FEAT: Intersección - c13inb/c13inb.github.io GitHub Wiki

  1. Realizar un análisis FEAT de alto nivel (higher-level analysis) donde se promedie la activación de la primera condición A > B (ej. música > silencio) en todos los sujetos. En la pestaña de Post-stats se debe de seleccionar una máscara en el recuadro de Pre-threshold masking, esta máscara debe salir del resultado obtenido del análisis de alto nivel la segunda condición de interés C > B (cluster_mask_zstat#.nii.gz).

  2. Realizar un análisis FEAT de alto nivel de la segunda condición C > B (ej. habla > silencio). Se repiten los pasos del punto 1, para este análisis se escoge la máscara del contraste de la primera condición A > B (cluster_mask_zstat#.nii.gz).

  3. Los dos análisis FEAT nos arrojarán las regiones en común, éstos serán muy similares pues en ambos casos la áreas de búsqueda se delimitan por el contraste opuesto:

    a) música > silencio (delimitado por la máscara de habla > silencio)

    b) habla > silencio (delimitado por la máscara de música > silencio)