Dataset of human intracranial recordings during famous landmark identification.
Dataset of human intracranial recordings during famous landmark identification.
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在著名标志识别期间的人类颅内记录数据集。
DOI：
10.1038/s41597-022-01125-8
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发表时间：
2022-01-31
期刊：
影响因子：
9.8
通讯作者：
Tandon N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Woolnough O;Kadipasaoglu CM;Conner CR;Forseth KJ;Rollo PS;Rollo MJ;Baboyan VG;Tandon N
对于大多数人来说，回忆视觉场景中熟悉物品的信息是一项毫不费力的任务，但它依赖于多个分布式神经组件的协调交互。我们利用直接颅内记录的高时空分辨率来更好地描绘支撑视觉场景识别的网络动态。我们展示了一个来自一大群人的记录数据集，他们识别了著名地标的图像（50个人，52个记录会话，6，775个电极，6，541次试验）。该数据集包含来自硬膜下和穿透电极的局部场电位记录，这些电极覆盖两个半球的广泛皮质区域。我们提供了这种预处理的数据与行为指标（正确/不正确，响应时间）和电极定位在人口标准化的皮层表面空间。这个丰富的数据集将允许进一步研究视觉处理，场景识别和线索记忆回忆的多个神经过程的时空进展。描述报告数据的机器可访问元数据文件：10.6084/m9.figshare.16727317
For most people, recalling information about familiar items in a visual scene is an effortless task, but it is one that depends on coordinated interactions of multiple, distributed neural components. We leveraged the high spatiotemporal resolution of direct intracranial recordings to better delineate the network dynamics underpinning visual scene recognition. We present a dataset of recordings from a large cohort of humans while they identified images of famous landmarks (50 individuals, 52 recording sessions, 6,775 electrodes, 6,541 trials). This dataset contains local field potential recordings derived from subdural and penetrating electrodes covering broad areas of cortex across both hemispheres. We provide this pre-processed data with behavioural metrics (correct/incorrect, response times) and electrode localisation in a population-normalised cortical surface space. This rich dataset will allow further investigation into the spatiotemporal progression of multiple neural processes underlying visual processing, scene recognition and cued memory recall. Machine-accessible metadata file describing the reported data: 10.6084/m9.figshare.16727317
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影响因子：
29.9
作者：
Woolnough, Oscar;Donos, Cristian;Rollo, Patrick S.;Forseth, Kiefer J.;Lakretz, Yair;Crone, Nathan E.;Fischer-Baum, Simon;Dehaene, Stanislas;Tandon, Nitin
通讯作者：
Tandon, Nitin
影响因子：
9.8
作者：
Chandravadia, N.;Liang, D.;Rutishauser, U.
通讯作者：
Rutishauser, U.
影响因子：
5.3
作者：
Martin, Chris B.;McLean, David A.;Koehler, Stefan
通讯作者：
Koehler, Stefan
影响因子：
7.7
作者：
Silson, Edward H.;Steel, Adam;Baker, Chris, I
通讯作者：
Baker, Chris, I
影响因子：
5.7
作者：
Dale, AM;Fischl, B;Sereno, MI
通讯作者：
Sereno, MI