【摘要】磁共振成像(MRI)作为神经影像中一种重要的脑成像方法,已被广泛地用于认知神经科学和脑疾病的研究中。磁共振功能像和结构像数据的传统分析方法通常对大脑中每个体素单独进行假设检验。然而,这些图像中分布式的空间模式可能是区分任务的不同条件或是区分不同组被试的更好的测度。因此多元模式分类分析(MVPA)等机器学习算法被用于识别人脑磁共振图像中的空间模式,实现大脑状态的解码,或者对健康和患病脑的区分 […]