Name: Estimativa topográfico da População Campos Visuais Receptivos por fMRI (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-02-03T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 2 s
Description: Aprenda a estimar campos receptivos visuais populacionais por fMRI sem suposições prévias de forma. Este método computacional com regularização suave permite mapear topografias precisas em pacientes com lesões da via visual.

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Agradecemos ao grupo de software VISTA (Brian Wandell e associados, em Stanford).
S. S. foi apoiado por McNair 2280403105, NEI R01-EY109272 e NEI R01-EY024019 e como HHMI Early Carrer Award. A. P. e G. K. foi apoiado pela Max-Planck Society, G. K. foi apoiado pelo projeto PLASTISE do 7º Programa-Quadro da Comissão Europeia, Contrato nº. HEATH-F2-2009-223524.

1. Aquisição de Dados <ol><li> Preparar um protocolo de estímulo que é eficaz na indução de uma resposta visual retinotópica fiável como anteriormente descrito em Dumoulin e Wandell 1 e Lee et al. 2. No entanto, outros paradigmas bem estabelecidos também são aplicáveis, dependendo da questão experimental específico a ser abordado. </li><li> Estímulos bar presentes à deriva no sequencialmente tela junto 8 direções do espaço, em intervalos de 45 graus. Certifique-se de que o movimento está em sincronia com a aquisição quadro scanner (TR ~ 2 segundos) para que a barra se move um passo uma vez um fMRI começa quadro e permanece no novo local até que o quadro termina. </li><li> Para medir um sinal de linha de base correta, adicione épocas sem bar estimulação 1. <ol><li> Definir um campo de visão (10 a 15 ° de raio) no ângulo visual sobre o qual o estímulo é apresentado. Presente em movimento ou piscando padrões de xadrez (tamanho verificador = 0,94 x 0,94 deg 2, pattetaxa de atualização rn = 250 ms / padrão) dentro do bar para provocar fortes respostas visuais. </li><li> Introduza os seguintes parâmetros específicos: 8 direções igualmente espaçados de movimento, bar largura igual a 1.875 graus, e barras de mover-se por metade da largura do bar por quadro (2 segundos). Detalhes adicionais podem ser encontrados em Lee et al. 2. </li><li> Gerar um ponto (~ 0,25 °), no centro da tela em que os olhos do assunto fixar durante o experimento. Mudar de cor do ponto aleatoriamente no tempo. </li></ol></li><li> Digitalizar o cérebro de um sujeito em um scanner de ressonância magnética usando uma varredura típica eco-planar-imaging (EPI), que tem duração de 192 quadros (24 quadros em cada sentido do movimento). Repita as verificações 4-8 vezes para aumentar a relação sinal-para-ruído. </li><li> Definir parâmetros para a sequência EPI da seguinte forma: TR = 2 seg, TE = 40 ms, tamanho de matriz = 64 x 64, 28 fatias, o tamanho do voxel = 3 x 3 x 3 mm 3, flip angle = 90 °, em alternativa, aplicar sequências com uma resolução mais fina (e.g., 2 x 2 x 2 mm3) ou um curto TR (por exemplo, 1-1,5 seg) abrangendo apenas o córtex visual 2. </li><li> Movimentos oculares pista com um sistema eyetracker durante as varreduras funcionais para garantir a fixação é mantida dentro de 1-1,5 ° do ponto de fixação. NOTA: Aqui, um eyetracker coordenada-cabeça baseado em um sistema de óculos de proteção é usado, mas outros sistemas eyetracker adequado pode ser usado em seu lugar. </li><li> Instrua os sujeitos a se fixar o ponto no centro da tela gerado na etapa 1.3.2. Para garantir que os sujeitos estão fixando, instruí-los para relatar as mudanças de cor do ponto de fixação. </li><li> Obter scans anatômicas, em 1 x 1 x 1 mm3 resolução (por exemplo, T1-MPRAGE; TR = 1.900 ms, TE = 2,26 ms, TI = 900 ms, aleta ângulo = 9 °, 176 partições). NOTA: Estes verificações anatómicos serão utilizadas para a segmentação, bem como para o alinhamento das imagens funcionais à anatomia tanto no interior e entre as verificações. Para um melhor alinhamento entre a funçãoal (EPI) e imagens da anatomia, obter também um exame de anatomia inplane, com resolução idêntica à EPI, usando T1 rápido mimada eco gradiente (SPGR) sequência 1. </li></ol> 2. Dados Pré-processamento NOTA: Antes de estimar as propriedades PRF, são necessárias várias etapas de pré-processamento de dados típico fMRI, como correção de movimento da cabeça e alinhamento dos volumes funcionais para a verificação anatômica. Neste artigo, todos os pré-processamento, avaliação, análise e apresentação dos resultados obtidos são realizadas utilizando a caixa de ferramentas open source software baseado em MATLAB LAB VISTA disponível no site software VISTA. http://white.stanford.edu/newlm/index.php/Main_Page. <ol><li> Coloque a varredura anatômica em MATLAB e preparar uma anatomia volume usando uma função chamada createVolAnat. </li><li> Segmento Gray Matter, substância branca, e CSF utilizando a função "ItkGray". </li><li> Preparar os dados funcionais por conversão DICOM (ou seja (ou seja, formato de arquivo padrão de ressonância magnética funcional) arquivos e dados de carga em VISTA usando uma função chamada mrInit. </li><li> Cabeça-motion correta e alinhar imagens funcionais com a anatomia carregado na etapa 2.1, utilizando rxAlign com base em uma transformação de matriz afim. </li><li> Scans corrigido-motion funcionais médias para melhorar a relação sinal-ruído, clicando mrVISTA Análise TimeSeries Média tseries. Excluir das verificações em média, durante o qual os movimentos dos olhos desvia fixação mais de 1-1,5 °. Se os sinais de diversas campanhas têm diferentes desvios de corrente contínua, exames funcionais médios após a remoção do DC-drifts. </li><li> Calcule coordena o mapeamento entre scans funcionais e massa cinzenta e identificar correspondentes voxels-massa cinzenta no scans funcionais, selecionando os seguintes menus: Janela Aberta mrVISTA cinza 3-View Window. Atribuir sinais BOLD nos voxels massa cinzenta por interpolação, escolhendo uma das opções available em mrVISTA. </li></ol> 3. Estimativa da PRF Topografia e modelagem paramétrica <ol><li> Faça o download dos arquivos de código através do seguinte link: https://sites.google.com/site/leesangkyun/prf/codes.zip, extraia o arquivo comprimido e colocá-los em um local preferido do computador local. Adicione o caminho da pasta em MATLAB. </li><li> Defina os parâmetros de estímulo utilizados no experimento, selecionando os seguintes menus: Análise mrVISTA retinotópicas modelo definir parâmetros. Especifique os seguintes parâmetros tais como imagens de estímulo, o tamanho do estímulo, a função hemodinâmica canônica, a taxa de quadros do scanner fMRI. </li><li> Antes da estimativa PRF, preparar os conjuntos de parâmetros iniciais (Figura 1B). <ol><li> Defina os conjuntos de validação cruzada em "tprf_set_params.m" a partir dos arquivos de código. Timeseries Divida em pelo menos dois subconjuntos (um conjunto para testes e os restantes conjuntos de formação) que são longas o suficiente para o bar para Sweep todo o espaço estímulo. Como alternativa, sem média scans na etapa 2.4, validar scans por deixar de fora uma varredura para testar e usando os exames restantes para o treinamento. </li><li> Defina um conjunto de parâmetros grosso (λ na Figura 1; λ = [10 -2 10 -1 1 10 1 10 2]) em "tprf_set_params.m". Em seguida, defina uma faixa fina escala ([0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1 3 5 7 9]) em "tprf_set_params.m". NOTA: O programa usa o grosso definido para selecionar o λ resultando na maior variância explicada. Em seguida, o programa procura o espaço em torno do λ selecionado usando a faixa de escala fina, refinando ainda mais a seleção de λ que produz a maior variância explicada. </li><li> Defina um limite (0,2) da variância explicada por voxels visualmente responsivos em "tprf_set_params.m". NOTA: Este limiar é utilizado como referência para a selecção de voxels visualmente responsivos. Como alternativa, fazer umaROI para uma região visualmente não respondedores (por exemplo, através da elaboração de uma esfera com um raio de 1 cm de uma área do cérebro não-responsivo visualmente), onde o limiar pode ser calculada automaticamente. </li><li> Defina um conjunto de limiares ([0,3, 0,5, 0,7]) para a definição de região centro da PRF na topografia normalizada em "tprf_set_params.m" (ie, [0-1] ou [-1 a 1] com épocas sem estimulação bar no passo 1.3.1). NOTA: A partir do conjunto de limiares do programa desde seleciona o "melhor" limiar, ou seja, o limite que define uma região central PRF para o qual o modelo de centro PRF explica a maior variância do sinal. Alternativamente, escolher um conjunto diferente de valores limiares, dependendo das características da topografia. </li></ol></li><li> Executar "tprf_runpRFest.m" calcular a topografia PRF (Figura 1) e coloque um anisotrópica Gaussian 2D. Depois de especificar todos os parâmetros descritos neste protocolo, eexecutar o código, obter os resultados finais de estimação. </li></ol><img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/51811/51811fig1highres.jpg" width="700"> Figura 1: processo de estimativa PRF. (A) Ilustração esquemática do processo seguido para a estimativa PRF topografia h (t):. Função de resposta hemodinâmica, A (t): estímulo, m: PRF, Reg.: L2-norma de regularização (B) medidas específicas para PRF estimativa topografia e modelagem centro PRF. O conjunto de parâmetros necessários para a estimativa é listada em cada etapa. A secção unidimensional de topografia e seu modelo são ilustrados. Sob curvas "Arranjo modelo", preto e vermelho representam a topografia e seu modelo de centro PRF com um limiar centro de 0,5, respectivamente. A linha pontilhada azul indica um limiar para a PRFregião central.

