Multivariate Pattern Analysis
Multivariate Pattern Analysis (MVPA) is a machine learning approach to fMRI that decodes cognitive states, stimuli, or behavior from whole-brain spatial patterns of neural activity. Pioneered by Haxby and colleagues in 2001, MVPA treats fMRI as a classification problem: can a trained decoder predict what a person is perceiving or thinking based solely on their brain activity pattern?
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Norman, K. A., Polyn, S. M., Detre, G. J., & Haxby, J. V. (2006). Beyond mind-reading: multi-voxel pattern analysis of fMRI data. Trends in Cognitive Sciences, 10(9), 424–430. · DOI 10.1016/j.tics.2006.07.005
- Haxby, J. V., Gobbini, M. I., Furey, M. L., et al. (2001). Distributed and overlapping representations of faces and objects in ventral temporal cortex. Science, 293(5539), 2425–2430. · DOI 10.1126/science.1063736
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.