
<html><body><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000"><div>Hi PyMVPA experts, </div><div><br data-mce-bogus="1"></div><div>I have an RDM, and I am using a whole-brain searchlight to know where in the brain the dissimilarity structures are similar to this RDM. I am using PDistTargetSimilarity and sphere_searchlight as demonstrated in the tutorial here: <a href="http://www.pymvpa.org/examples/rsa_fmri.html">http://www.pymvpa.org/examples/rsa_fmri.html</a>. </div><div><br data-mce-bogus="1"></div><div>At the moment, when the brain RDM is calculated at each sphere center, it uses the mean of events across all repetitions and runs. What I would like to do however is to calculate these RDMs (and eventually a map of PDistTargetSimilarity) considering trials from each run separately, and then calculate the consistency of the maps obtained across runs. In other words, I would like to calculate the consistency of the results obtained using PDistTargetSimilarity across runs. How can I make use of PDistConsistency to do that?</div><div><br></div><div data-marker="__SIG_PRE__">Thanks,<br>Usman Ayub Sheikh<br>Predoctoral Researcher<br>www.bcbl.eu<br><br>Legal disclaimer/Aviso legal/Lege-oharra: www.bcbl.eu/legal-disclaimer</div></div></body></html>