基于植入儿童eCAP反应计算的相位锁定值数据
该数据集为Excel文件,包含基于电诱发复合动作电位(eCAP)计算得到的相位锁定值(PLV)汇总数据,记录对象为3名听觉神经病谱系障碍(ANSD)儿童和8名感音神经性听力损失(SNHL)儿童

基本信息
资源简介
基于植入儿童eCAP反应计算的相位锁定值数据
Phase locking value calculated based on eCAP responses in implanted children
该数据集为Excel文件,包含基于电诱发复合动作电位(eCAP)计算得到的相位锁定值(PLV)汇总数据,记录对象为3名听觉神经病谱系障碍(ANSD)儿童和8名感音神经性听力损失(SNHL)儿童。相关研究评估了eCAP的峰间潜伏期(IPL)及其试次间变异性(IPLVAR)作为量化人工耳蜗使用者听神经同步性替代指标的潜力。数据可用于听神经同步性相关分析与方法学比较研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该Excel文件包含汇总的相位锁定值(PLV)数据,这些数据源自对三名患有听觉神经病谱系障碍(ANSD)的儿童和八名患有感音神经性听力损失(SNHL)的儿童记录的电诱发复合动作电位(eCAP)。其中部分或全部数据可能已在其他出版物中报告过。相关研究评估了电诱发复合动作电位(eCAP)的峰间潜伏期(IPL)及其试次间变异性(IPLVAR),作为量化人工耳蜗(CI)使用者听神经(AN)同步性的相位锁定值(PLV)的潜在替代指标。
【主题与分类】
主题标签:Hearing disorders、Medical implants、Electrophysiology。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%3A0252aebf2434eee9e3514a9f6f078f52e0c1f0a3177ad19cb8d8a0c1268a14c7
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
该Excel文件包含从三名听神经病谱系障碍(ANSD)儿童和八名感音神经性听力损失(SNHL)儿童记录的电诱发复合动作电位(eCAP)中得出的锁相值(PLV)汇总数据。其中部分或全部数据已在其他出版物中报道。相关研究评估了电诱发复合动作电位(eCAP)的峰间潜伏期(IPL)及其试次间变异性(IPLVAR),作为锁相值(PLV)的潜在替代指标,用于量化人工耳蜗(CI)使用者的听神经(AN)同步性。, , # 基于植入儿童eCAP反应计算的锁相值 数据集DOI:10.5061/dryad.8cz8w9h7x ## 数据和文件结构说明 该Excel文件包含从三名听神经病谱系障碍(ANSD)儿童和八名感音神经性听力损失(SNHL)儿童记录的电诱发复合动作电位(eCAP)中得出的锁相值(PLV)汇总数据。
部分或全部数据已在以下三篇出版物中先前报告。1. He S, Bruce IC, Gao Z, Aiello RA, Mueller CR. 评估耳蜗植入使用者听神经中eCAP的N1-P2峰间潜伏期及其试次间变异性作为神经同步性潜在指标。J Assoc Res Otolaryngol. 2026年5月11日。doi: 10.1007/s10162-026-01051-1。电子版提前出版。PMID: 42115509。2. He S, Gao Z, Oleson JJ, Bruce IC. 耳蜗植入使用者的相位间隙效应:…,我们已获得所有参与者的知情同意,同意在公共领域发布去标识化数据。在数据共享之前,所有数据集均按照机构和伦理指南进行了彻底的去标识化处理。直接个人标识符,包括姓名、出生日期、病历号、地址、电话号码、电子邮件地址
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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