病理性高频振荡对慢性癫痫大鼠海马网络活动的影响

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A64bbe25440f30a35178d868e495d6a10a35ddfbd06f83d54416db651b1141da5

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

在癫痫中，大脑网络在发作间期会产生病理性高频振荡（pHFOs）。为了理解pHFOs与重叠频带内正常振荡的差异及其可能对海马加工过程的干扰，我们对患有和未患有慢性癫痫的活动大鼠海马进行了高密度单细胞和局部场电位记录。在癫痫动物中，我们观察到两种共存的快速振荡，通过与对照动物比较，我们将其分类为“类涟漪”或“pHFO”。我们比较了它们的频谱特征、脑状态依赖性和细胞参与情况。引人注目的是，pHFO的发生与脑状态无关，与发作间期棘波相关，与类涟漪事件相比招募了不同的主神经元亚网络，增加了网络活动的稀疏性，并引发了空间信息编码的一般性和即时性破坏。

综上所述，我们的研究结果表明，导致pHFOs的事件对记忆过程有直接影响，这证实了对pHFOs进行适当分类的必要性，以便促进选择性针对病理活动的治疗干预。

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。