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神经影像学研究针对少量参与者和刺激物产生了数 GB 的时空数据。研究人员很少尝试建模和检查个体参与者之间的差异——只要使用正确的统计工具，即使在小样本中也应该可以解决这个问题。我们提出了神经拓扑因子分析 (NTFA)，这是一种概率因子分析模型，可以推断参与者和刺激物的嵌入。这些嵌入使我们能够将参与者和刺激物之间的差异推断为信号而不是噪声。我们根据内部试点实验的数据以及两个公开可用的数据集评估 NTFA。我们证明，与以前的拓扑方法相比，推断参与者和刺激物的表示可以提高对未见数据的预测泛化。我们还证明推断的潜在因子表示对于下游任务（例如多体素模式分析和功能连接）很有用。
fMRI 数据的神经拓扑因子分析
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