脊髓损伤后再生中间神经元整合至运动环路数据集

该数据集来自 search.dataone.org,主题为脊髓损伤后再生中间神经元整合至运动环路。源站描述涉及颈段脊髓损伤、皮质脊髓束(CST)、配对电刺激运动皮层与颈段脊髓、间歇性theta爆发刺激联合经脊髓直流电刺激,以及C4脊髓挫伤模型和行为学评估

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其他Medicine, Health and Life Sciences
Regenerating interneurons integrated into motor circuitry following spinal cord injury

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

脊髓损伤后再生中间神经元整合至运动环路数据集

Regenerating interneurons integrated into motor circuitry following spinal cord injury

该数据集来自 search.dataone.org,主题为脊髓损伤后再生中间神经元整合至运动环路。源站描述涉及颈段脊髓损伤、皮质脊髓束(CST)、配对电刺激运动皮层与颈段脊髓、间歇性theta爆发刺激联合经脊髓直流电刺激,以及C4脊髓挫伤模型和行为学评估。数据可用于研究脊髓损伤后运动环路重建与电刺激干预效果,但具体样本量、数据格式与变量字段源站未提供(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):颈段脊髓损伤主要因阻断下行传导束而损害手臂和手部功能。大多数脊髓损伤在病灶处保留部分轴突,包括皮质脊髓束(CST)。CST对自主运动至关重要。我们通过配对电刺激受试者运动皮层和颈段脊髓来靶向下行运动连接。我们试图重复先前发表的效果,即前肢运动皮层的间歇性theta爆发刺激联合置于颈部皮肤上以靶向颈膨大的经脊髓直流电刺激。我们假设配对刺激将改善熟练行走和食物操作任务中的表现。运动皮层和颈段脊髓的独立重复受试者接受中度C4脊髓挫伤损伤,该损伤消融中央CST。所有均为随机

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。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%3A7286b29db8b6c3c1ddb5037fa420e690d5210916b8637aa0fc227ff0ca930ab1

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A7286b29db8b6c3c1ddb5037fa420e690d5210916b8637aa0fc227ff0ca930ab1

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    • 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。

数据说明

颈椎脊髓损伤主要通过阻断下行传导束来损害手臂和手部功能。大多数脊髓损伤在病灶处会保留部分轴突,包括皮质脊髓束(CST)。CST对随意运动至关重要。我们通过对受试者运动皮层和颈段脊髓进行配对电刺激,靶向下行运动连接。我们试图重复先前发表的研究效果,即对前肢运动皮层进行间歇性θ爆发式刺激,并结合置于颈部皮肤上以靶向颈膨大的经脊髓直流电刺激。我们假设配对刺激将改善熟练行走和食物操作任务中的表现。对运动皮层和颈段脊髓的独立重复。受试者接受中度C4脊髓挫伤损伤,该损伤消融中央CST。所有受试者随机分配至损伤后12天开始连续十天接受配对刺激组或不接受刺激组。从损伤后第4至8周每周评估受试者行为,然后追踪CST轴突。

接受皮层和脊髓刺激的受试者前肢运动功能恢复显著更好。这通过水平梯任务中更少的踏步错误来衡量(刺激组为35 ± 8%,对照组为52 ± 19%,p = .011),以及在食物操作任务IBB中更高的评分(0–9分制;刺激组受试者为6.2 ± 0.9,对照组为5.4 ± 2.8,p = .035)。两项任务的效应量均较大(Cohen’s d分别为2.0和0.98)。颈段脊髓中的轴突长度在两组之间无显著差异,但在直接损伤部位远端分布有更密集、更宽的同侧轴突。整体行为效应及在独立实验室中的重复验证证实了该方法,该方法将先在猫中进行试验,然后使用非侵入性方法在人体中进行测试。大约295,000人

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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