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通过共同的表示空间排列大脑。

Lining Up Brains via a Common Representational Space.

机构信息

Center for Information and Neural Networks (CiNet), National Institute of Information and Communications Technology and Osaka University, Osaka, Japan.

Center for Information and Neural Networks (CiNet), National Institute of Information and Communications Technology and Osaka University, Osaka, Japan.

出版信息

Trends Cogn Sci. 2016 Aug;20(8):565-567. doi: 10.1016/j.tics.2016.06.001. Epub 2016 Jun 15.

DOI:10.1016/j.tics.2016.06.001
PMID:27318436
Abstract

Guntupalli, Haxby, and colleagues have proposed a new quantitative way to align whole-brain functional imaging data. The new technique, searchlight hyperalignment, allows transformations of a subject's brain activity into a latent common representational space and vice versa.

摘要

甘图帕利、哈克斯比及其同事提出了一种新的定量方法来对齐全脑功能成像数据。新技术——搜索光超对齐——允许将受试者的大脑活动转换到潜在的共同表示空间中,并反之亦然。

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引用本文的文献

1
Zero-shot fMRI decoding with three-dimensional registration based on diffusion tensor imaging.基于弥散张量成像的三维配准的零射击 fMRI 解码。
Sci Rep. 2018 Aug 17;8(1):12342. doi: 10.1038/s41598-018-30676-3.