耳蜗内耳蜗电图数据集：从原始数据到深度学习客观分析

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aeb00e4656ee30dee129a89cff3a08430bfd9043296c927dc78990b25a4863c7e

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

耳蜗电图（ECochG）测量听觉刺激下内耳的电生理电位。这些电位反映内耳状态，并提供关于其残余功能的重要信息。对于人工耳蜗（CI）植入者，我们可以使用植入电极直接在耳蜗内测量ECochG信号。我们能够在植入期间及植入后任何时间点进行这些记录。然而，ECochG信号的分析与解读并非易事。为协助科学界，我们提供耳蜗内ECochG数据集，该数据集包含从46只植入人工耳蜗的耳中记录的约5，000个信号。我们收集的数据要么在电极插入后立即获取，要么在具有残余听力的受试者术后获取。本数据描述旨在为研究界提供访问我们全面的电生理数据集和算法的途径。它包括从原始数据采集到……的所有步骤。

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。