一个用于自然视觉场景处理的5.0特斯拉超高压fMRI数据集

《Scientific Data》：A 5.0?T Ultra-High-Field fMRI Dataset for Naturalistic Visual Scene Processing

　　

摘要

在自然视觉刺激下对神经反应进行建模是计算神经科学和脑机接口研究中的重要目标。该领域的进展依赖于那些包含重复测量、共享的刺激参照物以及足够多的刺激多样性，以便用于评估编码和解码模型的神经影像数据集。在此，我们介绍了自然视觉数据集（NVD），这是一个公开可用的5.0?T fMRI数据集，专为静态自然图像观看而设计。磁场强度作为采集参数的一部分被记录下来，该数据集并非用于分离磁场强度的影响，也不是为了比较5.0?T与3?T或7?T采集结果的性能。20名健康参与者每人观看了1,268张共享的自然图像以及500张针对个人定制的图像，这样整个数据集就包含了10,000张针对个人定制的图像。每张图像在不同的会话中被展示三次。这种混合式共享-独特刺激设计有助于评估反应的可靠性、不同参与者之间的一致性，以及模型在固定共享图像集之外的泛化能力。功能数据是以1.8?mm的各向同性分辨率、1秒的TR值采集的，并且按照脑成像数据结构进行组织，同时提供了体积数据和基于表面的衍生数据。图像级别的反应估计是使用GLMsingle工具箱得出的。数据质量及基准测试的实用性是通过运动、警觉性、tSNR、噪声上限以及脑到CLIP解码分析来评估的。NVD为研究人类视觉表征以及评估自然图像处理的计算模型提供了一个标准化的资源。