A natural language fMRI dataset for voxelwise encoding models.
A natural language fMRI dataset for voxelwise encoding models.
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DOI：
10.1038/s41597-023-02437-z
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发表时间：
2023-08-23
期刊：
影响因子：
9.8
通讯作者：
Huth, Alexander G.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lebel, Amanda;Wagner, Lauren;Jain, Shailee;Adhikari-Desai, Aneesh;Gupta, Bhavin;Morgenthal, Allyson;Tang, Jerry;Xu, Lixiang;Huth, Alexander G.
语音理解是一个复杂的过程，它依赖于人类提取词汇信息、分析句法和形成语义理解的能力。这些子过程传统上是通过单独的神经成像实验来研究的，这些实验试图分离出感兴趣的特定影响。最近，使用叙述性自然语言刺激，在一个单一的神经成像实验中研究语言理解的所有阶段已经成为可能。产生的数据在每个级别上都有丰富的变化，使得分析可以探索从频谱表示到语义的高级表示的一切。我们提供了一个数据集，其中包含8名参与者每人听27个完整、自然的叙事故事(~6 小时)时记录的大胆功能磁共振反应。该数据集包括经过预处理的和原始的磁共振成像，以及每个参与者的手工构建的3D皮质表面。为了应对分析自然数据的挑战，该数据集附带了一个包含用于创建体素编码模型的基本代码的python库。总而言之，这个数据集为理解人类大脑中的语音和语言处理提供了一个庞大而新颖的资源。
Speech comprehension is a complex process that draws on humans’ abilities to extract lexical information, parse syntax, and form semantic understanding. These sub-processes have traditionally been studied using separate neuroimaging experiments that attempt to isolate specific effects of interest. More recently it has become possible to study all stages of language comprehension in a single neuroimaging experiment using narrative natural language stimuli. The resulting data are richly varied at every level, enabling analyses that can probe everything from spectral representations to high-level representations of semantic meaning. We provide a dataset containing BOLD fMRI responses recorded while 8 participants each listened to 27 complete, natural, narrative stories (~6 hours). This dataset includes pre-processed and raw MRIs, as well as hand-constructed 3D cortical surfaces for each participant. To address the challenges of analyzing naturalistic data, this dataset is accompanied by a python library containing basic code for creating voxelwise encoding models. Altogether, this dataset provides a large and novel resource for understanding speech and language processing in the human brain.
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影响因子：
9.8
作者：
Visconti di Oleggio Castello M;Chauhan V;Jiahui G;Gobbini MI
通讯作者：
Gobbini MI
影响因子：
64.8
作者：
Epstein, R;Kanwisher, N
通讯作者：
Kanwisher, N
影响因子：
5.7
作者：
Brennan, Jonathan;Pylkkaenen, Liina
通讯作者：
Pylkkaenen, Liina
影响因子：
2.5
作者：
HOERL, AE;KENNARD, RW
通讯作者：
KENNARD, RW
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y