Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Badanie reprezentacji obiektów w grzbietowym strumieniu wzrokowym makaka przy użyciu nagrań jednojednostkowych

8.1K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/57745

⸱

1 sierpnia 2018

 ,  , 
1Laboratorium voor Neuro-en Psychofysiologie, Katholieke Universiteit Leuven, 2The Leuven Brain Institute

W tym artykule

Podsumowanie

Przedstawiono szczegółowy protokół do analizy selektywności obiektów neuronów ciemieniowo-czołowych zaangażowanych w transformacje wzrokowo-motoryczne.

Streszczenie

Poprzednie badania wykazały, że neurony w obszarach ciemieniowo-czołowych mózgu makaka mogą być wysoce selektywne dla obiektów świata rzeczywistego, zakrzywionych powierzchni zdefiniowanych przez rozbieżności i obrazów obiektów świata rzeczywistego (z rozbieżnościami i bez nich) w podobny sposób, jak opisano w brzusznym strumieniu wzrokowym. Ponadto uważa się, że obszary ciemieniowo-czołowe przekształcają informacje o obiekcie wizualnym w odpowiednie wyjścia motoryczne, takie jak wstępne kształtowanie dłoni podczas chwytania. Aby lepiej scharakteryzować selektywność obiektów w sieci korowej zaangażowanej w transformacje wzrokowo-ruchowe, udostępniamy zestaw testów mających na celu analizę selektywności obiektów wzrokowych neuronów w obszarach ciemieniowo-czołowych.

Wprowadzenie

Ludzkie i nie-ludzkie naczelne dzielą zdolność do wykonywania złożonych działań motorycznych, w tym chwytania obiektów. Aby skutecznie wykonać te zadania, nasz mózg musi zakończyć transformację wewnętrznych właściwości obiektu w polecenia motoryczne. Ta transformacja opiera się na wyrafinowanej sieci grzbietowych obszarów korowych zlokalizowanych w ciemieniowej i brzusznej korze przedruchowej1,2,3 (Rysunek 1).

Z badań zmian u małp i ludzi4,5, wiemy, że grzbietowy strumień wzrokowy - pochodzący z pierwszorzędowej kory wzrokowej i skierowany w stronę tylnej kory ciemieniowej - jest zaangażowany zarówno w widzenie przestrzenne, jak i planowanie działań motorycznych. Jednak większość obszarów strumienia grzbietowego nie jest poświęcona unikalnemu rodzajowi przetwarzania. Na przykład przedni obszar śródciemieniowy (AIP), jeden z obszarów końcowych w grzbietowym strumieniu wzrokowym, zawiera różne neurony, które uruchamiają się nie tylko podczas chwytania6,7,8, ale także podczas oględzin obiektu7,8,9,10.

Podobnie jak w AIP, neurony w obszarze F5, zlokalizowanym w brzusznej korze przedruchowej (PMv), również reagują podczas fiksacji wzrokowej i chwytania obiektów, co prawdopodobnie będzie ważne dla transformacji informacji wizualnej w działania motoryczne11. Przednia część tego regionu (podsektor F5a) zawiera neurony reagujące selektywnie na trójwymiarowe (3D, zdefiniowane rozbieżności) obrazy12,13, podczas gdy podsektor znajdujący się w wypukłości (F5c) zawiera neurony charakteryzujące się właściwościami lustrzanymi1,3, wystrzeliwując obu, gdy zwierzę wykonuje lub obserwuje czynność. Wreszcie, tylny obszar F5 (F5p) jest polem związanym z dłonią, z wysokim odsetkiem neuronów wzrokowo-ruchowych reagujących zarówno na obserwację, jak i chwytanie obiektów 3D14,15. Obok F5, obszar 45B, znajdujący się w dolnym ramusie bruzdy łukowatej, może być również zaangażowany zarówno w przetwarzanie kształtu16,17, jak i grasping18.

