five

Probabilistic cytoarchitectonic map of Area 5L (SPL) (v9.0)

收藏
DataCite Commons2021-07-20 更新2025-04-15 收录
下载链接:
https://kg.ebrains.eu/search/instances/Dataset/7e4b8bd0-93db-40e4-aa71-bf5a832847e6
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
This dataset contains the distinct architectonic Area 5L (SPL) in the individual, single subject template of the MNI Colin 27 as well as the MNI ICBM 152 2009c nonlinear asymmetric reference space. As part of the Julich-Brain cytoarchitectonic atlas, the area was identified using cytoarchitectonic analysis on cell-body-stained histological sections of 10 human postmortem brains obtained from the body donor program of the University of Düsseldorf. The results of the cytoarchitectonic analysis were then mapped to both reference spaces, where each voxel was assigned the probability to belong to Area 5L (SPL). The probability map of Area 5L (SPL) are provided in the NifTi format for each brain reference space and hemisphere. The Julich-Brain atlas relies on a modular, flexible and adaptive framework containing workflows to create the probabilistic brain maps for these structures. Note that methodological improvements and integration of new brain structures may lead to small deviations in earlier released datasets. Other available data versions of Area 5L (SPL): Scheperjans et al. (2018) [Data set, v8.2] [DOI: 10.25493/A5V4-HFH](https://doi.org/10.25493%2FA5V4-HFH) Scheperjans et al. (2019) [Data set, v8.4] [DOI: 10.25493/C1FQ-2F](https://doi.org/10.25493%2FC1FQ-2F) The most probable delineation of Area 5L (SPL)derived from the calculation of a maximum probability map of all currently released Julich-Brain brain structures can be found here: Amunts et al. (2019) [Data set, v1.13] [DOI: 10.25493/Q3ZS-NV6](https://doi.org/10.25493%2FQ3ZS-NV6) Amunts et al. (2019) [Data set, v1.18] [DOI: 10.25493/8EGG-ZAR](https://doi.org/10.25493%2F8EGG-ZAR) Amunts et al. (2020) [Data set, v2.2] [DOI: 10.25493/TAKY-64D](https://doi.org/10.25493%2FTAKY-64D) Amunts et al. (2020) [Data set, v2.4] [DOI: 10.25493/A7Y0-NX9](https://doi.org/10.25493%2FA7Y0-NX9) Amunts et al. (2020) [Data set, v2.5] [DOI: 10.25493/8JKE-M53](https://doi.org/10.25493/8JKE-M53)
提供机构:
EBRAINS
创建时间:
2020-12-12
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

Yahoo Finance

Dataset About finance related to stock market

kaggle 收录

猫狗图像数据集

该数据集包含猫和狗的图像,每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像,用于模型的训练和评估。

github 收录

CIFAR-10

CIFAR-10 数据集由 10 个类别的 60000 个 32x32 彩色图像组成,每个类别包含 6000 个图像。有 50000 个训练图像和 10000 个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有 10000 张图像。测试批次恰好包含来自每个类别的 1000 个随机选择的图像。训练批次包含随机顺序的剩余图像,但一些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个。在它们之间,训练批次恰好包含来自每个类别的 5000 张图像。

OpenDataLab 收录

HazyDet

HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

arXiv 收录