Linguistic_Meaning
本数据集源自论文："Toward a Universal Decoder of Linguistic Meaning from Brain Activation"。这是一个多模态数据集，结合了功能性磁共振成像（fMRI，功能性磁共振成像）与语义向量表示，旨在通过大脑激活数据解码语言语义。包含16名受试者在阅读单词和句子时的脑成像数据，可用于训练和评估解码模型，预测从大脑激活模式解码出的语义表征。
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数据集元信息
| 维度 | 3D |
| 模态 | multimodal |
| 任务类型 | other |
| 解剖结构 | 大脑 |
| 解剖区域 | 全脑 |
| 数据量 | 16名受试者 |
| 文件格式 | .nii.gz, .csv |
文件结构
/Pereira_Materials
│
├── Stimuli
│ ├── stimuli_180concepts.txt
│ ├── stimuli_243sentences.txt
│ ├── stimuli_243sentences_dereferencedpronouns.txt
│ ├── stimuli_384sentences.txt
│ ├── stimuli_384sentences_dereferencedpronouns.txt
│ └── stopwords.txt
│ - 包含实验中使用的所有刺激材料和停用词列表。
│
├── Vectors
│ ├── vectors_180concepts.GV42B300.txt
│ ├── vectors_243sentences.GV42B300.average.txt
│ ├── vectors_243sentences_dereferencedpronouns.GV42B300.average.txt
│ ├── vectors_384sentences.GV42B300.average.txt
│ └── vectors_384sentences_dereferencedpronouns.GV42B300.average.txt
│ - 包含所有句子和概念的语义向量，使用GV42B300模型生成。
│
├── Scripts
│ ├── learnDecoder.m
│ ├── trainVoxelwiseTargetPredictionModels.m
│ └── README.md
│ - 包含解码器学习、体素预测模型训练的脚本以及使用说明。
│
├── Overlap_Data
│ ├── DMN_overlap_n60.zip
│ ├── Language_overlap_n220.zip
│ ├── MD_overlap_n60.zip
│ └── voxellnform_FractionMNI.nii
│ - 包含DMN、语言网络、MD网络的重叠数据文件和MNI空间中的体素信息文件。
│
├── IARPA_Experiments
│ ├── IARPA_200clusters.xlsx
│ ├── IARPA_expt1_pres.zip
│ ├── IARPA_expt1_stim_images.zip
│ ├── IARPA_expt1_stim_sents.zip
│ ├── IARPA_expt1_stim_wordclouds.zip
│ ├── IARPA_expt2_stim.zip
│ ├── IARPA_expt3_stim.zip
│ └── IARPA_expts23_pres.zip
│ - 包含IARPA实验的所有材料，包括实验1的图片、句子、词云等，实验2和3的材料和演示文件。
│
├── Subjects
│ ├── M01.tar
│ ├── M02.tar
│ ├── M03.tar
│ ├── M04.tar
│ ├── M05.tar
│ ├── M06.tar
│ ├── M07.tar
│ ├── M08.tar
│ ├── M09.tar
│ ├── M10.tar
│ ├── M13.tar
│ ├── M14.tar
│ ├── M15.tar
│ ├── M16.tar
│ ├── M17.tar
│ └── P01.tar
│ - 包含所有患者的实验数据压缩文件。图像尺寸统计
| 统计类型 | 间距 (mm) | 尺寸 |
|---|---|---|
| 最小值 | 不适用 |
不适用 |
| 中位值 | 不适用 |
不适用 |
| 最大值 | 不适用 |
不适用 |
引用
@article{pereira2018toward,
title={Toward a universal decoder of linguistic meaning from brain activation},
author={Pereira, Francisco and Lou, Bin and Pritchett, Brianna and Ritter, Samuel and Gershman, Samuel J and Kanwisher, Nancy and Botvinick, Matthew and Fedorenko, Evelina},
journal={Nature communications},
volume={9},
number={1},
pages={963},
year={2018},
publisher={Nature Publishing Group UK London}
}