Testowanie selektywności obiektów w korze ciemieniowej i czołowej jest wyzwaniem, ponieważ trudno jest określić, na które cechy reagują te neurony i jakie są pola recepcyjne tych neuronów. Na przykład, jeśli neuron reaguje na płytkę, ale nie na stożek, która cecha tych obiektów napędza tę selektywność: kontur 2D, struktura 3D, orientacja w głębi czy kombinacja wielu różnych cech? Aby określić krytyczne cechy obiektu dla neuronów, które reagują podczas fiksacji i chwytania obiektu, konieczne jest zastosowanie różnych testów wizualnych z wykorzystaniem obrazów obiektów i zredukowanych wersji tych samych obrazów.

Znaczna część neuronów w AIP i F5 nie tylko reaguje na wizualną prezentację obiektu, ale także wtedy, gdy zwierzę chwyta ten obiekt w ciemności (tj. przy braku informacji wizualnej). Takie neurony mogą nie reagować na obraz obiektu, którego nie można uchwycić. W związku z tym wizualne i motoryczne komponenty odpowiedzi są ściśle połączone, co utrudnia badanie reprezentacji obiektów neuronalnych w tych regionach. Ponieważ neurony wzrokowo-ruchowe mogą być testowane tylko z obiektami w świecie rzeczywistym, potrzebujemy elastycznego systemu do prezentowania różnych obiektów w różnych pozycjach w polu widzenia i w różnych orientacjach, jeśli chcemy określić, które cechy są ważne dla tych neuronów. To ostatnie można osiągnąć tylko za pomocą robota zdolnego do prezentowania różnych obiektów w różnych miejscach w przestrzeni wizualnej.

Ten artykuł ma na celu dostarczenie eksperymentalnego przewodnika dla badaczy zainteresowanych badaniem neuronów ciemieniowo-czołowych. W kolejnych sekcjach przedstawimy ogólny protokół stosowany w naszym laboratorium do analizy reakcji na chwytanie i obiekty wzrokowe u obudzonych makaków (Macaca mulatta).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Wszystkie procedury techniczne zostały przeprowadzone zgodnie z Przewodnikiem Narodowego Instytutu Zdrowia dotyczącym opieki i użytkowania zwierząt laboratoryjnych oraz Dyrektywą UE 2010/63/UE i zostały zatwierdzone przez Komitet Etyczny KU Leuven.

