在本系列文章中，我们将回顾以下文章

• 人脑认知计算模型导论(上)
• 发现性神经影像分析(下)
• 人脑功能连通性与相似性分析(三)
• 人脑分布区域的无监督表征学习(四)
• 基于机器学习和深度学习的时空fMRI解码(五)

所有相关材料都托管在我的GitHub页面中。别忘了看看这个。如果你是纸质爱好者，你可以阅读这个系列文章的纸质版本，也可以在我的repo中找到。

在深入研究技术方面之前，请先了解

• 计算神经科学
• 无监督学习和机器学习基础
• 简单神经网络(MLP、CNN、…)

他会很有帮助吗？不过，别担心。这些将是高级的、动手的和代码优先的文章。那么，让我们开始吧。

在本文中，我们将简要讨论人脑腹侧颞叶皮质的多体素模式分析(MVPA)。目前，多体素模式分析和识别被用来研究神经活动的分布模式中包含的信息，以推断大脑区域和网络的功能作用。

从机器学习的角度来看，这是一个直接有监督的分类问题。这里，输入通常是来自神经科学实验的fMRI数据。输出是感兴趣类别上的概率分布。在我们的例子中，我们将尝试解码人类受试者(人脸、猫、椅子、鞋子、…)所看到的视觉刺激类别)。

在我们的例子中，fMRI数据将是由空间和时间分量组成的4D时间序列数据。

目录表

文章的链接

链接

• https://www.hindawi.com/journals/cmmm/2012/961257/

下面的参考文献列表在我的研究中用于机器学习和神经科学两个方面。我强烈推荐复制粘贴参考资料和简要回顾。

参考文献

首页–期刊主要分类–期刊细介绍–期刊题录与文摘–期刊详细文摘内容图层标准化，2016。

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