<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0);display:inline">Hi Michael, indeed ..well done for germany today! :). <br>Thanks for the reply and the suggestion on KNN<br>
</div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0);display:inline">I should have been  more clear that for each subject I have the following <u>block </u>sequences<br>ababbaabbaabbaba in TASK 1<br>
ababbaabbaabbaba in TASK 2<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0);display:inline">this explains that I have  8 a-betas and 8 b-betas for each task<br></div>
<div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0);display:inline">AND for each subject..so if i concatenate & normalize all the beta data across subjects I will have 8 x 19 (subjects)= 152 beta images for class a and the same for class b<br>
<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0);display:inline">then could I use SVM searchlight trained to discriminate a from b in  task1 betas and tested in the task2 betas?<br>
</div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0);display:inline"><pre>cheers<br>ds<br></pre><pre><i><i><br><br></i><br></i></pre></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0);display:inline">
<pre>Hey,

sorry for the delay... Aren't you watching the world cup? ;-)

On Thu, Jun 26, 2014 at 02:11:00PM +0100, David Soto wrote:
><i> The design is simple, basically I have 2 tasks, S and I and each task has 2
</i>><i> conditions: a and b
</i>><i> 
</i>><i> Each task occurs on a separate fMRI run  and the conditions a  & b are
</i>><i> blocked such as 'ababbaabbaabbaba' (each block is 4 trials each
</i>><i> 
</i>><i> Data has been preprocessed in FSL (as part of univariate-based analyses),
</i>><i> including a 5 mm smoothing. I have derived parameter estimates for each
</i>><i> task condition a & b....so have 8 betas per subject per condition.
</i>
I don't fully understand how two conditions time two tasks make 8
betas...

><i> ​Basically I would like to train a SVM classifier to discriminate
</i>><i> conditions a & b in task S​ and then test it on the independent dataset
</i>><i> from the different task I.
</i>><i> 
</i>><i> For this I thought to normalise to MNI and concatenate all the arameter
</i>><i> estimates for a & b for task S across all subjects and in principle use
</i>><i> whole-brain classification, with the intention of trying searchligh
</i>><i> analyses later on...
</i>><i> 
</i>><i> Does this make sense? or would it be better to do it differently? Any
</i>><i> advise or pointers would be much appreciated!
</i>
The general approach is sane. However, I don't know if that SVM can be
trained properly with 8 training samples. Doing it in a searchlight
brings the number of features closer to the number of samples. You could
also consider a simple k-nearest-neighbor approach (prediction
determined by the closest (eucl./corr-distane) training dataset sample).
However, the latter is not really applicable in the full-brain case, as
the distance measure will be dominated/contaminated by thousands of
noise voxels...


HTH,

Michael


-- 
J.-Prof. Dr. Michael Hanke
Psychoinformatik Labor,    Institut für  Psychologie II
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg,  Universitätsplatz 2, Geb.24
Tel.: +49(0)391-67-18481 Fax: +49(0)391-67-11947  GPG: 4096R/7FFB9E9B
</pre></div></div>