1. Ogólne metody nagrań zewnątrzkomórkowych u przebudzonych małp zachowujących się

  1. Trenuj zwierzęta, aby wykonywały zadania wizualne i motoryczne wymagane do odpowiedzi na Twoje konkretne pytanie badawcze. Upewnij się, że zwierzę jest w stanie elastycznie przełączać się między zadaniami podczas tej samej sesji nagraniowej, aby dokładnie przetestować neuron i uzyskać lepsze zrozumienie cech napędzających odpowiedź neuronalną (Rysunek 2-3).
    1. Wytrenuj zwierzę w chwytaniu kierowanym wzrokowo (VGG; chwytanie "w świetle"), aby ocenić wzrokowo-motoryczne elementy reakcji. Uwaga: niezależnie od wybranego zadania, stopniowo ograniczaj spożycie płynów co najmniej trzy dni przed rozpoczęciem fazy treningowej.
      1. Skrępuj głowę małpy przez cały czas trwania sesji doświadczalnej.
      2. W pierwszych sesjach trzymaj rękę przeciwlegle do komory nagrywającej w pozycji spoczynkowej i pomóż zwierzęciu dosięgnąć i chwycić obiekt, dając ręczną nagrodę po każdej próbie.
      3. Umieść rękę małpy z powrotem w pozycji spoczynkowej na końcu każdej próby.
      4. Co kilka prób puść rękę małpy i odczekaj kilka sekund, aby zobaczyć, czy zwierzę spontanicznie inicjuje ruch.
      5. Zastosuj ręczną nagrodę za każdym razem, gdy małpa sięgnie w kierunku obiektu.
      6. Kiedy faza sięgania zostanie nabyta prawidłowo, pomóż zwierzęciu podnieść (lub pociągnąć) przedmiot i nagradzaj ręcznie.
      7. Podobnie jak w 1.1.1.4 i 1.1.1.5, puść rękę małpy i odczekaj kilka sekund, aby zobaczyć, czy zwierzę spontanicznie inicjuje ruch. Daj nagrodę za każdym razem, gdy ruch zostanie wykonany poprawnie.
      8. Podczas zabiegu popraw sięganie, ułożenie dłoni i orientację nadgarstka tyle razy, ile to konieczne.
      9. Powtarzaj powyższe kroki, aż zwierzę wykona sekwencję automatycznie.
      10. Załaduj zadanie automatyczne. Zwierzę jest nagradzane automatycznie, gdy wykonuje ruchy sięgania i chwytania przez określony czas.
      11. Stopniowo zwiększaj czas utrzymywania przedmiotu.
      12. Wprowadź laser, który rzutuje punkt mocowania u podstawy obiektu. Następnie dodaj eye tracker, aby monitorować pozycję oczu wokół przedmiotu, który ma być chwytany.
    2. Wytrenuj zwierzę w chwytaniu sterowanym pamięcią (MGG), aby zbadać komponent motoryczny reakcji, na który nie ma wpływu wizualny komponent bodźca.
      1. Powstrzymaj głowę małpy.
      2. Postępuj zgodnie z tymi samymi krokami, co dla VGG, upewniając się, że zwierzę utrzymuje fiksację na laserze podczas zadania w elektronicznie zdefiniowanym oknie. W przypadku tej wersji zadania światło gaśnie pod koniec okresu fiksacji.
    3. Wytrenuj małpę w pasywnej fiksacji, aby zająć się reakcją wzrokową i selektywnością kształtów.
      1. Powstrzymaj głowę małpy.
      2. Przedstaw bodźce wizualne małpie za pomocą CRT (pasywna fiksacja bodźców 3D) lub monitora LCD (pasywna fiksacja bodźców 2D).
      3. Przedstaw punkt fiksacji na środku ekranu, nałożony na bodźce wzrokowe.
      4. Nagradzaj zwierzę po każdej prezentacji bodźca i stopniowo zwiększaj okres fiksacji, aż osiągniesz standardy zadania.
