matlab数据光滑代码-fMRI_MVPA:使用支持向量机分类和回归的多体素模式分析（全脑探照灯）

matlab数据平滑代码功能磁共振成像 使用支持向量机分类和回归的全脑探照灯多体素模式分析（MVPA） 随附的MATLAB代码使用SPM12（或SPM8;）进行功能磁共振成像（fMRI）数据预处理和常规线性模型（GLM）分析。 分析管道 fMRI数据预处理：PreprocessingBatchSPM12.m（或对于较早的SPM版本为PreprocessingSPM8.m） 功能图像重新对齐（和切片，如果在特定于对象的本机空间中运行MVPA），切片定时校正，核心定位，T1分割，归一化（到MNI空间）和平滑（可选） 运行GLM 要构造MVPA的输入（或特征），请执行GLM分析以提取每个条件的beta或T图 本机空间：使用经过裁剪的功能映像（我更喜欢使用平滑的数据） MNI空间：使用归一化功能图像（同样，使用不平滑的数据更为常规） 使用灰色物质蒙版构建全脑探照灯：createIdxFileIndividualMNI.m或createIdxFileNativeSpace.m 要执行探照灯MVPA（Kriegeskorte等，2006； Haynes等，2007），请使用来自T1分割的灰质蒙版生