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?
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- 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
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.