  2. Wykonaj operację przy użyciu sterylnych narzędzi, zasłon i fartuchów.
    1. Znieczulij zwierzę ketaminą (15 mg/kg domięśniowo) i chlorowodorkiem medetomidyny (0,01-0,04 ml/kg domięśniowo) i regularnie potwierdzaj znieczulenie, sprawdzając reakcję zwierzęcia na bodźce, tętno, częstość oddechów i ciśnienie krwi.
    2. Utrzymuj znieczulenie ogólne (propofol 10 mg/kg/h dożylnie) i podawaj tlen przez rurkę dotchawiczą. Używaj maści na bazie lanolimu, aby zapobiec suchości oczu podczas znieczulenia.
    3. Zapewnić znieczulenie za pomocą 0,5 ml buprenorfiny (0,3 mg/ml dożylnie). W przypadku przyśpieszenia akcji serca podczas zabiegu można podać dodatkową dawkę.
    4. Wszczep słupek głowy kompatybilny z rezonansem magnetycznym za pomocą ceramicznych i akrylu dentystycznego. Wszystkie operacje przetrwania należy wykonywać w ściśle aseptycznych warunkach. W celu odpowiedniego utrzymania sterylnego pola należy używać jednorazowych sterylnych rękawiczek, masek i sterylnych narzędzi.
    5. Prowadzony przez anatomiczny rezonans magnetyczny (MRI; Współrzędne Horsleya-Clarka), wykonać kraniotomię powyżej obszaru zainteresowania i wszczepić komorę zapisu w czaszkę małpy. Użyj standardowej komory zapisu do pojedynczych nagrań zewnątrzkomórkowych lub mikronapędu wieloelektrodowego do jednoczesnego nagrywania wielu neuronów.
    6. Po zabiegu należy przerwać dożylne podawanie propofolu do czasu wznowienia spontanicznego oddychania. Nie pozostawiaj zwierzęcia bez opieki, dopóki nie odzyska przytomności i wprowadzaj zwierzę do grupy społecznej dopiero po całkowitym wyzdrowieniu.
    7. Podać pooperacyjne środki przeciwbólowe zgodnie z zaleceniami lekarza weterynarii; stosować na przykład meloksykam (5 mg/ml domięśniowo).
    8. Odczekaj 6 tygodni po zabiegu przed rozpoczęciem eksperymentu. Pozwala to na lepsze zakotwiczenie słupka głowy w czaszce i gwarantuje, że zwierzę w pełni wyzdrowiało po interwencji.
  3. Zlokalizuj obszar zapisu za pomocą MRI (dla pojedynczych nagrań zewnątrzkomórkowych) i tomografii komputerowej (CT; dla zapisów wieloelektrodowych).
    1. Napełnij szklane kapilary 2% roztworem siarczanu miedzi i włóż je do siatki rejestrującej.
    2. Wykonaj strukturalny rezonans magnetyczny (grubość warstwy: 0,6 mm).
  4. Monitorowanie aktywności neuronalnej.
    1. Stosować mikroelektrody wolframowe o impedancji 0,8 – 1 MΩ.
    2. Przełóż elektrodę przez oponę twardą za pomocą rurki prowadzącej ze stali nierdzewnej 23G i mikronapędu hydraulicznego.
    3. Aby uzyskać dyskryminację skoków, wzmocnij i przefiltruj aktywność neuronalną w zakresie od 300 do 5,000 Hz.
    4. W przypadku nagrań z potencjałem pola lokalnego (LFP) należy wzmocnić i przefiltrować sygnał w zakresie od 1 do 170 Hz.
  5. Monitoruj sygnał oka
    1. Wyreguluj kamerę na podczerwień przed oczami zwierzęcia, aby uzyskać odpowiedni obraz źrenicy i odruchu rogówkowego.
    2. Użyj kamery na podczerwień, aby pobrać próbkę położenia źrenicy przy 500 Hz.

