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。
基本信息
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。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=8a5daf8ddc334919b220c9bba51c9c63
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
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
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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