明尼阿波利斯/圣。PAUL (12/16/2021) —明尼蘇達大學醫(yī)學院的研究人員發(fā)布了一個廣泛的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集使用尖端的高場 (7T) fMRI 技術來探測人類如何感知、解釋和記憶自然照片。自然場景數(shù)據(jù)集 (NSD) 加入了越來越多的大數(shù)據(jù)神經(jīng)影像資源，這些資源為研究人員提供了在認知和計算神經(jīng)科學方面獲得更深入見解的機會。
“解讀人類視覺系統(tǒng)的工作原理是一個深入研究的課題，但進展受到我們對大腦如何響應和解釋不同視覺刺激的采樣的限制，”共同資深作者、放射學助理教授Kendrick Kay 博士說。在研究員中心的磁共振研究(CMRR)到M醫(yī)學院的U。“這種公開共享的資源將促進先進計算方法和模型以及機器學習技術的發(fā)展，從而為大腦功能提供幫助。”
正如在Nature Neuroscience 上發(fā)表的那樣，Kay 和共同資深作者、神經(jīng)科學副教授兼 CMRR 研究員Thomas Naselaris 博士領導了這項調(diào)查。在他們的初步報告中，他們證明：
研究人員可以利用海量的大腦數(shù)據(jù)直接訓練預測大腦活動的復雜深度學習模型。
NSD 在規(guī)模上類似于幫助推動現(xiàn)代人工智能 (AI) 算法發(fā)展的數(shù)據(jù)集，因此應該在神經(jīng)科學和 AI 之間架起一座橋梁。
NSD 類似于最近在動物模型中廣泛采樣大腦活動的數(shù)據(jù)集，因此可以在動物和人類工作之間架起一座橋梁，促進轉化研究。
NSD 沿用了之前由 CMRR 牽頭的人類連接組計劃(HCP)。NSD 和 HCP 之間的一個重要區(qū)別是 NSD 強調(diào)收集同一組個人的許多小時數(shù)據(jù)。Kay 和他的團隊預計計算和認知神經(jīng)科學界將使用 NSD 來更深入地了解大腦功能。
Naselaris 說：“這個數(shù)據(jù)集是認知神經(jīng)科學不斷努力的一部分，目的是對少數(shù)個體進行深入采樣。”“收集每個人的大量數(shù)據(jù)為開發(fā)精確和個性化的大腦結構和功能特征提供了可能性。這將為精準醫(yī)療工作奠定基礎。”
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