高功能自闭症中功能连接脑子网络的重组
节点为覆盖整个灰质（大脑皮层、小脑、皮层下）的 6 mm 各向同性体素。每个节点被分类到不同的子网络。每张图展示一个功能子网络的节点，其数值表示共识聚类的稳定性（从 0 到 1），即每个节点上聚类结果一致的参与者比例
基本信息
资源简介
高功能自闭症中功能连接脑子网络的重组
该数据集名为“Reorganization of functionally connected brain subnetworks in high-functioning autism”，收录于神经影像数据共享平台 neurovault.org，在疾病分类上归属于神经系统疾病下的其他类别。数据集围绕全脑图分析展开，将全脑灰质划分为 6 mm 各向同性体素作为网络节点，并把每个节点归入不同的功能子网络。每张图呈现一个功能子网络所包含的节点，节点上的数值反映共识聚类的稳定性，取值范围为 0 到 1，表示在该节点上聚类结果一致的参与者比例。这一组织方式使数据集能够以图论视角刻画高功能自闭症中功能连接子网络的重组特征，为研究者提供可直接查看和比较的子网络节点分布与聚类一致性信息。
【数据集背景】
该数据集关注高功能自闭症中功能连接脑子网络的重组问题。研究采用全脑图分析框架，将大脑视为由节点和连接构成的网络，从而在整体尺度上考察功能子网络的组织方式。数据集名称直接指向“功能连接脑子网络的重组”，说明其核心目标并非单一脑区或单一连接，而是子网络层面的重新组织模式。在神经影像研究中，图论方法常被用于描述脑网络的拓扑属性，而本数据集以节点聚类一致性为切入点，提供了从参与者一致性角度观察子网络构成的途径。数据集所属分类为神经系统疾病下的其他类别，来源站为 neurovault.org，表明其以神经影像统计图或网络节点图的形式公开共享。
【数据内容】
数据内容以全脑图分析结果为主。节点定义为覆盖整个灰质的 6 mm 各向同性体素，灰质范围包括大脑皮层、小脑和皮层下结构。每个节点被分类到不同的子网络之中。数据集中的每张图展示一个功能子网络的节点集合，节点上的数值表达共识聚类的稳定性，范围从 0 到 1。该数值的含义是：在每个节点上，聚类结果一致的参与者所占的比例。因此，数值越高，表示该节点在不同参与者之间被归入同一子网络的一致性越强；数值越低，则表示参与者之间的聚类归属越不一致。通过逐个子网络展示节点及其一致性数值，数据集能够呈现不同功能子网络在全脑灰质中的空间分布及其聚类稳定程度。
【采集与来源】
该数据集来源于 neurovault.org。源站描述说明其采用全脑图分析，节点为覆盖整个灰质的 6 mm 各向同性体素，涵盖大脑皮层、小脑和皮层下结构；每个节点被分类到不同子网络；每张图展示一个功能子网络的节点，数值表示共识聚类的稳定性，即每个节点上聚类结果一致的参与者比例。除上述信息外，源站未提供关于参与者数量、扫描参数、成像模态、预处理流程、聚类算法细节或统计模型等更多采集信息。
【适用场景】
该数据集适用于以全脑图分析为基础、关注功能子网络组织与重组的研究场景。由于节点覆盖整个灰质并包含大脑皮层、小脑和皮层下结构，数据集可用于考察不同脑区在子网络划分中的归属及其一致性。每张图对应一个功能子网络，节点数值表示共识聚类稳定性，因此适合用于比较不同子网络内部节点的一致性分布，或用于展示高功能自闭症中功能连接子网络的重组模式。此外，该数据集也可作为神经影像网络分析的可视化与结果共享资源，供研究者查看子网络节点图及其一致性数值。源站未提供具体的适用分析流程或推荐软件。
【使用方法】
使用时，可将每张图理解为一个功能子网络的节点分布图，图中每个节点带有 0 到 1 的数值，表示该节点上聚类结果一致的参与者比例。研究者可依据这些数值判断哪些节点在参与者之间具有较高的聚类一致性，哪些节点一致性较低。由于节点为覆盖整个灰质的 6 mm 各向同性体素，并已被分类到不同子网络，使用中可按子网络逐图查看，也可在全脑灰质范围内比较不同子网络的节点构成。源站未提供关于数据格式、文件组织、配套代码或具体操作步骤的说明。
【质量与限制】
数据集以共识聚类稳定性数值反映节点在不同参与者之间聚类一致的比例，数值范围明确为 0 到 1，这为判断节点归属的稳健程度提供了直接依据。节点采用 6 mm 各向同性体素覆盖整个灰质，包括大脑皮层、小脑和皮层下结构，空间覆盖较为全面。但源站未提供参与者样本量、成像与预处理细节、聚类方法参数、统计阈值或验证结果等信息，因此无法从现有描述判断其泛化能力、重复性或潜在偏倚。此外，数据集仅呈现聚类一致性数值，不包含连接强度、方向性或临床变量等信息。源站未提供关于数据质量评估或限制的更多说明。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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://neurovault.org/collections/437
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:
数据说明
全脑图分析。节点是覆盖整个灰质（大脑皮层、小脑、皮层下）的6 mm各向同性体素。每个节点被分类到不同的子网络中。每张图展示了一个功能子网络的节点，其数值表示共识聚类的一致性（从0到1），即每个节点上具有一致聚类的参与者比例。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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