다변량 디코딩 분석 최적화
다변량 패턴 분석(MVPA)은 조건별 활성화 패턴을 구별하는 데 널리 사용되는 기법으로, 신경영상 데이터에서 통계적으로 유의미한 정보를 식별하여 단변량 방법으로는 놓칠 수 있는 부분을 포착합니다. 그러나 MVPA 디코딩 결과는 여러 분석 선택에 의해 영향을 받으며, 이러한 선택들의 복합적인 효과는 충분히 평가되지 않았습니다. 특히, MVPA 분류기 훈련 전 여러 시행(trial)의 데이터를 평균하는 접근법이 인기를 얻고 있으나, 평균화 정도에 대한 결정은 임의적이며 이 매개변수 변화의 효과는 문서화되지 않았습니다. 본 연구에서는 …