文章相关数据集：Tourette 综合征额叶斜束微结构改变
包含该研究中每位受试者（健康对照与患者）以及每条独立纤维束的 DTI 和 NODDI 指标统计值的表格。主题标签：Tourette 综合征、额叶斜束、NODDI、扩散张量成像、神经发育障碍
基本信息
资源简介
文章相关数据集：Tourette 综合征额叶斜束微结构改变
该数据集与一项关于抽动秽语综合征（Tourette 综合征）神经影像学研究直接相关，聚焦于额叶斜束的微结构改变。数据集以表格形式汇集了研究中每位受试者（包括健康对照与患者）以及每条独立纤维束的扩散张量成像（DTI）和神经突方向离散度与密度成像（NODDI）指标统计值。其分类归属于神经系统疾病／抽动障碍，来源站为 doi.org，由 Zenodo 机构发布，发布时间为 2026 年。主题标签涵盖 Tourette 综合征、额叶斜束、NODDI、扩散张量成像以及神经发育障碍，整体服务于神经发育障碍领域白质微结构的研究分析。
【数据集背景】
抽动秽语综合征是一种神经发育障碍，其病理机制可能涉及特定白质纤维束的微结构异常。额叶斜束作为连接额叶与其他脑区的重要纤维通路，在该疾病中的改变受到研究关注。该数据集正是围绕这一研究背景建立，旨在为探索额叶斜束的微结构改变提供可用的统计数值资料。数据集与一篇题为“MICROSTRUCTURAL ALTERATION OF THE FRONTAL ASLANT TRACT IN TOURETTE SYNDROME”的文章直接相关，属于该研究的配套数据发布。
【数据内容】
数据集的核心内容为表格，其中记录了该研究中每位受试者以及每条独立纤维束的 DTI 和 NODDI 指标统计值。受试者群体包括健康对照与患者两类。DTI 与 NODDI 是两种用于刻画脑白质微结构特征的成像指标方法，前者即扩散张量成像，后者即神经突方向离散度与密度成像。表格按受试者和纤维束两个维度组织，便于研究者查看不同个体、不同纤维束对应的指标数值。数据集的主题标签进一步明确了其内容范围：Tourette 综合征、额叶斜束、NODDI、扩散张量成像、神经发育障碍。
【采集与来源】
该数据集来源于 doi.org，由 Zenodo 发布，发布时间为 2026 年。数据集的作者包括 Eldahaby, Daniela、Levi, Vincenzo、La Corte, Emanuele、Demichelis, Greta、Pascuzzo, Riccardo、Greco, Elena、Bochicchio, Franco Federico、giachetti, isabella、Padelli, Francesco、zibordi, federica、Romito, Luigi。源站描述指出，该表格包含研究中每位受试者（健康对照与患者）以及每条独立纤维束的 DTI 和 NODDI 指标统计值。关于具体的采集设备、扫描参数、伦理审批信息以及数据收集时间等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与抽动秽语综合征及额叶斜束微结构相关的研究场景。研究者可利用其中的 DTI 和 NODDI 指标统计值，对健康对照与患者之间的差异进行比较分析，或针对不同独立纤维束的指标特征开展探索。由于数据同时覆盖受试者层面与纤维束层面，也可用于方法学验证、结果复现或作为二次分析的统计输入。其主题标签所涉及的神经发育障碍、扩散张量成像与 NODDI 等方向，均属于该数据集的潜在应用范畴。
【使用方法】
使用者可依据表格中按受试者和独立纤维束组织的 DTI 与 NODDI 指标统计值，提取所需行与列进行统计分析。由于数据区分了健康对照与患者，可据此分组比较；由于区分了每条独立纤维束，可据此进行纤维束间的对照。具体的数据读取方式、文件格式、字段命名规则及配套分析脚本等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为与文章相关的统计值表格，其内容限于 DTI 和 NODDI 指标统计值，不包含原始影像数据。受试者数量、指标的具体统计类型、缺失值情况、质量控制流程等信息，源站未提供。因此，在使用时需注意其作为统计汇总表格的边界，不宜将其直接等同于原始成像数据。关于数据的准确性、完整性及可重复性验证信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集与文章“MICROSTRUCTURAL ALTERATION OF THE FRONTAL ASLANT TRACT IN TOURETTE SYNDROME”直接相关，引用时应参照该文章及数据集发布信息。数据集由 Zenodo 发布，发布时间为 2026 年，来源站为 doi.org。具体的许可协议类型、使用条款及推荐引用格式，源站未提供。
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://doi.org/10.5281/zenodo.23242894
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
表格列出了研究中每个受试者（健康对照组和患者）以及每种独立示踪剂的DTI和NODDI指标的统计值。
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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