<div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div><div><div><div><div>Hi MVPA experts,<br><br></div>I have a theoretical question that arised from recent analysis using searchlight (either surface or voxel based):<br><br></div>What is the most sensible feature selection strategy between:<br></div>- a radius with variable number of features included, which will make the different classifiers trained on different amount of dimensions;<br></div>- a fixed number of closest voxels/surface_nodes that would represent different surface/volume/spatial_extent depending on the localization.<br><br></div>I had the examples with surfaces, for which I used a spherical templates (similar to 32k surfaces in HCP dataset) transformed into subject space. I computed the number of neighbors for each node with a fixed radius and noted a differential sampling resolution in the brain, which somewhat overlay with my network of interest (motor) and thus my concerns.<br><br></div>With voxel based searchlight, depending on masking voxels on the borders of the mask will have less neighbors in a fixed radius sphere.<br><br></div>PyMVPA has only this strategy for now, but I read many papers with fixed amount of features in Searchlight.<br></div><div><br></div>What do you think?<br><br></div><div>I did an ugly modification to have a temporary fixed feature number (closest) on surface but it should be optimized:<br><a href="https://github.com/bpinsard/PyMVPA/commit/1af58ea8a57882ed57059491c19d83bed43e0bce">https://github.com/bpinsard/PyMVPA/commit/1af58ea8a57882ed57059491c19d83bed43e0bce</a><br></div><div><br></div>Thanks!<br><br></div>basile<br></div>