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明尼苏达大学医学院的研究人员发表了一个广泛的数据集，使用尖端的高场(7T)功能磁共振成像技术来探索人类如何感知、解释和记忆自然照片
自然场景数据集(NSD)加入了越来越多的大数据神经成像资源，这些资源为研究人员提供了在认知和计算神经科学方面发展更深入见解的机会
合著者之一、博士肯德里克·凯(Kendrick Kay)说:“破译人类视觉系统是如何工作的是一个深入研究的课题，但进展受限于我们对大脑如何响应和解释不同视觉刺激的取样。”
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，放射科助理教授，密歇根大学医学院磁共振研究中心(CMRR)研究员
“这一公开共享的资源将促进先进计算方法、模型和机器学习技术的发展，从而揭示大脑功能
" 凯和合著者托马斯·纳塞拉里斯博士发表在《自然神经科学》上
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神经科学副教授、CMRR研究员领导了这项研究
他们在初次报告中表明: 研究人员可以利用大规模的大脑数据来直接训练预测大脑活动的复杂深度学习模型
NSD在规模上类似于推动现代人工智能算法发展的数据集，因此应该在神经科学和人工智能之间架起一座桥梁
NSD类似于最近在动物模型中对大脑活动进行广泛采样的数据集，因此可以在动物和人类工作之间架起一座桥梁，促进转化研究
NSD延续了之前由CMRR牵头的人类连接体项目(HCP)
NSD和HCP的一个重要区别是，NSD强调收集同一组人的许多小时的数据
凯和他的团队预计，计算和认知神经科学社区将利用NSD来更深入地了解大脑功能
Naselaris说:“这个数据集是认知神经科学不断发展的努力的一部分，旨在对一小部分个体进行深度采样。”
“收集每一个人的大量数据为开发大脑结构和功能的精确和个性化特征提供了可能
这将为精确医学工作奠定基础
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