认知任务,解剖MRI和功能MRI数据评估自我调节的构造

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 认知心理学 认知心理学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 自律是一种复杂的认知构造,对目标导向行为至关重要.
• 了解自我调节背后的神经机制需要全面的数据.
• 现有的数据集可能无法捕捉到各种认知任务中自我调节的多面性质.

研究的目的:

• 分享丰富的多式联运数据集,用于研究自我监管结构.
• 提供从健康成年人执行各种认知任务的神经成像和行为数据.
• 促进对自我调节神经基础的公开科学研究.

主要方法:

• 获得基于任务的功能性MRI (fMRI),静止状态fMRI和结构性MRI.
• 参与者 (N=103名健康成年人) 在两个扫描会议中完成了十个不同的认知任务和调查.
• 数据按照大脑成像数据结构 (BIDS) 标准进行格式化,以便在OpenNeuro上公开共享.

主要成果:

• 现在可以获得一个包括神经成像和与自我调节相关的行为措施的全面数据集.
• 数据集包括注意力网络测试 (ANT),Stroop和延迟折扣等任务的数据.
• 基于任务和休息状态的fMRI数据,以及结构性MRI,为每个参与者提供.

结论:

• 共享数据集为研究自我调节的研究人员提供了宝贵的资源.
• 开放的数据共享促进了可重现性,并加速了认知神经科学中的发现.
• 这种资源可以进一步研究认知控制和决策的神经相关性.