提高婴儿fNIRS数据分析是否需要先进方法？对基线校正平均、广义线性模型（GLM）和多变量模式分析（MVPA）等方法的评估
摘要：应用更高级的统计分析方法来处理婴儿fNIRS数据的可行性: 一个比较常用的基线校正平均、基于广义线性模型(GLM)的单变量分析方法和多变量模式分析(MVPA)方法的研究.
作者：Maria Laura Filippetti, Javier Andreu-Perez, Carina de Klerk, Chloe Richmond, Silvia Rigato
论文ID：2211.14855
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-11-29