免疫组化验证数据

源站将其描述为采用 NWB 标准的神经生理学数据集,并与 BRAIN Initiative 相关,联系人列为 DeLorenzo, Lauren

dandi
2021-10-05 更新
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时间序列免疫组化神经电生理NWB标准格式神经系统疾病质量评估基准测试脑科学
IHC Validation Data

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2021-10-05
版本
draft

资源简介

免疫组化验证数据

IHC Validation Data 是发布在 dandiarchive.org 上的数据集,对应 DANDI Archive 的 dandiset 000143,在本站被归入神经系统疾病 / 其他。源站将其描述为采用 NWB 标准的神经生理学数据集,并与 BRAIN Initiative 相关,联系人列为 DeLorenzo, Lauren。

【数据集背景】

围绕 IHC Validation Data 可确认的背景信息来自其来源站。它被收录在 DANDI Archive,编号为 000143,并被描述为 NWB-standard neurophysiology dataset,同时带有 BRAIN Initiative 这一关联信息。联系人信息为 DeLorenzo, Lauren。除此之外,关于该数据集产生的具体研究项目、所属机构、资助来源、伦理审批、时间跨度以及命名中可能涉及的专业含义,源站未提供。

【数据内容】

源站将该数据集归入神经系统疾病 / 其他,并说明其为 NWB 标准的神经生理学数据集。就此可以确认的是,其数据组织方式与 NWB 标准有关,内容方向属于神经生理学。至于具体包含哪些受试者或样本、记录区域、信号类型、通道数量、采样参数、实验条件、行为任务、验证指标、图像或表格结果,以及数据文件的数量与体积,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 dandiarchive.org,对应 DANDI Archive dandiset 000143。源站描述其为 NWB-standard neurophysiology dataset,且与 BRAIN Initiative 相关。联系人列为 DeLorenzo, Lauren。关于采集设备、采集协议、实验地点、操作人员、动物或人类受试者信息、伦理与合规材料、原始数据与衍生数据的处理流程,源站未提供。

【适用场景】

源站未提供该数据集的具体适用场景说明。依据来源站对其作出的 NWB 标准神经生理学数据集描述,它可在神经生理学数据共享、标准化数据组织与再利用等通用方向上被检索和识别;但该数据究竟适合回答哪些科学问题、支持哪些分析流程、服务于哪些验证任务,以及是否适合临床或转化研究,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供详细使用方法。可确认的是,该数据集发布在 dandiarchive.org,并对应 dandiset 000143。使用者如需进一步了解,应以该来源站及对应编号为入口,查看其页面所提供的说明、文件组织与访问方式。关于下载步骤、读取工具、NWB 文件解析方式、版本选择、访问权限、账户要求和技术支持,源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供质量评估结论、验证指标、数据完整度、已知错误、偏倚、适用范围限制或使用风险说明。由于该数据集被描述为 NWB 标准的神经生理学数据集,使用者仍需自行确认其元数据、文件可读性、与自身分析流程的兼容性以及是否符合研究目的。关于质量控制流程和限制条件,源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用格式、许可协议、使用条款、DOI、版权归属或二次分发要求。可确认的联络信息为联系人 DeLorenzo, Lauren。若需引用或使用 IHC Validation Data,应以 dandiarchive.org 上 dandiset 000143 的页面信息为准,并遵循来源站届时展示的许可与引用要求;具体条款源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://dandiarchive.org/dandiset/000143

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

DANDI Archive dandiset 000143。NWB 标准神经生理学数据集(BRAIN Initiative)。联系人:DeLorenzo, Lauren。

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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