THINGS-MEG는 미국 국립보건원(NIH) 산하 국립정신건강연구소, 독일 막스 플랑크 인간인지뇌과학연구소, 기센 의과대학 등 여러 기관이 공동으로 개발한 사물 인지 연구를 위한 뇌 자기뇌파(MEG) 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 피험자가 사물 이미지를 볼 때 밀리초 단위의 뇌 전자기 활동을 기록하며, 사물 처리의 시간적 역동성을 분석하는 데 사용됩니다. 이 데이터셋은 THINGS-data에 속하며, 관련 연구 논문은 다음과 같습니다.THINGS-data는 인간의 두뇌와 행동에서 객체 표현을 연구하기 위한 대규모 데이터셋의 멀티모달 모음입니다.THINGS 데이터에는 1,854개의 객체 개념과 수동으로 선택 및 레이블링된 자연 장면 객체 이미지 26,107개가 포함되어 있습니다. MEG 실험에서 참가자들은 THINGS 이미지 모음의 대표적인 하위 집합을 관찰했습니다. 실험은 1,854개의 모든 사물 범주를 포괄하는 22,448개의 고유 이미지가 포함된 12개의 독립적인 세션(참가자 4명)으로 구성되었습니다. 이미지는 빠르게 순차적으로 제시되었으며(평균 간격 약 1.5 ± 0.2초), 참가자들은 제시 시간 내내 중앙 시선을 유지해야 했습니다. 주의 집중을 유도하기 위해, 참가자들이 간헐적으로 나타나는 인위적으로 생성된 이상 이미지에 반응하도록 하는 이색 자극 탐지 과제가 포함되었습니다. 또한, 표현 안정성을 분석하기 위해 각 세션에서 이미지 하위 집합(n=200)이 반복적으로 제시되었습니다. 핵심 과제 상태 MEG 데이터 외에도 다음과 같은 보조 데이터가 수집되었습니다.

• T1 강조 구조적 MRI (피질 소스 위치 파악용)
• 실험 중 기록된 시선 이동 데이터(피험자가 중심 시선을 유지했는지 확인하는 데 사용됨).