A multi-subject, multi-modal human neuroimaging dataset

神经影像学 主题(文档) 情态动词 计算机科学 人工智能 自然语言处理 数据科学 心理学 神经科学 万维网 化学 高分子化学
作者
Daniel G. Wakeman,Richard N. Henson
出处
期刊:Scientific Data [Nature Portfolio]
卷期号:2 (1) 被引量:183
标识
DOI:10.1038/sdata.2015.1
摘要

Abstract We describe data acquired with multiple functional and structural neuroimaging modalities on the same nineteen healthy volunteers. The functional data include Electroencephalography (EEG), Magnetoencephalography (MEG) and functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data, recorded while the volunteers performed multiple runs of hundreds of trials of a simple perceptual task on pictures of familiar, unfamiliar and scrambled faces during two visits to the laboratory. The structural data include T1-weighted MPRAGE, Multi-Echo FLASH and Diffusion-weighted MR sequences. Though only from a small sample of volunteers, these data can be used to develop methods for integrating multiple modalities from multiple runs on multiple participants, with the aim of increasing the spatial and temporal resolution above that of any one modality alone. They can also be used to integrate measures of functional and structural connectivity, and as a benchmark dataset to compare results across the many neuroimaging analysis packages. The data are freely available from https://openfmri.org/ .
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