面瘫多模态神经影像数据集

该数据集包含53名面瘫患者的多模态神经影像数据,涵盖高分辨率T1加权结构MRI、静息态功能MRI、扩散张量成像和动脉自旋标记MRI等多种模态,数据来源于中日友好医院并使用3.0特斯拉扫描仪采集,已进行隐私匿名化处理并符合BIDS规范,主要用于面瘫神经机制研究、脑区差异分析以及多模态脑成像在神经科学领域的科研与教育训练。

Ji-Xin Luan; Ao-Cai Yang; China-Japan Friendship Hospital; State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University, Beijing 100875, China; Xi-Nian ZuoJi-Xin Luan; Ao-Cai Yang; China-Japan Friendship Hospital; State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University, Beijing 100875, China; Xi-Nian Zuo
科学数据银行
2023-12-21 更新
浏览 28
面瘫神经影像学多模态脑成像分析
Multimodal Neuroimaging Dataset of Facial Paralysis

基本信息

创建/更新时间
2023-12-21

资源简介

该数据集是一项研究的一部分,旨在探究健康对照(HC)、Meige综合征(MS)患者和面瘫(FP)患者之间脑区差异,为理解Meige综合征和面瘫的神经机制提供线索。数据集包含53名右利手面瘫患者(35名女性;年龄7-85岁,平均43.60岁,标准差16.20)的多模态神经影像数据。数据采集于中日友好医院神经外科,使用3.0特斯拉扫描仪(GE MR 750)获取,包括高分辨率T1加权结构MRI(sMRI)、静息态功能MRI(fMRI)、扩散张量成像(DTI)和动脉自旋标记(ASL)MRI序列。数据已通过面部掩码工具进行隐私匿名化处理,并包含基于mri_qc工具生成的数据质量报告,所有数据结构符合BIDS规范。该数据集适用于人脑科学的研究与教育训练,尤其在面瘫神经影像学和多模态脑成像分析方向具有应用价值。

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使用方式

数据集获取

源站:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=8a5daf8ddc334919b220c9bba51c9c63

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

该数据集是一项研究的一部分,旨在探究健康对照(HC)、Meige综合征(MS)患者和面瘫(FP)患者之间脑区差异,为理解Meige综合征和面瘫的神经机制提供线索。数据集包含53名右利手面瘫患者(35名女性;年龄7-85岁,平均43.60岁,标准差16.20)的多模态神经影像数据。数据采集于中日友好医院神经外科,使用3.0特斯拉扫描仪(GE MR 750)获取,包括高分辨率T1加权结构MRI(sMRI)、静息态功能MRI(fMRI)、扩散张量成像(DTI)和动脉自旋标记(ASL)MRI序列。数据已通过面部掩码工具进行隐私匿名化处理,并包含基于mri_qc工具生成的数据质量报告,所有数据结构符合BIDS规范。该数据集适用于人脑科学的研究与教育训练,尤其在面瘫神经影像学和多模态脑成像分析方向具有应用价值。

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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