Stimulus repetition and sample size considerations in item-level representational similarity analysis

刺激(心理学) 计算机科学 认知心理学 认知 心理学 人工智能 模式识别(心理学) 神经科学
作者
Stephen Mazurchuk,Lisa L. Conant,Jia‐Qing Tong,Jeffrey R. Binder,Leonardo Fernandino
出处
期刊:Language, cognition and neuroscience [Taylor & Francis]
卷期号:39 (9): 1161-1172 被引量:2
标识
DOI:10.1080/23273798.2023.2232903
摘要

In studies using representational similarity analysis (RSA) of fMRI data, the reliability of the neural representational dissimilarity matrix (RDM) is a limiting factor in the ability to detect neural correlates of a model. A common strategy for boosting neural RDM reliability is to employ repeated presentations of the stimulus set across imaging runs or sessions. However, little is known about how the benefits of stimulus repetition are affected by repetition suppression, or how they compare with the benefits of increasing the number of participants. We examined the effects of these design parameters in two large data sets where participants performed a semantic decision task on visually presented words. We found that reliability gains from stimulus repetition were strongly affected by repetition suppression, both within and across scanning sessions separated by multiple weeks. The results provide new insights into these experimental design choices, particularly for item-level RSA studies of semantic cognition.

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