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  THINGS-data, a multimodal collection of large-scale datasets for investigating object representations in human brain and behavior

Hebart, M. N., Contier, O., Teichmann, L., Rockter, A. H., Zheng, C. Y., Kidder, A., et al. (2023). THINGS-data, a multimodal collection of large-scale datasets for investigating object representations in human brain and behavior. eLife, 12: e82580. doi:10.7554/eLife.82580.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-B24B-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-045A-8
Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

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:
Hebart_2023.pdf (Verlagsversion), 7MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-D47A-C
Name:
Hebart_2023.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Gold
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
:
Hebart_pre.pdf (Preprint), 25MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-045B-7
Name:
Hebart_pre.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.07.22.501123v2 (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün
externe Referenz:
https://elifesciences.org/articles/82580#appendix-1 (Ergänzendes Material)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Gold

Urheber

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 Urheber:
Hebart, Martin N.1, Autor                 
Contier, Oliver1, Autor           
Teichmann, Lina2, Autor
Rockter, Adam H.2, Autor
Zheng, Charles Y.3, Autor
Kidder, Alexis2, Autor
Corriveau, Anna2, Autor
Vaziri-Pashkam, Maryam2, Autor
Baker, Chris I.2, Autor
Affiliations:
1Max Planck Research Group Vision and Computational Cognition, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, ou_3158378              
2Laboratory of Brain and Cognition, Section on Functional Imaging Methods, National Institute of Mental Health, Bethesda, MD, USA, ou_persistent22              
3Machine Learning Team, National Institute of Mental Health, Bethesda, MD, USA, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Human; Neuroscience
 Zusammenfassung: Understanding object representations requires a broad, comprehensive sampling of the objects in our visual world with dense measurements of brain activity and behavior. Here we present THINGS-data, a multimodal collection of large-scale neuroimaging and behavioral datasets in humans, comprising densely-sampled functional MRI and magnetoencephalographic recordings, as well as 4.70 million similarity judgments in response to thousands of photographic images for up to 1,854 object concepts. THINGS-data is unique in its breadth of richly-annotated objects, allowing for testing countless hypotheses at scale while assessing the reproducibility of previous findings. Beyond the unique insights promised by each individual dataset, the multimodality of THINGS-data allows combining datasets for a much broader view into object processing than previously possible. Our analyses demonstrate the high quality of the datasets and provide five examples of hypothesis-driven and data-driven applications. THINGS-data constitutes the core public release of the THINGS initiative (https://things-initiative.org) for bridging the gap between disciplines and the advancement of cognitive neuroscience.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2022-08-092023-02-252023-02-272023-04-11
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.7554/eLife.82580
PMID: 36847339
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : -
Grant ID : ZIA-MH-002909; ZIC-MH002968
Förderprogramm : -
Förderorganisation : National Institutes of Health (NIH)
Projektname : -
Grant ID : StG-2021-101039712
Förderprogramm : -
Förderorganisation : European Research Council (ERC)
Projektname : -
Grant ID : -
Förderprogramm : Max Planck Research Group M.TN.A.NEPF0009
Förderorganisation : Max-Planck-Gesellschaft
Projektname : -
Grant ID : -
Förderprogramm : Max Planck School of Cognition
Förderorganisation : -
Projektname : -
Grant ID : -
Förderprogramm : LOEWE Start Professorship; Tha Adaptive Mind
Förderorganisation : Hessisches Ministerium für Wissenschaft und Kunst

Quelle 1

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Titel: eLife
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge : eLife Sciences Publications
Seiten: - Band / Heft: 12 Artikelnummer: e82580 Start- / Endseite: - Identifikator: Anderer: URL
ISSN: 2050-084X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2050-084X