2. Badanie selektywności obiektów w obszarach grzbietowych

  1. Wykonaj chwytanie ze wskazówkami wizualnymi (VGG).
    1. Wybierz odpowiednią konfigurację chwytania w zależności od celu badań: konfiguracja karuzeli lub konfiguracja robota (Rysunek 3).
    2. W przypadku konfiguracji karuzeli uruchom zadanie VGG:
      1. Pozwól małpie ułożyć rękę przeciwlegle do nagranej półkuli w pozycji spoczynkowej w całkowitej ciemności, aby zainicjować sekwencję.
      2. Po upływie zmiennego czasu (interwał międzypróbny: 2 000-3 000 ms) należy przyłożyć czerwony laser (punkt fiksacji) do podstawy obiektu (odległość: 28 cm od oczu małp). Jeśli zwierzę utrzymuje wzrok w elektronicznie zdefiniowanym oknie fiksacji (+/- 2,5°) przez 500 ms, należy oświetlić obiekt od góry źródłem światła.
      3. Po zmiennym opóźnieniu (300-1500 ms) zaprogramuj ściemnianie lasera (visual GO cue) instruując małpę, aby podniosła rękę z pozycji spoczynkowej i sięgnęła, chwyciła i przytrzymała przedmiot w zmiennym odstępie czasu (czas trzymania: 300-900 ms).
      4. Za każdym razem, gdy zwierzę poprawnie wykona całą sekwencję, nagrodź je kroplą soku.
    3. Użyj podobnej sekwencji zadań do konfiguracji robota.
      1. Jeśli chodzi o ustawienie karuzeli, pozwól małpie ułożyć rękę przeciwlegle do nagranej półkuli w pozycji spoczynkowej w całkowitej ciemności, aby zainicjować sekwencję.
      2. Po zmiennym czasie (interwał międzypróbny: 2 000-3 000 ms) oświetl diodę LED (punkt fiksacji) na obiekcie (od wewnątrz; odległość: 28 cm od oczu małp). Ponownie, jeśli zwierzę utrzymuje wzrok w elektronicznie zdefiniowanym oknie fiksacji (+/- 2,5°) przez 500 ms, oświetl obiekt od wewnątrz białym źródłem światła.
      3. Po zmiennym opóźnieniu (300-1500 ms) wyłącz diodę LED (wizualna wskazówka GO), instruując małpę, aby podniosła rękę z pozycji spoczynkowej i sięgnęła, chwyciła i przytrzymała przedmiot w zmiennym odstępie czasu (czas trzymania: 300-900 ms).
      4. Za każdym razem, gdy zwierzę poprawnie wykona całą sekwencję, nagrodź je kroplą soku.
    4. Podczas zadania określ ilościowo wydajność małpy, zwracając szczególną uwagę na czas. Zmierz zarówno czas, jaki upłynął między sygnałem go a początkiem ruchu ręki (czas reakcji), jak i między rozpoczęciem ruchu a podniesieniem przedmiotu (czas chwytania).
  2. Wykonaj chwytanie sterowane pamięcią (MGG; 'Chwytanie w ciemności'). Użyj zadania MGG, aby określić, czy neurony są wzrokowo-motoryczne czy dominujące motorycznie.
    Uwaga: Sekwencja jest podobna do tej opisanej dla VGG, ale obiekt jest uchwycony w całkowitej ciemności.
    1. Identycznie jak w zadaniu VGG, pozwól małpie ułożyć rękę przeciwlegle do nagranej półkuli w pozycji spoczynkowej w całkowitej ciemności, aby zainicjować sekwencję.
    2. Po zmiennym czasie (interwał międzypróbny: 2,000-3,000 ms) zastosuj czerwony laser/diodę LED (punkt fiksacji), aby wskazać punkt fiksacji (u podstawy obiektu w przypadku ustawienia karuzeli, w środku obiektu w przypadku ustawienia robota; odległość: 28 cm od oczu małp). Jeśli zwierzę utrzymuje wzrok w elektronicznie zdefiniowanym oknie fiksacji (+/- 2,5°) przez 500 ms, należy oświetlić obiekt.
    3. Po ustalonym czasie (400 ms) wyłącz światło.
    4. Po zmiennym okresie opóźnienia (300-1500 ms) po przesunięciu światła, przyciemnij/wyłącz punkt fiksacji (GO CUE), aby poinstruować małpę, aby podniosła rękę i sięgnęła, chwyciła i przytrzymała przedmiot (czas trzymania: 300-900 ms).
    5. Za każdym razem, gdy zwierzę poprawnie wykona całą sekwencję, daj kroplę soku jako nagrodę.
  3. Wykonaj fiksację pasywną. Jeśli chodzi o zadanie VGG, wybierz najbardziej odpowiednią konfigurację (konfiguracja karuzeli lub robota) w zależności od celu badań.
    Uwaga: Można wykonać dwa różne zadania fiksacji pasywnej: pasywną fiksację obiektów świata rzeczywistego (przy użyciu obiektów, które mają być uchwycone w konfiguracji karuzeli i robota) oraz pasywną fiksację obrazów 3D/2D obiektów.
    1. Wykonuj pasywną fiksację obiektów ze świata rzeczywistego.
      1. Przedstaw punkt mocowania (czerwony laser dla konfiguracji karuzeli wyświetlany u podstawy obiektu i czerwona dioda LED w konfiguracji robota).
      2. Jeśli zwierzę utrzymuje wzrok w elektronicznie zdefiniowanym oknie fiksacji (+/- 2,5°) przez 500 ms, oświetl obiekt przez 2 000 ms.
      3. Jeśli zwierzę utrzyma wzrok w oknie przez 1,000 ms, nagrodź je kroplą soku.
    2. Wykonywanie pasywnej fiksacji obrazów 3D/2D obiektów.