<ol><li>Dumoulin, S. O., Wandell, B. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Population+receptive+field+estimates+in+human+visual+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Population receptive field estimates in human visual cortex.</a> Neuroimage. 39, 647-660 (2008).</li>
<li>Lee, S., Papanikolaou, A., Logothetis, N. K., Smirnakis, S. M., Keliris, G. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+method+for+estimating+population+receptive+field+topography+in+visual+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">A new method for estimating population receptive field topography in visual cortex.</a> Neuroimage. 81, 144-157 (2013).</li>
<li>Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHastie%2C+T+%22The+elements+of+statistical+learning+%3A+data+mining%2C+inference%2C+and+prediction%22">The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction</a>. , 2nd edn, Springer. (2009).</li>
<li>Sereno, M. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Borders+of+multiple+visual+areas+in+humans+revealed+by+functional+magnetic+resonance+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Borders of multiple visual areas in humans revealed by functional magnetic resonance imaging.</a> Science. 268, 889-893 (1995).</li>
<li>Engel, S. A., Glover, G. H., Wandell, B. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Retinotopic+organization+in+human+visual+cortex+and+the+spatial+precision+of+functional+MRI%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb+Cortex%22%5BJournal%5D)">Retinotopic organization in human visual cortex and the spatial precision of functional MRI.</a> Cereb Cortex. 7, 181-192 (1997).</li>
<li>Engel, S. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((fMRI+of+human+visual+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">fMRI of human visual cortex.</a> Nature. 369, 525(1994).</li>
<li>DeYoe, E. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+striate+and+extrastriate+visual+areas+in+human+cerebral+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+U+S+A%22%5BJournal%5D)">Mapping striate and extrastriate visual areas in human cerebral cortex.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 93, 2382-2386 (1996).</li>
<li>Greene, C. A., Dumoulin, S. O., Harvey, B. M., Ress, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measurement+of+population+receptive+fields+in+human+early+visual+cortex+using+back-projection+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis%22%5BJournal%5D)">Measurement of population receptive fields in human early visual cortex using back-projection tomography.</a> J Vis. , (2014).</li>
<li>Zuiderbaan, W., Harvey, B. M., Dumoulin, S. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modeling+center-surround+configurations+in+population+receptive+fields+using+fMRI%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis%22%5BJournal%5D)">Modeling center-surround configurations in population receptive fields using fMRI.</a> J Vis. , (2012).</li>
<li>Harvey, B. M., Dumoulin, S. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relationship+between+cortical+magnification+factor+and+population+receptive+field+size+in+human+visual+cortex%3A+constancies+in+cortical+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci%22%5BJournal%5D)">The relationship between cortical magnification factor and population receptive field size in human visual cortex: constancies in cortical architecture.</a> J Neurosci. 31, 13604-13612 (2011).</li>
<li>Haak, K. V., Cornelissen, F. W., Morland, A. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Population+receptive+field+dynamics+in+human+visual+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Population receptive field dynamics in human visual cortex.</a> PLoS One. 7, e37686(2012).</li>
</ol>

Os autores declaram que não têm interesses financeiros concorrentes.

Este artigo demonstra como para estimar a topografia da população campos receptivos visuais no córtex visual humano e como usá-lo para selecionar um modelo paramétrico apropriado para o campo receptivo. Para um retinotopy bem sucedido, um protocolo de estimulação adequada e de um método de análise eficiente deve ser selecionado, e os parâmetros experimentais do sujeito (movimento e fixação) deve ser otimizado. Estímulos Bar sequencialmente em movimento em todo o campo visual são um paradigma estímulo eficiente para a es...

