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摘要：神经科学界最重要的挑战之一是了解人脑的工作原理。神经影像技术的最新进展已经证实，可以通过功能磁共振成像（即fMRI）来解码一个人的思想，记忆和情绪，因为它可以通过满意的时空分辨率来衡量人类大脑的神经激活。然而，fMRI数据的前所未有的规模和复杂性提出了重新制定新科学分析工具的关键计算瓶颈。鉴于机器学习在神经科学中的作用越来越重要，因此提出了许多机器学习算法来分析fMRI数据的大脑活动。在本文中，我们主要对机器学习方法进行全面，最新的审查，用于分析以下三个方面的神经活动，即大脑图像功能 - 对齐，大脑活动模式分析和视觉刺激重建。此外，还提供了在线资源和关于大脑模式分析的开放研究问题，以方便未来的研究。
基于fMRI的人类的视觉信息解码...
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