      1. Prezentuj wszystkie bodźce wizualne na czarnym tle (luminancja 8 cd/m2) za pomocą monitora (rozdzielczość 1 280 × 1 024 pikseli) wyposażonego w szybko-rozpadowy luminofor P46 i pracującego z częstotliwością 120 Hz (odległość widzenia: 86 cm).
      2. W testach 3D prezentuj bodźce stereoskopowo, naprzemiennie wyświetlając obrazy lewego i prawego oka na wyświetlaczu (monitor CRT), w połączeniu z dwiema ferroelektrycznymi migawkami ciekłokrystalicznymi. Umieść te migawki przed oczami małpy, działaj z częstotliwością 60 Hz i zsynchronizuj się z pionowym cofnięciem monitora.
      3. Rozpocznij próbę od przedstawienia małego kwadratu na środku ekranu (punkt fiksacji; 0,2° × 0,2°). Jeśli pozycja oka pozostaje w elektronicznie zdefiniowanym oknie o powierzchni 1° kwadratowej (znacznie mniejszym niż w przypadku obiektów rzeczywistych) przez co najmniej 500 ms, należy przedstawić bodziec wzrokowy na ekranie przez łączny czas 500 ms.
      4. Kiedy małpa utrzymuje stabilną fiksację do momentu ustąpienia bodźca, nagrodź ją kroplą soku.
      5. Aby uzyskać odpowiednie badanie selektywności kształtu, należy przeprowadzić kompleksową baterię testów z obrazami 2D podczas zadania pasywnej fiksacji, w następującej kolejności.
      6. Uruchom test wyszukiwania. Przetestuj selektywność wizualną komórki przy użyciu szerokiego zestawu obrazów (obrazy powierzchniowe; Rysunek 4A), w tym zdjęcia obiektu, który jest uchwycony w VGG. W przypadku tego i wszystkich kolejnych zadań wizualnych porównaj obraz wywołujący najsilniejszą reakcję (określany jako "preferowany obraz") z drugim obrazem, na który neuron reaguje słabo (określany jako "obraz niepreferowany"). Jeśli badany neuron reaguje również na obrazy obiektów, należy poszukać określonych składników bodźca napędzających reakcję komórki (test konturowy, test pola receptywnego i test redukcji).
      7. Uruchom test konturu. Z oryginalnych obrazów powierzchni rzeczywistych obiektów (obrazy 2D lub 3D zawierające teksturę, cieniowanie i perspektywę) uzyskuje się stopniowo upraszczane wersje tego samego kształtu bodźca (sylwetki i kontury; Rysunek 4B). Zbierz co najmniej 10 prób na warunek, aby określić, czy neuron preferuje oryginalną powierzchnię, sylwetkę czy kontur od oryginalnego kształtu.
      8. Uruchom test pola recepcyjnego (RF). Aby zmapować RF neuronu, przedstaw obrazy obiektów w różnych pozycjach na wyświetlaczu (w tym eksperymencie 35 pozycji; wielkość bodźca 3°), obejmując centralne pole widzenia19,20. Aby zebrać wystarczającą liczbę powtórzeń bodźca we wszystkich możliwych pozycjach w rozsądnym czasie, skróć czas trwania bodźca (bodźce błyskowe; czas trwania bodźca: 300 ms, interwał międzypróbny: 300 ms).
      9. Uruchom test redukcji. Przeprowadź test redukcji z fragmentami konturu umieszczonymi w środku RF, aby zidentyfikować cechę minimalnego efektywnego kształtu (MESF). Wygeneruj zestaw bodźców w Photoshopie, przycinając kontur każdego z oryginalnych kształtów konturu wzdłuż głównych osi (Rysunek 3B). Zaprojektuj MESF jako najmniejszy fragment kształtu wywołujący odpowiedź, która stanowi co najmniej 70% odpowiedzi nienaruszonego konspektu i nie jest znacząco mniejsza niż ta odpowiedź8.
      10. Aby lepiej oszacować zależność od pozycji (wpływ pozycji bodźca na selektywność fragmentów), przeprowadź dwa różne testy. Przeprowadź test redukcji z fragmentami znajdującymi się w miejscu zajmowanym w oryginalnym kształcie konturu. Przeprowadź test redukcji z fragmentami znajdującymi się w środku masy kształtu.
      11. Na tym etapie uruchom nowe mapowanie RF za pomocą MESF.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Rycina 5 przedstawia odpowiedzi przykładowego neuronu zarejestrowanego z obszaru F5p, badanego przy użyciu czterech obiektów: dwóch różnych kształtów – sfery i tarczy – zaprezentowanych w dwóch różnych rozmiarach (6 i 3 cm). Ten konkretny neuron reagował nie tylko na dużą sferę (bodziec optymalny; górny lewy panel), ale także na dużą tarczę (dolny lewy panel). Dla porównania, odpowiedź na mniejsze obiekty była słabsza (górny i dolny prawy panel).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Kompleksowe podejście do badania strumienia grzbietowego wymaga starannego doboru zadań behawioralnych i testów wizualnych: paradygmaty wizualne i chwytne mogą być stosowane zarówno łącznie, jak i oddzielnie, w zależności od specyficznych właściwości regionu.

