鸡内耦合中耳扩大双耳时间差听觉范围数据集

该数据集来自 search.dataone.org,围绕鸡(Gallus gallus)内耦合中耳如何扩大双耳时间差(ITD)的听觉范围展开

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Internally coupled middle ears enhance the range of interaural time differences heard by the chicken

基本信息

模态
其他
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

鸡内耦合中耳扩大双耳时间差听觉范围数据集

Internally coupled middle ears enhance the range of interaural time differences heard by the chicken

该数据集来自 search.dataone.org,围绕鸡(Gallus gallus)内耦合中耳如何扩大双耳时间差(ITD)的听觉范围展开。数据在典型神经生理学实验条件下采集,即采用耳机刺激与颅骨开窗,记录耳蜗微音电位(CM)等指标,用于考察双耳间压力差接收机制对 ITD 的增强程度。数据可支撑声音定位、听觉时间分辨率及 ITD 编码神经回路演化等相关研究,属于神经系统疾病分类下的其他类数据(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):双耳时间差(ITD)是声音定位的若干主要线索之一。然而,对大多数动物而言,ITD 处于亚毫秒范围。由于对这种微小 ITD 的神经处理逼近了时间分辨率的极限,某一物种精确的 ITD 范围及其相对于其他定位线索的实用性,成为参与其中的神经回路演化过程中强大的选择压力。鸟类及其他非哺乳动物具有内耦合的中耳,作为压力差接收器工作,可能显著增强 ITD,具体取决于双耳间连接的精确特性。本文在鸡中研究了这种内部耦合的程度,特别是在通常用于 ITD 编码回路神经生理学的相同实验条件下,即采用耳机刺激与颅骨开窗。耳蜗微音电位(CM)w

【主题与分类】

主题标签:sound localization、auditory、Gallus gallus、Avian、hearing、ITD。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A27bd2160f7125d326d508eca67559ddbfc3e7d8cdc40796cee723e52ff4d1b6b

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

双耳时间差(ITD)是声音定位的几个主要线索之一。然而,对于大多数动物而言,ITD处于亚毫秒量级。由于对如此微小ITD的神经处理逼近了时间分辨率的极限,某一物种的精确ITD范围及其相对于其他定位线索的实用性,构成了参与其中的神经回路演化过程中强大的选择压力。鸟类及其他非哺乳动物具有内部耦合的中耳,作为压力差接收器运作,可能显著增强ITD,其程度取决于双耳连接的具体特性。本研究在鸡身上考察了这种内部耦合的程度,具体是在与ITD编码回路神经生理学研究通常所用相同的实验条件下进行的,即采用耳机刺激和颅骨开窗。在单耳和双耳刺激下,同时记录麻醉鸡双耳的耳蜗微音电位(CM),使用0.1至3 kHz的纯音。双耳传输在1.5 kHz处达到峰值,仅损失5.5 dB;平均双耳延迟为264 &[mu]s。

CM振幅随ITD变化而受到强烈调制,证实了显著的耳间耦合。从双耳CM相位推导出的“所闻ITD”与声学刺激相比显示出增强,增强因子最高达1.8。然而,实验条件损害了低频(&[lt] 1 kHz)的耳间传输。我们确定了在解释这些条件下获得的神经生理学数据并将其与自然自由场条件相关联时需要考虑的因素。

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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