Accuracy; Classification algorithms; Educational institutions; Gaussian processes; Imaging; Iterative decoding; Noise level; brain state decoding; fMRI; feature selection; sparse representation;
机译:与传统的大型Voxel FMRI数据相比,小体素FMRI数据的肠平滑可以提供增加的检测功率,而无需空间分辨率损失
机译:fMRI数据的多体素模式分析中的体素选择框架,用于预测视觉刺激的神经反应
机译:基于具有多维导数约束的鲁棒稀疏编程的fMRI数据的体素选择和神经解码
机译:基于平滑的10规范的FMRI数据的快速体素选择
机译:您记住的内容取决于您的目标:fMRI数据的多体素模式分析表明,检索目标会影响策略的使用,记忆和行为
机译:与传统的大体素fMRI数据相比小体素fMRI数据的皮层内平滑处理可提供增强的检测能力而不会造成空间分辨率损失
机译:与传统的大型Voxel FMRI数据相比,小体素FMRI数据的肠平滑可以提供增加的检测功率,而无需空间分辨率损失