W tym artykule podajemy przykłady aktywności neuronalnej rejestrowanej zarówno w AIP, jak i F5p w odpowiedzi na podzbiór zadań wzrokowych i motorycznych, ale bardzo podobne reakcje można zaobserwować w innych obszarach czołowych, takich j...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Dziękujemy Inez Puttemans, Marc De Paep, Sara De Pril, Wouter Depuydt, Astrid Hermans, Piet Kayenbergh, Gerrit Meulemans, Christophe Ulens i Stijn Verstraeten za pomoc techniczną i administracyjną.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Robot chwytającyGIBAS Universal RobotsUR-6-85-5-ARamię robota wyposażone w chwytak
Silnik karuzelowySiboniRD066/† 20 MV6, 35x23 F02Silnik do zaimplementowania w pionowej karuzeli na zamówienie. Umożliwia obracanie karuzeli.
Eye trackerSR ResearchEyeLink IISystem kamer na podczerwień próbkowanie z filtrem 500 Hz
FiltryWavetek Rockland852wykonują różne funkcje przetwarzania sygnału w celu usunięcia niepożądanych składowych częstotliwości sygnału.
PrzedwzmacniaczBAK ELECTRONICS, INC.A-1Model A-1 pozwala na zmniejszenie pojemności wejściowej i odbioru szumów oraz umożliwia badanie impedancji mikroelektrod metalowych
ElektrodyFHCUEWLEESE*N4GMikroelektrody metalowe (* = Impedancja, do wyboru przez badacza)
Monitor CRTVision Research GraphicsM21L-67S01Monitor CRT wyposażony jest w szybko-rozpadający się luminofor P46 pracujący z częstotliwością 120 Hz
Ferroelektryczne migawki ciekłokrystaliczneDisplay TechPanel migawki FLC; LV2500P-OEMMigawki działają z częstotliwością 60 Hz przed małpami i są zsynchronizowane z pionowym cofnięciem monitora
elektroniczne

