Dear PyMVPA experts,<br><br>I'd like to do spatial rather than temporal normalization for each classification sample to equalize the mean intensity among samples at each time point.<br><br>It's relatively straightforward to do so for self-defined, static ROI masks but less trivial for searchlight analyses. Is there a 'preproc' argument for sphere_searchlight() like postproc=mean_sample()? If not, how can I demean patterns within these dynamically running searchlights? <br>
<br>Thanks!<br>Konatsu<br>