上肢截肢前后手指敲击与全身运动的纵向功能MRI数据集

该数据集来自OpenNeuro,汇集四个独立MRI数据集,包含上肢截肢者与健全对照组的纵向及横断面功能磁共振数据。主数据集为三名计划性上肢截肢者在手术前后多次扫描,并配纵向健全对照

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医学影像分类mri
Longitudinal functional MRI datasets of finger tapping and whole-body movement before and after upper-limb amputation

基本信息

模态
医学影像
大小
236.358511469 GB
任务类型
分类
许可
CC0
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

上肢截肢前后手指敲击与全身运动的纵向功能MRI数据集

Longitudinal functional MRI datasets of finger tapping and whole-body movement before and after upper-limb amputation

该数据集来自OpenNeuro,汇集四个独立MRI数据集,包含上肢截肢者与健全对照组的纵向及横断面功能磁共振数据。主数据集为三名计划性上肢截肢者在手术前后多次扫描,并配纵向健全对照。数据涵盖手指敲击与全身运动任务,可用于研究截肢前后大脑皮层身体表征的稳定性与可塑性,支撑感觉运动皮层重组及神经影像分析方法开发(来源 OpenNeuro,CC0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):被试数: 75 模态: mri 任务: fingers, bodyloc 上肢截肢前后手指敲击与全身运动的纵向功能MRI数据集 概述 本OpenNeuro发布伴随研究:Schone HR, et al. Stable cortical body maps before and after arm amputation. Nature Neuroscience. 2025;28:2015–2021. 该仓库结合了四个独立MRI数据集,在伴随手稿中一起分析。这些数据集共同包含来自上肢截肢个体以及若干健全对照组的纵向和横断面MRI数据。主数据集由三名接受计划性上肢截肢的个体组成,他们在手术前后被重复扫描,并配有纵向健全对照组。三个额外数据集 p

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:doi:10.18112/openneuro.ds008022.v1.0.5。

【主题与分类】

主题标签:mri。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://openneuro.org/datasets/ds008022

使用许可:CC0。

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使用方式

数据集获取

源站:https://openneuro.org/datasets/ds008022/versions/1.0.5/metadata

标准获取流程:

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  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。

数据集大小约 236.36 GB。

数据说明

Hunter R. Schone (2026). Longitudinal functional MRI datasets of finger tapping and whole-body movement before and after upper-limb amputation [Dataset]. http://doi.org/10.18112/openneuro.ds008022.v1.0.5

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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