后青春期区域白质体积与微结构变异：1713名大学生横断面研究

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa7f0b92441e5f680ecfd4093de30428464d124acad9a1358c65a3297675900d0

标准获取流程：

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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

人脑白质经历一个持续延伸至成年期的漫长成熟过程。扩散加权成像（DWI）方法的最新进展使得能够详细表征白质的微结构架构，并且这些方法正日益被用于研究发育和衰老过程中的白质变化。然而，关于青春期后白质微结构架构的晚期成熟变化，目前所知相对较少。本文报告了接受大学教育的年轻成人中白质体积和微结构的区域变化。作为MRi-Share多模态脑MRI数据库的一部分，我们在1，713名年龄18至26岁的大学生这一独特样本中采集了多壳层、高角分辨率DWI数据。我们评估了从扩散张量成像（DTI）和神经突方向离散度与密度成像（NODDI）衍生的扩散指标在白质区域中对年龄和性别的依赖性，这些区域定义为……

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。