THINGS-fMRI 是由美国国立卫生研究院（NIH）国家心理健康研究所、德国马克斯·普朗克学会人类认知与脑科学研究所联合吉森大学医学院等机构发布的一个面向物体认知研究的高密度功能性磁共振成像（fMRI）数据集，旨在系统刻画人脑对现实世界物体的视觉与语义表征。

该数据集隶属于 THINGS-data，相关论文成果为：THINGS-data, a multimodal collection of large-scale datasets for investigating object representations in human brain and behavior. THINGS-data 包含 1,854 个物体概念和 26,107 张经过人工筛选与标注的自然场景物体图像。

在 fMRI 实验中，受试者在扫描过程中观看来自 THINGS 图像库的物体图片，同时记录全脑 BOLD 信号，用于分析物体在大脑中的空间表征分布。 3 名受试者分别完成 12 个扫描会话，共观看 8,740 张独特图像，覆盖 720 类物体。图像以快速连续方式呈现，受试者保持中央注视，并通过异常图像检测任务确保注意力参与，其中部分图像在不同会话中重复呈现，以支持表征稳定性与可重复性分析。

除任务态功能数据外，数据集还提供丰富的结构与辅助扫描信息，包括高分辨率 T1/T2 结构像、血管成像（TOF 、 T2*）、场图、功能定位实验、视网膜拓扑定位数据以及静息态功能连接数据，为多层次脑功能建模提供支持。

此外，数据集还包含多种预处理与派生结果，如 fMRIPrep 脑掩膜、皮层平铺图（pycortex）以及单次试验响应估计（ICA-betas）。