<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">hi, </div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">in my experiment I have 28 betas in condition A and 28 parameter estimate images and 28  in condition B for each subject (N=16 in total).</div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)"> </div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">i have performed across-subjects SVM-based searchlight classification using MNI-registered individual beta images and I would like to repeat and confirm my results using searchlight based on hyperaligned data.</div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">i am not aware of any paper using hyperaligment on  beta images but I think this should be possible, any advise please would be nice</div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">i've created individual datasets concatenating the 28 betas in condition A and the 28 in condition (in the actual experiment condition A and B can appear randomly on each trial). I have 16 nifti datasets, one per subject, with each in individual native anatomical space. In trying to get a dataset in the same format as in the hyperlignment tutorial I use fmri_dataset on each individual wholebrain 48 betas  and then try to merged then all i.e. <span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">ds_merged = vstack((d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, d8, d9, d10, d11, d12, d13, d14, d15,d16)) but this gives the following error pasted at the end,</span></div><div class="gmail_default" style="font-family:garamond,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">which I think it is becos the number of voxels is different across subjects. This is one issue.</div><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="garamond, serif" size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="garamond, serif" size="4">Another is that the function vstack does appear to produce the list of individual datasets that is in the hyperligment tutorial dataset, but a list of individual betas, I would be grateful to receive some tips.</font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="garamond, serif" size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="garamond, serif" size="4">thanks!</font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="garamond, serif" size="4">david</font></div><div class="gmail_default"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">------------------------------</span><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">------------------------------</span><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">---------------</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">ValueError                                Traceback (most recent call last)</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><ipython-input-64-</span><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">2fef46542bfc> in <module>()</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">     19 h5save('/home/dsoto/dsoto/</span><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">fmri/wmlearning/h5.hdf5', [d1,d2])</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">     20 #ds_merged = vstack((d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7,d8,d9, d10, d11, d12, d13, d14, d15, d16))</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">---> 21 ds_merged = vstack((d1, d2))</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">/usr/local/lib/python2.7/site-</span><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">packages/mvpa2/base/dataset.</span><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">pyc in vstack(datasets, a)</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">    687                              "datasets have varying attributes.")</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">    688     # will puke if not equal number of features</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">--> 689     stacked_samp = np.concatenate([ds.samples for ds in datasets], axis=0)</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">    690</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">    691     stacked_sa = {}</span><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><br style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly</span><br></div></div>