Multivariate spatial feature selection in fMRI.
Multivariate spatial feature selection in fMRI.
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fMRI中的多元空间特征选择。
DOI：
10.1093/scan/nsab010
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发表时间：
2021-08-05
影响因子：
4.2
通讯作者：
Chang LJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jolly E;Chang LJ
多变量神经成像分析构成了识别心理表征的一类强大的技术。然而，并不是所有的心理过程在整个大脑中都以相同的空间尺度呈现。当将知觉过程的层级组织的局部表征与更抽象的认知过程(如社会和情感操作)的灵活的跨通道表征进行比较时，这种异质性显而易见。一个悬而未决的问题是，分析方法的空间尺度如何与所调查的表征的空间尺度相互作用。在这篇文章中，我们描述了多变量分析如何被视为存在于空间频谱上，一端以探照灯为基础识别局部分布的信息模式，另一端以全脑方法识别弥漫神经表征，以及两者之间的基于区域的方法。我们描述了这些区别是如何成为一个重要的、经常被忽视的分析考虑因素，并提供了启发式方法来比较这些不同的技术，以基于分析师的推理目标进行选择。
Multivariate neuroimaging analyses constitute a powerful class of techniques to identify psychological representations. However, not all psychological processes are represented at the same spatial scale throughout the brain. This heterogeneity is apparent when comparing hierarchically organized local representations of perceptual processes to flexible transmodal representations of more abstract cognitive processes such as social and affective operations. An open question is how the spatial scale of analytic approaches interacts with the spatial scale of the representations under investigation. In this article, we describe how multivariate analyses can be viewed as existing on a spatial spectrum, anchored by searchlights used to identify locally distributed patterns of information on one end, whole brain approach used to identify diffuse neural representations at the other and region-based approaches in between. We describe how these distinctions are an important and often overlooked analytic consideration and provide heuristics to compare these different techniques to choose based on the analyst’s inferential goals.
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影响因子：
4.3
作者：
Diedrichsen J;Kriegeskorte N
通讯作者：
Kriegeskorte N
社会大脑：社会知识的神经基础。
影响因子：
24.8
作者：
Adolphs, Ralph
通讯作者：
Adolphs, Ralph
DOI：
10.1098/rstb.2005.1634
发表时间：
2005-05-29
影响因子：
6.3
作者：
Beckmann, CF;DeLuca, M;Smith, SM
通讯作者：
Smith, SM
影响因子：
5.7
作者：
FRISTON, KJ;HOLMES, AP;TURNER, R
通讯作者：
TURNER, R
影响因子：
3.7
作者：
Felleman, Daniel J.;Van Essen, David C.
通讯作者：
Van Essen, David C.