Decoding the infant mind: Multivariate pattern analysis (MVPA) using fNIRS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The MRI environment restricts the types of populations and tasks that can be studied by cognitive neuroscientists (e.g., young infants, face-to-face communication). FNIRS is a neuroimaging modality that records the same physiological signal as fMRI but without the constraints of MRI, and with better spatial localization than EEG. However, research in the fNIRS community largely lacks the analytic sophistication of analogous fMRI work, restricting the application of this imaging technology. The current paper presents a method of multivariate pattern analysis for fNIRS that allows the authors to decode the infant mind (a key fNIRS population). Specifically, multivariate pattern analysis (MVPA) employs a correlation-based decoding method where a group model is constructed for all infants except one; both average patterns (i.e., infant-level) and single trial patterns (i.e., trial-level) of activation are decoded. Between subjects decoding is a particularly difficult task, because each infant has their own somewhat idiosyncratic patterns of neural activation. The fact that our method succeeds at across-subject decoding demonstrates the presence of group-level multi-channel regularities across infants. The code for implementing these analyses has been made readily available online to facilitate the quick adoption of this method to advance the methodological tools available to the fNIRS researcher.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle