大脑情绪处理中的群际社会影响
主题标签：神经系统疾病、情绪处理、群际社会影响、脑影像、neurovault。本数据集为神经系统疾病领域公开数据集，主题涵盖神经系统疾病。
基本信息
资源简介
大脑情绪处理中的群际社会影响
该数据集英文名为 Intergroup social influence on emotion processing in the brain，来源于 neurovault.org，收录了与论文《Intergroup Social Influence on Emotion Processing in the Brain》（作者为 L.C. Lin、Y. Qu 与 E.H. Telzer）相关的脑影像图像。数据集在分类上归属于神经系统疾病 / 其他，主题标签涵盖神经系统疾病、情绪处理、群际社会影响、脑影像以及 neurovault。作为神经系统疾病领域的公开数据集，其内容围绕群际社会影响如何作用于大脑中的情绪处理过程展开，适合关注社会神经科学、情绪加工及脑影像研究的用户了解与使用。
【数据集背景】
该数据集对应一篇研究论文，论文题目为《Intergroup Social Influence on Emotion Processing in the Brain》，作者为 L.C. Lin、Y. Qu 与 E.H. Telzer。数据集的主题涉及群际社会影响与情绪处理，并归属于神经系统疾病 / 其他这一分类之下。其来源站为 neurovault.org，该平台通常用于公开分享脑影像研究产生的图像数据。数据集的主题标签包括神经系统疾病、情绪处理、群际社会影响、脑影像以及 neurovault，这些标签共同勾勒出数据集所属的研究方向与应用领域。
【数据内容】
该数据集收录的是上述论文中的图像。根据来源站描述，这一集合包含来自该论文的图像。数据集的主题标签表明其内容与情绪处理、群际社会影响以及脑影像相关。除此之外，关于图像的具体数量、模态、格式、分辨率、被试信息或统计图谱类型等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据集的来源站为 neurovault.org。来源站描述指出，该集合包含来自论文《Intergroup Social Influence on Emotion Processing in the Brain》的图像，论文作者为 L.C. Lin、Y. Qu 与 E.H. Telzer。关于数据采集的具体时间、地点、设备、被试群体、实验设计或采集参数等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集归属于神经系统疾病 / 其他分类，主题涵盖神经系统疾病、情绪处理、群际社会影响与脑影像。基于这些主题信息，其潜在适用场景可能包括围绕情绪处理与群际社会影响的脑影像研究、社会神经科学相关分析，以及神经系统疾病领域的公开数据参考。但关于该数据集具体支持哪些分析类型、能否用于特定疾病诊断或预测等，源站未提供。
【使用方法】
关于该数据集的具体使用方法，例如如何下载、以何种格式读取、是否需要特定软件或工具进行处理、是否提供配套代码或说明文档等，源站未提供。
【质量与限制】
关于该数据集的质量评估、数据完整性、潜在偏差、适用范围限制或已知问题等，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集对应论文《Intergroup Social Influence on Emotion Processing in the Brain》，作者为 L.C. Lin、Y. Qu 与 E.H. Telzer。关于该数据集的引用格式、许可条款、使用限制或版权信息等，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。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://neurovault.org/collections/3891
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
本集合包含L.C. Lin、Y. Qu与E.H. Telzer所著论文《群体间社会影响对大脑情绪处理的作用》中的图像。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
