Natural Scenes Dataset

Here, we collected and pre-processed a massive, high-quality 7T fMRI dataset that can be used to advance our understanding of how the brain works. A unique feature of this dataset is the massive amount of data available per individual subject. The data were acquired using ultra-high-field fMRI (7T, whole-brain, 1.8-mm resolution, 1.6-s TR). We measured fMRI responses while each of 8 participants viewed 9,000–10,000 distinct, color natural scenes (22,500–30,000 trials) in 30–40 weekly scan sessions over the course of a year. Additional measures were collected including resting-state data, retin...

本研究收集并预处理了一套大规模高质量的7T功能磁共振成像（fMRI）数据集，可用于推进我们对大脑工作机制的认知。该数据集的独特之处在于，每位受试个体可获得的单一个体数据体量极为庞大。数据采集采用超高场功能磁共振成像技术，参数设置为7特斯拉场强、全脑覆盖、1.8毫米空间分辨率以及1.6秒重复时间（TR）。本研究共纳入8名受试参与者，在为期一年的30至40次每周扫描会话中，让每位参与者观看9000至10000幅不同的彩色自然场景图像，对应22500至30000次实验试次，同步采集其功能磁共振响应信号。此外还采集了包括静息态功能磁共振数据、视网膜相关检测数据在内的其他实验数据（原文此处内容未完整呈现）

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Natural Scenes Dataset是一个高质量7T fMRI数据集，包含8名参与者观看自然场景时的功能性磁共振成像数据，以及多种额外测量数据。该数据集规模空前，适用于神经科学、计算机视觉和机器学习等多个领域的研究。