面向稳定长期脑机接口的慢性人类皮层内神经记录不稳定性测量

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6bebdb39a948582838ae4edcebd9f731d82bd9f4f352945d41c2f2efc5583d69

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数据说明

皮层内脑机接口（iBCIs）使四肢瘫痪者能够根据运动意图实现直观的光标控制。为了转化为实际应用，iBCIs应能在较长时间内提供可靠性能。然而，当运动学意图与记录的神经活动之间的关系相对于解码器最初训练时发生偏移，性能便开始下降。除了开发能更好处理长期不稳定的解码器外，确定何时重新校准也将优化性能。我们提出一种名为“MINDFUL”的方法，用于测量神经数据中的不稳定性，以支持有用的长期iBCI，且无需用户意图标签。我们分析了来自两名BrainGate2四肢瘫痪参与者的纵向数据，他们分别使用固定解码器控制计算机光标长达142天和28天。我们展示了一种不稳定性度量，该度量仅基于t…与闭环光标性能变化相关，使用固定解码器的纵向iBCI光标控制这些数据随手稿一同发布——由Pun, T. K.等人发布。

测量人类慢性皮层内神经记录的不稳定性，以实现稳定、长期的脑机接口。《自然·通讯·生物学》7, 1363 (2024)。作者：Tsam Kiu Pun，2024年。布朗大学。数据集描述 本数据集包含从参加BrainGate2试点临床试验（NCT00912041）的两名参与者记录的皮层内神经信号：T5：一名65岁右手男性，C4 AIS-C脊髓损伤（SCI），于入组前约9年发生。T11：一名37岁右手男性，C4 AIS-B脊髓损伤（SCI），于入组前约11年发生。本研究根据美国食品药品监督管理局授予的研究性器械豁免（IDE）进行（IDE #G090003；注意：研究性器械。联邦法律限制其仅用于研究用途）。所有会话均在

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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