Análisis de Patrones Multivariante
El Análisis de Patrones Multivariante (MVPA, por sus siglas en inglés) es un enfoque de aprendizaje automático aplicado a la resonancia magnética funcional (RMf) que decodifica estados cognitivos, estímulos o comportamientos a partir de patrones espaciales de actividad neuronal en todo el cerebro. Pionero por Haxby y colaboradores en 2001, el MVPA trata la RMf como un problema de clasificación: ¿puede un decodificador entrenado predecir lo que una persona está percibiendo o pensando basándose únicamente en su patrón de actividad cerebral?
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Fuentes
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Pattern Analysis (MVPA). ScholarGate. https://scholargate.app/es/neuroimaging/multivariate-pattern-analysis
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