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Analyzing Receptive Fields Classification Images and Functional Images: Challenges with Opportunities for Synergy

机译：分析感受野分类图像和功能性图像：协同的挑战

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摘要

In neurophysiology, psychophysics, optical imaging, and functional imaging studies, the investigator seeks a relationship between a high-dimensional variable, such as an image, and a categorical variable, such as the presence or absence of a spike or a behavior. The usual analysis strategy is fundamentally identical across these contexts – it amounts to calculating the average value of the high-dimensional variable for each value of the categorical variable, and comparing these results by subtraction. Though intuitive and straightforward, this procedure may be inaccurate or inefficient, and may overlook important detail. Sophisticated approaches have been developed within these several experimental contexts, but they are rarely applied beyond the context in which they were developed. Recognition of the relationships among these contexts has the potential to accelerate improvements in analytic methods and to increase the information that can be gleaned from experiments.
机译：在神经生理学，心理物理学，光学成像和功能成像研究中，研究人员寻求高维度变量（例如图像）与类别变量（例如是否存在尖峰或行为）之间的关系。在这些情况下，通常的分析策略在根本上是相同的–它等于为分类变量的每个值计算高维变量的平均值，并通过减法比较这些结果。尽管直观，简单，但是此过程可能不准确或效率低下，并且可能会忽略重要的细节。在这几种实验环境中已经开发出复杂的方法，但是很少在超出其开发背景的情况下应用它们。认识这些环境之间的关系有可能加速分析方法的改进并增加可从实验中收集的信息。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Jonathan D Victor;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(8),12
  • 年度 -1
  • 页码 1651–1656
  • 总页数 16
  • 原文格式 PDF
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