MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1038/s41467-024-50310-3

Медицинская библиотека · Nature communications · 2024

Modeling short visual events through the BOLD moments video fMRI dataset and metadata.

Lahner Benjamin, Dwivedi Kshitij, Iamshchinina Polina, Graumann Monika, Lascelles Alex, Roig Gemma, Gifford Alessandro Thomas, Pan Bowen, Jin SouYoung, Ratan Murty N Apurva, Kay Kendrick, Oliva Aude, Cichy Radoslaw

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Studying the neural basis of human dynamic visual perception requires extensive experimental data to evaluate the large swathes of functionally diverse brain neural networks driven by perceiving visual events. Here, we introduce the BOLD Moments Dataset (BMD), a repository of whole-brain fMRI responses to over 1000 short (3 s) naturalistic video clips of visual events across ten human subjects. We use the videos' extensive metadata to show how the brain represents word- and sentence-level descriptions of visual events and identify correlates of video memorability scores extending into the parietal cortex. Furthermore, we reveal a match in hierarchical processing between cortical regions of interest and video-computable deep neural networks, and we showcase that BMD successfully captures temporal dynamics of visual events at second resolution. With its rich metadata, BMD offers new perspectives and accelerates research on the human brain basis of visual event perception.

Для цитирования: Lahner Benjamin, Dwivedi Kshitij, Iamshchinina Polina, Graumann Monika, Lascelles Alex, Roig Gemma, Gifford Alessandro Thomas, Pan Bowen, Jin SouYoung, Ratan Murty N Apurva, Kay Kendrick, Oliva Aude, Cichy Radoslaw. Modeling short visual events through the BOLD moments video fMRI dataset and metadata.. Nature communications. 2024. DOI: 10.1038/s41467-024-50310-3.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.