电生理记录，模态ieeg，任务包括聚焦超声与触觉刺激。FUS靶点为VPL或岛叶皮层，触觉刺激对侧手，每run的events.tsv中stim_site列为逐试次权威记录。采用32通道NeuroNexus探针和Blackrock系统采集，含spikes与LFP，数据格式有NWB、TSV、JSON，许可CC0（来源 OpenNeuro，CC0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：被试数：2 模态：ieeg 任务：FUS、触觉 原始猕猴电生理数据集 概述 本数据集包含来自猕猴VPL丘脑的颅内电生理记录，使用NeuroNexus V1x32-Edge（Vector Array）单柄探针（32个位点，100 µm间距，177 µm²铱位点）在Blackrock Cerebus系统上采集，涵盖两种条件： - 聚焦超声（FUS）神经调控，超声作用靶点分别为： - VPL丘脑（与记录阵列共定位），或 - 岛叶皮层（记录仍位于VPL） - 对记录半球对侧手部进行触觉刺激（右半球VPL阵列→左手刺激，除非某次会话另有说明） FUS靶点（VPL vs 岛叶皮层）和触觉刺激侧记录在每次运行的events.tsv的stim_site列中——以此作为每次试验的权威记录。 这些数据支持以下发表：Zheng, N., Yang, P.F., Phipps, M.A. et al. Transcranial focused ultrasound modulates spiking, LFP, and BOLD activity in the primate thalamus. Nat Commun (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-75826-8 被试 物种：Macaca fascicularis和Macaca mulatta 被试标识已匿名化。其他被试信息见participants.tsv。 实验设计 细胞外电生理记录来自：VPL 聚焦超声靶向：VPL或岛叶皮层 实验包括以下条件： - 聚焦超声刺激 - 触觉刺激 事件时序和刺激参数见相应的events.tsv文件。 电生理采集 记录系统：Blackrock Microsystems 记录硬件：CerePlex Dir…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.18112/openneuro.ds008610.v1.0.0。
【主题与分类】
主题标签：ieeg。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://openneuro.org/datasets/ds008610
使用许可：CC0。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://openneuro.org/datasets/ds008610
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 5.44 GB。
数据说明
OpenNeuro 数据集 ds008610。模态：ieeg。BIDS 标准化的神经影像数据集（MRI/EEG/MEG/PET）。
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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