两只全植入Macaca fuscata的纵向多任务无线ECoG数据
该数据集来自两只全植入无线硬膜下ECoG的Macaca fuscata猴，按iEEG-BIDS规范组织，包含每周多次采集的纵向记录
基本信息
资源简介
两只全植入Macaca fuscata的纵向多任务无线ECoG数据
该数据集为来自两只全植入无线硬膜下ECoG（iEEG）的日本猕猴（Macaca fuscata）的纵向多任务神经电生理记录，按iEEG-BIDS规范整理，来源于openneuro.org，本站归类为神经系统疾病/其他。数据通过无线、感应供电的植入装置采集，每周多次记录，涵盖静息、按压、聆听、伸手等多种任务，包含2名被试。数据集以BIDS格式组织，便于神经科学领域的可重复研究，采用CC0许可发布，DOI为doi:10.18112/openneuro.ds006890.v1.0.0，发布时间为2025-11-03。
【数据集背景】
该数据集面向任务态神经生理学研究，采用无线硬膜下ECoG技术对两只全植入的Macaca fuscata猴进行纵向记录。无线、感应供电的植入方式使动物能够在较自然的状态下参与多种行为任务，并支持每周多次的重复采集，从而形成纵向数据序列。数据按iEEG-BIDS规范整理，旨在促进神经科学研究的可重复性。
【数据内容】
数据集包含2名被试的iEEG记录，任务类型包括静息（rest）、按压（pressing）、聆听（listening）、伸手（reaching）以及sep任务。数据按BIDS结构组织，包含dataset_description.json、participants.tsv与participants.json、README.md与CHANGES.md，以及按sub-/ses-/ieeg/层级存放的记录文件，包括_ieeg.edf、_ieeg.json、_channels.tsv、_events.tsv、_scans.tsv、_electrodes.tsv、*_electrodes.json及坐标相关文件。
【采集与来源】
数据来源于openneuro.org，由Huixiang Yang、Ryohei Fukuma、Tomoyuki Namima、Kotaro Okuda、Asaya Nishi、Takamitsu Iwata、Abdi Reza、Kota S Sasaki、Taro Kaiju、Gurlal Gill、Haruhiko Kishima、Shinji Nishimoto、Takufumi Yanagisawa共同贡献。记录使用无线、感应供电的植入装置，每周采集数次，形成纵向多任务数据集。
【适用场景】
该数据集适用于任务态神经生理学分析、纵向电生理变化研究、多任务条件下皮层电活动比较，以及基于iEEG-BIDS格式的可重复研究流程开发与验证。
【使用方法】
使用者可依据BIDS目录结构定位各被试、各会话的ieeg数据与配套元数据文件，结合events.tsv与channels.tsv等文件进行事件相关分析与通道层面分析。源站未提供具体的预处理步骤或分析代码说明。
【质量与限制】
数据集被试数量为2只动物，样本量有限；具体记录时长、通道数量、信号质量指标及任务参数等源站未提供。使用时应考虑动物模型与任务设置对结论外推的限制。
【引用与许可】
数据采用CC0许可发布，DOI为doi:10.18112/openneuro.ds006890.v1.0.0，引用时应使用该DOI并参照作者列表。
下载信息
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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）
暂未开放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://openneuro.org/datasets/ds006890
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:
数据集大小约 44.21 GB。
数据说明
OpenNeuro dataset ds006890. Modalities: ieeg. BIDS-standardized neuroimaging dataset (MRI/EEG/MEG/PET).
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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