《Scientific Data》：Individual Brain Charting: fifth release of high-resolution fMRI data for cognitive mapping
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研究人员致力于在标准化环境中，对同一批受试者进行广泛的认知任务测试，以实现对个体大脑的精细化功能“画像”，阐明其功能组织细节。近期，他们扩展了数据集，在3T磁场下新增了11名受试者的数据，以减少个体和场地间的差异。此次发布新增了数学处理、空间导航、情绪记忆、奖赏处理等18个任务共180个对比，定义了54个认知成分，极大地丰富了心理领域的覆盖，有助于构建更全面的大脑图谱框架，推动了认知神经科学的开放、透明与协作研究。
人类大脑如同一座精密的城市，其内部的功能分区与连接网络构成了我们思考、记忆、感知和决策的基石。传统的神经影像学（Neuroimaging）研究往往侧重于在群体层面寻找大脑活动的“平均模式”，然而，这种“共性”的描绘，常常会模糊掉每个个体大脑独特的“个性”——即其功能组织的精细图谱。如何超越群体平均，实现真正意义上的个体化大脑认知功能“绘图”，成为认知神经科学领域一个关键的挑战。个体间的差异、不同研究环境和扫描设备的差异，都为揭示稳定、可靠的个体大脑功能图谱带来了重重困难。为了解决这些问题，并为认知神经科学提供一个更精细、更标准化的研究资源，Individual Brain Charting（个体大脑图谱，IBC）项目应运而生。该项目旨在通过在一个高度标准化的实验环境中，对同一固定队列的参与者执行大量、多样的认知任务，采集高分辨率的功能性磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）数据，从而绘制出每个人独特而详细的大脑认知功能图谱。近期，该团队在《Scientific Data》上发布了其数据集的第五次扩展，进一步丰富了我们对认知功能在大脑中如何表征的理解。
为了开展这项研究，研究人员在标准化的3T（特斯拉，磁场强度单位）磁共振扫描环境下，新增采集了11名参与者的fMRI数据，以最小化因不同扫描场地和不同受试者带来的变异。研究核心是设计并实施了覆盖广泛心理领域的认知任务范式。此次数据发布新增了数学处理、空间导航、情绪识别与记忆、主动性控制、oddball（新奇刺激）检测、奖赏处理、反应时、生物运动感知、赌博、场景加工和工作记忆等共计18个任务。通过对这些任务条件下的脑活动数据进行比较（共产生180个统计对比），研究人员识别并定义了54个认知成分（Cognitive components），用于描述任务引发的特异性脑活动模式。随着数据集的扩大，所收集到的大脑活动地形图也变得更加全面，这直接推动了更完善的大脑图谱框架的构建。整个过程严格遵循开放科学和数据共享的原则。
本研究的主要结果基于对新增任务数据的分析，得出了以下发现：
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扩展的心理领域覆盖：新增的18个任务涵盖从基础感知、执行功能到高级社会情绪和决策的广泛认知领域，使得IBC数据集对心理过程的采样更为系统和完整。
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精细化认知成分的识别：通过180个对比分析，研究提取了54个认知成分。这些成分代表了在不同任务条件下稳定出现的大脑活动模式，它们是对特定认知操作（如数字比较、空间记忆提取、情绪面孔识别等）的神经表征的更精细刻画。
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增强的大脑图谱框架：随着更多任务和对比数据的加入，累积的大脑活动地形图库得到了极大的丰富。这些详尽的个体水平数据为构建下一代大脑图谱（Brain-atlasing）提供了至关重要的资源，使得图谱不再仅仅是基于解剖结构或群体平均功能，而能整合个体特异性的功能信息。
该研究的结论强调了在标准化环境中进行大规模、多任务个体水平fMRI数据采集对于推进认知神经科学的重要性。这项工作的核心意义在于，它通过提供一套高质量、高分辨率的个体水平fMRI数据集，为实现真正精细的个体大脑认知功能图谱绘制奠定了坚实的数据基础。它超越了传统群体分析，直接面对并致力于刻画个体大脑的功能组织特性。所识别的大量认知成分为理解和建模大脑如何处理复杂信息提供了新的、更细致的“认知基元”。此外，该研究严格遵循开放科学准则，所有数据对科学社区公开，极大地促进了研究的透明性、可重复性及跨实验室的协作。这不仅为认知图谱的构建提供了关键资源，也为未来发展基于个体差异的临床应用（如神经精神疾病的生物标志物发现）和类脑人工智能模型提供了宝贵的“地面真值”数据。
