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利用脑成像多体素模式分析解码认知的神经表征:原理和应用
被引量:
10
1
作者
雷威
杨志
+2 位作者
詹
旻
野
李红
翁旭初
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2010年第12期1934-1941,共8页
多体素模式分析(multi-voxel pattern analysis,MVPA)是一种基于机器学习理论发展出来的新的功能磁共振数据分析技术。MVPA技术通过训练分类器,对由不同认知状态引起的多体素信号模式进行分类。与传统的基于单个体素的分析方法相比,该...
多体素模式分析(multi-voxel pattern analysis,MVPA)是一种基于机器学习理论发展出来的新的功能磁共振数据分析技术。MVPA技术通过训练分类器,对由不同认知状态引起的多体素信号模式进行分类。与传统的基于单个体素的分析方法相比,该技术可更敏感地检测脑对认知状态的表征,并使得从神经信号解码认知状态成为可能。文章介绍MVPA技术的基本原理、分析步骤以及可以用MVPA来解决的科学问题,并对应用中可能面临的问题提供了参考建议。
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关键词
多体素模式分析
表征
功能磁共振成像
分类
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职称材料
题名
利用脑成像多体素模式分析解码认知的神经表征:原理和应用
被引量:
10
1
作者
雷威
杨志
詹
旻
野
李红
翁旭初
机构
西南大学心理学院
中国科学院心理学研究所脑高级功能实验室
出处
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2010年第12期1934-1941,共8页
文摘
多体素模式分析(multi-voxel pattern analysis,MVPA)是一种基于机器学习理论发展出来的新的功能磁共振数据分析技术。MVPA技术通过训练分类器,对由不同认知状态引起的多体素信号模式进行分类。与传统的基于单个体素的分析方法相比,该技术可更敏感地检测脑对认知状态的表征,并使得从神经信号解码认知状态成为可能。文章介绍MVPA技术的基本原理、分析步骤以及可以用MVPA来解决的科学问题,并对应用中可能面临的问题提供了参考建议。
关键词
多体素模式分析
表征
功能磁共振成像
分类
Keywords
MVPA
representation
fMRI
classification
分类号
B841.1 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用脑成像多体素模式分析解码认知的神经表征:原理和应用
雷威
杨志
詹
旻
野
李红
翁旭初
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2010
10
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