人类海马体在月经周期中的活体动态
动物研究证据表明，海马体结构存在类似的细微波动，主要与雌激素有关。在几种具有显著性别二态性的神经精神疾病中已观察到海马体异常
基本信息
资源简介
人类海马体在月经周期中的活体动态
该数据集名为 In-vivo Dynamics of the Human Hippocampus across the Menstrual Cycle，来源于 neurovault.org，在本站归类于神经系统疾病 / 其他。数据集围绕人类海马体在月经周期中的在体动态变化展开，关注性激素波动与海马体结构之间可能存在的联系。源站描述指出，性激素在月经周期中会发生波动，动物研究证据提示海马体结构也存在类似的细微波动，且主要与雌激素有关；在几种具有显著性别二态性的神经精神疾病中，已观察到海马体异常。然而，在健康人群中，细微的性激素波动对人类海马体结构的潜在影响尚不明确。该数据集通过纵向神经影像与严格的月经周期监测相结合，评估与生理性性激素变化相关的海马体微结构潜在变化。
【数据集背景】
性激素在月经周期中并非恒定，而是呈现波动变化。动物研究证据表明，海马体结构可能存在类似的细微波动，并且这种波动主要与雌激素有关。与此同时，海马体异常已在几种具有显著性别二态性的神经精神疾病中被观察到，这提示海马体结构与性激素之间可能存在值得关注的关联。然而，在健康状态下，细微的性激素波动是否会影响人类海马体结构，仍不清楚。该数据集正是针对这一问题，尝试通过纵向神经影像与严格的月经周期监测，评估生理性性激素变化是否伴随海马体微结构的变化。
【数据内容】
该数据集包含对一名健康女性受试者在两个完整月经周期内采集的三十次纵向弥散加权成像扫描。基于这些扫描，研究者计算了海马体各向异性分数（FA），该指标对微结构完整性的变化较为敏感，并围绕其展开分析。除上述信息外，源站未提供更多关于数据内容的具体说明。
【采集与来源】
数据来源于 neurovault.org。采集对象为一名健康女性受试者，采集方式为纵向弥散加权成像，采集跨度覆盖两个完整月经周期，共获得三十次纵向扫描。采集过程与严格的月经周期监测相结合，以支持对生理性性激素变化相关海马体微结构变化的评估。除上述信息外，源站未提供更多关于采集设备、采集参数、监测方法或来源机构的细节。
【适用场景】
该数据集适用于研究与月经周期相关的性激素波动和人类海马体结构或微结构之间关系的场景，尤其是关注健康状态下海马体微结构是否随生理性性激素变化而发生改变的问题。由于涉及海马体各向异性分数（FA）这一对微结构完整性变化敏感的指标，也可用于探索海马体微结构完整性的纵向变化。此外，鉴于海马体异常与具有显著性别二态性的神经精神疾病相关，该数据集可能为相关领域的机制探讨提供参考。除上述信息外，源站未提供更多关于适用场景的说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于单一健康女性受试者，覆盖两个完整月经周期，共三十次纵向弥散加权成像扫描。其设计强调纵向神经影像与严格月经周期监测的结合，并采用海马体各向异性分数（FA）作为对微结构完整性变化敏感的指标。由于样本为单一个体，相关发现的外推需谨慎。除上述信息外，源站未提供更多关于数据质量、噪声、缺失情况或使用限制的说明。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://neurovault.org/collections/1543
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:
数据说明
性激素在月经周期中会发生波动。动物研究证据表明，海马结构也存在类似的细微波动，主要与雌激素相关。在几种具有显著性别二态性的神经精神病理中，已观察到海马异常。然而，细微的性激素波动对健康状态下人类海马结构的潜在影响尚不清楚。我们测试了纵向神经影像结合严格月经周期监测的可行性，以评估与生理性性激素变化相关的海马微结构潜在变化。我们在两个完整月经周期内，对一名健康女性受试者进行了30次纵向弥散加权成像扫描。我们计算了海马各向异性分数（FA），这是一种对微结构完整性变化敏感的指标，并研究了其与雌激素的潜在相关性。我们观察到，双侧海马FA值与雌激素之间存在显著正相关，FA峰值与排卵密切平行。
这项探索性单被试研究证明了在月经周期中进行纵向弥散加权成像（DWI）扫描方案的可行性，并首次将细微的内源性激素波动与体内各向异性分数（FA）的变化联系起来。鉴于近期对单一个体进行神经表型分型的尝试，我们的发现强调了将月经周期监测与高采样率的个体神经影像数据相结合，以解答关于成人大脑可塑性动态变化这一根本问题的重要性。
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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