Para comprender mejor el análisis de patrones de multivoxel (MVPA) en fMRI, primero recomendaría leer los siguientes artículos de revisión. Hay varios buenos por ahí, pero estos fueron los primeros que vinieron a la mente:
- Decodificación de estados mentales a partir de la actividad cerebral en humanos.
- ¿Qué hace un patrón? Cómo hacer coincidir los métodos de decodificación con los datos en el análisis de patrones multivariados
Luego tomaría nota de algunas advertencias conocidas al usar MVPA:
- Desarrollos recientes en patrones multivariados y… [Neurosci Bull. 2012]
- Confunde en el análisis multivariado de patrones.
- Análisis de Searchlight: Promesa, trampas y potencial
Y, por último, obtendría alguna experiencia práctica al realizar el tutorial del paquete MVPA para Matlab o Python. Elige la que prefieras. Si no tiene ninguna preferencia, recomendaría el paquete de Python (principalmente porque Python es gratis)
- Matlab: TutorialIntro – princeton-mvpa-toolbox – Análisis de patrones de Voxel múltiple Biblioteca de Matlab por The Princeton Neuroscience Institute – Google Project Hosting
- Python: Tutorial de Introducción a PyMVPA
¡Buena suerte! 🙂
- Quiero seguir una carrera en el campo de la ciencia cognitiva, pero aún no tengo ninguna experiencia relevante. ¿Cómo puedo ganar experiencia, ya que no conozco a nadie en el campo?
- ¿Dónde está nuestra conciencia, y es una cosa que tiene masa / materia?
- ¿Cuáles son los niveles de cognición?
- Lo entiendes?
- ¿Es el 80/20 solo una proporción arbitraria?