Genom att utnyttja information som ingår i den rumsliga arrangemang av neurala aktiveringar, multivariat mönsteranalys (MVPA) kan detektera distribuerade hjärnaktiveringar som inte är tillgängliga genom standard univariat analys. Nya metodologiska framsteg i MVPA legalisering tekniker har gjort det möjligt att producera glesa diskriminativa helhjärniga kartor med mycket specifika mönster. Dessutom tar den senaste förfiningen, Graph Net, uttryckligen hänsyn till 3D-strukturen för fMRI-data. Här tillämpades dessa avancerade klassificeringsmetoder på ett stort fMRI-prov (N = 70) för att få nya insikter i den funktionella lokaliseringen av resultatintegrationsprocesser. Även om den positiva effekten av olika resultat är välstuderad i försöks- och terrorinlärning, har resultatintegrationen i samband med undervisningsbaserat lärande i stort sett varit outforskad. För att undersöka neurala processer i samband med resultatintegration i samband med undervisningsbaserat lärande, två grupper av försökspersoner genomgick funktionell avbildning medan presenteras med antingen olika eller tvetydiga resultat efter genomförandet av varierande stimulans-respons instruktioner. Även om inga signifikanta univariat gruppskillnader hittades i den resulterande fMRI datasetet, L1-regulariserade (sparse) klassificeringar utförs betydligt över slumpen och också klart överträffade standard L2-regularized (dense) Support Vector Machine på denna helhjärna mellan ämnesklassificering uppgift. Dessutom förbättrade ytterligare L2-regularisering via Elastic Net och rumslig regularisering av Graph Net tolkningen av diskriminativa viktkartor, men åtföljdes av minskad klassificeringsnoggrannhet. Viktigast av allt, klassificering baserad på sparsam legalisering underlättade identifieringen av mycket specifika regioner som är olika engagerade under tvetydiga och differentierade resultatförhållanden, bestående av flera prefrontala regioner som tidigare förknippats med probabilistiskt lärande, regelintegration och belöningsbearbetning. Dessutom visade en detaljerad post-hoc analys av dessa regioner att distinkt aktiveringsdynamik underställer bearbetningen av tvetydiga i förhållande till olika utfall. Tillsammans visar dessa resultat att L1-reglering kan förbättra klassificeringsprestandan samtidigt som den ger mycket specifika och tolkningsbara särskiljande aktiveringsmönster.
De visar att L1-reglering kan förbättra klassificeringsprestandan samtidigt som den ger mycket specifika och tolkningsbara diskriminativa aktiveringsmönster REF.
Sparse regularization techniques provide novel insights into outcome integration processes
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}