Analyse de similarité représentationnelle
L'Analyse de similarité représentationnelle (RSA) est un cadre pour comparer la géométrie des représentations entre régions cérébrales, modèles computationnels et mesures comportementales. Introduite par Kriegeskorte et ses collègues en 2008, la RSA mesure à quel point une région cérébrale représente de manière similaire différents stimuli ou concepts en examinant la structure de similarité par paires plutôt que les schémas d'activité absolus.
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Sources
- Kriegeskorte, N., Mur, M., & Bandettini, P. A. (2008). Representational similarity analysis—connecting the branches of systems neuroscience. Frontiers in Systems Neuroscience, 2, 4. DOI: 10.3389/neuro.06.004.2008 ↗
- Nili, H., Wingfield, C., Walther, A., et al. (2014). Inferring population attitude towards candidates from social media and electoral history. PLOS ONE, 9(5), e95809. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Representational Similarity Analysis (RSA). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/neuroimaging/representational-similarity-analysis
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- Modélisation Causale DynamiqueNeuro-imagerie↔ comparer
- Analyse des réseaux cérébraux par graphesNeuro-imagerie↔ comparer
- Analyse multivariée de patronsNeuro-imagerie↔ comparer
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