Bibliografia

  1. Gallese, V., Fadiga, L., Fogassi, L., Rizzolatti, G. Action recognition in the premotor cortex. Brain. 119 (2), 593-609 (1996).
  2. Fogassi, L., Gallese, V., Buccino, G., Craighero, L., Fadiga, L., Rizzolatti, G. Cortical mechanism for the visual guidance of hand grasping movements in the monkey: a reversible inactivation study. Brain. 124 (3), 571-586 (2001).
  3. Rizzolatti, G., Camarda, R., Fogassi, L., Gentilucci, M., Luppino, G., Matelli, M. Functional organization of inferior area 6 in the macaque monkey. II. Area F5 and the control of distal movements. Exp. Brain Res. 71 (3), 491-507 (1988).
  4. Mishkin, M., Ungerleider, L. G. Contribution of striate inputs to the visuospatial functions of parieto-preoccipital cortex in monkeys. Behav. Brain Res. 6 (1), 57-77 (1982).
  5. Goodale, M. A., Milner, A. D. Separate visual pathways for perception and action. Trends Neurosci. 15 (1), 20-25 (1992).
  6. Baumann, M. A., Fluet, M. C., Scherberger, H. Context-specific grasp movement representation in the macaque anterior intraparietal area. J. Neurosci. 29 (20), 6436-6438 (2009).
  7. Murata, A., Gallese, V., Luppino, G., Kaseda, M., Sakata, H. Selectivity for the shape, size, and orientation of objects for grasping neurons of monkey parietal area AIP. J. Neurophysiol. 83 (5), 2580-2601 (2000).
  8. Romero, M. C., Pani, P., Janssen, P. Coding of shape features in the macaque anterior intraparietal area. J. Neurosci. 34 (11), 4006-4021 (2014).
  9. Sakata, H., Taira, M., Kusonoki, M., Murata, A., Tanaka, Y., Tsutsui, K. Neural coding of 3D features of objects for hand action in the parietal cortex of the monkey. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 353 (1373), 1363-1373 (1998).
  10. Taira, M., Mine, S., Georgopoulos, A. P., Murata, A., Sakata, H. Parietal cortex neurons of the monkey related to the visual guidance of the hand movement. Exp Brain Res. 83 (1), 29-36 (1990).
  11. Janssen, P., Scherberger, H. Visual guidance in control of grasping. Annu. Rev. Neurosci. 8 (38), 69-86 (2015).
  12. Theys, T., Pani, P., van Loon, J., Goffin, J., Janssen, P. Selectivity for three-dimensional contours and surfaces in the anterior intraparietal area. J. Neurophysiol. 107 (3), 995-1008 (2012).
  13. Goffin, J., Janssen, P. Three-dimensional shape coding in grasping circuits: a comparison between the anterior intraparietal area and ventral premotor area F5a. J. Cogn. Neurosci. 25 (3), 352-364 (2013).
  14. Raos, V., Umiltá, M. A., Murata, A., Fogassi, L., Gallese, V. Functional properties of grasping-related neurons in the ventral premotor area F5 of the macaque monkey. J. Neurophysiol. 95 (2), 709-729 (2006).
  15. Umilta, M. A., Brochier, T., Spinks, R. L., Lemon, R. N. Simultaneous recording of macaque premotor and primary motor cortex neuronal populations reveals different functional contributions to visuomotor grasp. J. Neurophysiol. 98 (1), 488-501 (2007).
  16. Denys, K., et al. The processing of visual shape in the cerebral cortex of human and nonhuman primates: a functional magnetic resonance imaging study. J. Neurosci. 24 (10), 2551-2565 (2004).
  17. Theys, T., Pani, P., van Loon, J., Goffin, J., Janssen, P. Selectivity for three-dimensional shape and grasping-related activity in the macaque ventral premotor cortex. J.Neurosci. 32 (35), 12038-12050 (2012).
  18. Nelissen, K., Luppino, G., Vanduffel, W., Rizzolatti, G., Orban, G. A. Observing others: multiple action representation in the frontal lobe. Science. 310 (5746), 332-336 (2005).
  19. Janssen, P., Srivastava, S., Ombelet, S., Orban, G. A. Coding of shape and position in macaque lateral intraparietal area. J. Neurosci. 28 (26), 6679-6690 (2008).
  20. Romero, M. C., Janssen, P. Receptive field properties of neurons in the macaque anterior intraparietal area. J. Neurophysiol. 115 (3), 1542-1555 (2016).
  21. Decramer, T., Premereur, E., Theys, T., Janssen, P. Multi-electrode recordings in the macaque frontal cortex reveal common processing of eye-, arm- and hand movements. Program No. 495.15/GG14. Neuroscience Meeting Planner. , Washington DC: Society for Neuroscience. Online (2017).
  22. Pani, P., Theys, T., Romero, M. C., Janssen, P. Grasping execution and grasping observation activity of single neurons in macaque anterior intraparietal area. J. Cogn. Neurosci. 26 (10), 2342-2355 (2014).
  23. Turriziani, P., Smirni, D., Oliveri, M., Semenza, C., Cipolotti, L. The role of the prefrontal cortex in familiarity and recollection processes during verbal and non-verbal recognition memory. Neuroimage. 52 (1), 469-480 (2008).
  24. Tsao, D. Y., Schweers, N., Moeller, S., Freiwald, W. A. Patches of faces-selective cortex in the macaque frontal lobe. Nat. Neurosci. 11 (8), 877-879 (2008).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Przeglądaj więcej artykułów

Zadanie chwytania z prowadzeniem wizualnymzadanie pasywnej fiksacjiferroelektryczne migawki ciekłokrystalicznemonitor kineskopowytest pola recepcyjnegotest konturutest redukcjianaliza selektywności kształtu
Badanie reprezentacji obiektów w grzbietowym strumieniu wzrokowym makaka przy użyciu nagrań jednojednostkowych
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.