脸书与纽约大学医学院合作的FastMRI研究计划，现在发布了最新的神经成像数据集，另外，这次发布还同时包含了基准模型以及新的研究论文，以推动并扩大该领域的研究进展。
这个新的神经成像数据集，提供6,970个MRI病例的完全去识别化原始格式k-space文件，除此之外，还有超过10,000个病例，包含DICOM格式的370,000张图像切片。这个数据集是目前研究人员可取得最大k-space格式的大脑MRI公开数据集。
k-space格式数据是MRI扫描过程产生的，通常会在合成图像之后被丢弃，脸书提到，k-space格式数据可被用于训练模型、验证性能，以及仿真图像重建技术被用在真实世界的方法。脑部成像数据集可用来加速MRI在脑部的扫描速度，对有神经系统症状的患者，可以改善整体图片截取的效果，并提升患者检查的舒适程度，针对难以保持静止状态的患者，也能良好地采集扫描图像。
而与其他FastMRI项目发布的数据一样，这项脑神经成像数据集经NYU Langone Health委员会审查，把关病患的隐私，数据集完全不包含可用来识别病患身份的元数据与内容，他们手动检查每一张图像，确保剪裁并排除可识别的脸部特征。现在其他研究人员可以在NYU Langone Health的FastMRI网站，取得新的大脑MRI数据集、论文和基准模型。
FastMRI计划的目的，是要提升10倍的MRI扫描速度，脸书提到，大脑和脊随是最常见的MRI检测部位，但由于眼睛和大脑海中存在会流动的液体，可能在成像上造成伪影，因此更快的MRI扫描速度，能减少这些问题发生，现在新发布的神经成像数据集为这些研究提供重要贡献。