人类左侧中央前回神经元集群手势编码数据集

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab6489054bea021aad33450a75b7db009a9664840492f322e85689f5e31f5be14

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

理解驱动灵巧上肢运动的皮层活动模式，有望通过开发新型脑机接口（BCI）技术，惠及广大行动受限的临床人群。本研究考察了两名颈段脊髓损伤的BrainGate临床试验参与者在其尝试执行一组48种不同手势时，利用微电极阵列从优势半球记录到的运动皮层神经元集群活动。尽管每名参与者各自神经潜空间的组织方式具有独特性，但仍可实现全部48种手势约70%的分类准确率（对于10种手势的集合则约为90%）。

我们的结果表明，在人类中央前回单个半球记录到的单单位集合活动有潜力在双手上生成广泛的手势相关信号，提供一套直观且多样的潜在命令信号……，# 数据来源：人类左侧中央前回神经元集合中的手势编码 数据集DOI：10.5061/dryad.cvdncjtcq ## 数据与文件结构说明 用于以下研究的分析代码：人类左侧运动前皮层神经元集合中的手势编码 这些数据随以下手稿发布：“人类左侧中央前回神经元集合中的手势编码”，Vargas-Irwin, Carlos, Tommy Hosman, Jacob T. Gusman, Tsam Kiu Pun, John D. Simeral, Tyler Singer-Clark, Anastasia Kapitonava, Ziv Williams, Jaimie M. Henderson, Leigh Hochberg。

《Communications Biology》（有条件接受）Biorxiv预印本：https://doi.org/10.1101/2024.08.23.608325 通讯作者：Carlos Vargas-Irwin，Brown University https://orcid.org/0000-0002-3526-3754 概述 本数据集包含这些实验期间记录的处理后神经活动，共计8，249次尝试

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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