同时和独立的脑电图和磁共振成像:一个多模式的神经成像数据集
Jonathan Gallego-Rudolf1, María Corsi-Cabrera1, Luis Concha1
1Instituto de Neurobiología - Universidad Nacional Autónoma de México, campus Juriquilla. Blvd. Juriquilla 3001, Juriquilla, Santiago de Querétaro, Querétaro, México.
Data in brief
|October 23, 2023
概括
这项研究提供了一个大型的,开放式的多式联络神经成像数据集,结合了脑电图 (EEG) 和磁共振成像 (MRI). 这些数据使得人工物评估和验证用于组合EEG-MRI分析的新校正技术成为可能.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 多模式数据分析 多模式数据分析
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 同时获得脑电图 (EEG) 和磁共振成像 (MRI) 对于先进的神经科学研究至关重要.
- 然而,与MR相关的文物显著影响了EEG数据质量.
- 开发强大的人工物校正方法对于准确的多式联络分析至关重要.
研究的目的:
- 引入一个全面的,开放的多式联络神经成像数据集.
- 为了促进研究在同步EEG-fMRI的文物影响和纠正.
- 支持开发和验证新型人工物清除技术.
主要方法:
- 收集了来自20名健康年轻男性的同时和独立的EEG和MRI数据.
- 在MRI扫描仪外获得的EEG数据,在扫描仪内没有成像,同时在EEG-fMRI期间获得的EEG数据.
- 采集的fMRI数据有和没有同步EEG,结构MRI数据有和没有EEG顶部.
主要成果:
- 该数据集包括不同MR条件下的静止状态和基于任务的EEG记录.
- 扫描仪外的EEG数据作为参考,而内部的数据捕获了弹性心脏图 (BCG) 文物.
- 同时的EEG-fMRI数据包含梯度和BCG文物.
结论:
- 这种大规模的开放式数据集是神经科学界的宝贵资源.
- 它可以对EEG数据上的MR相关文物进行严格的评估.
- 促进先进的文物校正策略和多模式分析方法的开发和验证.
