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多体素模式分析文献资料
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多体素模式分析在fMRI数据分析中的应用
用多体素模式分析(multivariate pattern analysis,MVPA)方法分析功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据是近年来认知神经科学领域的研究热点.MVPA可分析大脑的解剖信息、大脑的功能活动以及人们的行为表现三者之间的关系,从而对人们某个认知行为背后的神经机制进行探讨.本文主要介绍以下内容:①如何用MVPA方法对fMRI数据进行处理和分析,主要包括数据预处理、特征提取和样本创建、分类器的选择与测试.②如何对MVPA的分析结果进行解释:结合认知心理学的相关知识对MVPA的分析结果进行解释.通过本文,可以对MVPA的基本理论,应用特点和发展趋势,以及如何用MVPA方法进行fMRI数据处理和分析有一个较为全面的认识.
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利用脑成像多体素模式分析解码认知的神经表征：原理和应用
多体素模式分析（multi-voxel pattern analysis,MVPA）是一种基于机器学习理论发展出来的新的功能磁共振数据分析技术。MVPA技术通过训练分类器,对由不同认知状态引起的多体素信号模式进行分类。与传统的基于单个体素的分析方法相比,该技术可更敏感地检测脑对认知状态的表征,并使得从神经信号解码认知状态成为可能。文章介绍MVPA技术的基本原理、分析步骤以及可以用MVPA来解决的科学问题,并对应用中可能面临的问题提供了参考建议。
