Analyse multivariée de patrons
L'analyse multivariée de patrons (MVPA) est une approche d'apprentissage automatique appliquée à l'IRMf qui décode des états cognitifs, des stimuli ou des comportements à partir de patrons spatiaux d'activité neuronale dans tout le cerveau. Pionnière par Haxby et ses collègues en 2001, la MVPA traite l'IRMf comme un problème de classification : un décodeur entraîné peut-il prédire ce qu'une personne perçoit ou pense en se basant uniquement sur son patron d'activité cérébrale ?
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multivariate Pattern Analysis (MVPA). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/neuroimaging/multivariate-pattern-analysis
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