A ressonância magnética funcional (fMRI) mede de forma não invasiva a organização funcional do córtex visual em escala macroscópica (tipicamente na ordem de milímetros). Os primeiros estudos retinotopy fMRI usado uma medida de coerência entre a localização do estímulo e obteve respostas BOLD 4-7. Estes estudos normalmente não estimou população tamanho do campo receptivo. Mais tarde, Dumoulin e Wandell 1 propôs um método para superar essa limitação modelando explicitamente a localização eo tamanho PRF, usando uma função linear deste modelo para prever a resposta BOLD. No entanto, uma limitação deste método pioneiro é que o modelo paramétrico PRF tem que ser escolhido a priori, e pode levar à errônea PRF estima se ele sair para não ser apropriado. Para superar as limitações do método paramétrico PRF-modelo, novos métodos foram desenvolvidos recentemente. Estes métodos prever diretamente a resposta BOLD aos stimulus reconstruindo a topografia PRF. Um método 8 proposto por Greene e colegas reconstrói a topografia PRF por back-projetando as respostas corajosas para os espaços de estímulo 1D individuais e construir a topografia PRF no espaço estímulo 2D como uma técnica típica de tomografia computadorizada. Por outro lado, o método proposto por nós 2 estima directamente a topografia 2D PRF por meio de regressão linear e aplicando uma técnica de regularização. Neste método, a topografia PRF é representada como um conjunto de pesos, que é multiplicado pelo estímulo para estimar a resposta da população neuronal de um dado voxel. Então, a resposta final oxigênio do sangue Nível Dependente (BOLD) evocado pelo estímulo é estimada pela convolving a resposta da população neuronal e na função de resposta hemodinâmica canônica. A fim de resolver o sistema linear constrangido-under, adicionalmente, a regularização da regressão de cumeeira é usado para impor esparsidade (ver Figura 1abaixo). A técnica de regularização suprime o ruído e artefatos e, assim, permite que o nosso método para estimar a topografia PRF mais enérgica. Os métodos topográficos não force a forma PRF que ter uma certa forma paramétrica, e, portanto, pode descobrir a estrutura real PRF. Um modelo paramétrico adequado podem, então, ser escolhido com base na topografia PRF. Por exemplo, a topografia PRF pode ser usado para separar o centro da PRF e ambiente, e, em seguida, o subsequente modelagem centro PRF pode ser mais preciso, minimizando a influência de supressão envolvente, bem como a influência de outros artefactos resultantes potenciais em áreas distantes da centro PRF. Efetuamos recentemente uma comparação quantitativa entre o nosso método e vários outros métodos que, direta (ou seja, antes de estimar a topografia) fit isotrópico Gaussian 1, anisotrópica Gaussian, e diferença de isotrópico Gaussians à PRF 9. Verificou-se que o topogrmétodo baseado em aphy superou esses métodos no que diz respeito à modelagem centro PRF por alcançar maior variância explicada da série histórica do sinal BOLD. A avaliação correta de propriedades PRF em diversas áreas revela como eles cobrem o campo visual e é importante para investigar a organização funcional do córtex visual particularmente no que se refere à percepção visual. Propriedades como como as mudanças de tamanho PRF com excentricidade 1,10 e PRF organização envolvente centro 9 são bem estudados na literatura humana. O método proposto para estimar os resultados de topografia PRF em modelagem parâmetro PRF mais precisa e é mais provável que revelam regularidades desconhecidos, que não são facilmente modelados a-priori nos modelos paramétricos diretos. Esta abordagem será especialmente adequado para estudar organização PRF em pacientes com lesões via visual, para quem a estrutura PRF não é necessariamente previsível a-priori. Abaixo é descrito como estimar the PRF topografia e como usar a topografia para modelar centro da PRF.

<table><tbody><tr><td>Scanner de ressonância magnética</td><td>Siemens / Philips / GE</td><td></td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>The Mathworks, Inc.</td><td></td><td>http://www.mathworks.com&nbsp; (em inglês)</td></tr><tr><td>Software VISTA</td><td>Grupo de software</td><td></td> VISTA <td>http://white.stanford.edu/newlm/index.php/Software</td></tr><tr><td>PsychoToolbox</td><td>PsychoToolbox&nbsp;</td><td></td><td>http://psychtoolbox.org&nbsp;</td></tr><tr><td>Rastreador ocular (VisuaStimDigital)</td><td>Resonance Technology Inc</td><td></td><td>http://mrivideo.com/</td></tr></tbody></table>

estimativa topográfico da população campos visuais receptivos por fmri

Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

Visual córtex é retinotopically organizado de modo que as populações vizinhas de células mapeadas para partes vizinhas do campo visual. A ressonância magnética funcional permite estimar população campos receptivos baseada em voxel (PRF), ou seja, a parte do campo visual que ativa as células dentro de cada voxel. Antes, PRF, métodos diretos de estimação um sofrem de certas limitações: 1) o modelo PRF é escolhido a priori e pode não conseguir captar a forma real PRF, e 2) centros PRF são propensas a mislocalization perto da fronteira do espaço de estímulo. Aqui, um novo método de estimativa PRF topográfico 2 propõe-se que, em grande parte contorna essas limitações. Um modelo linear é utilizado para prever o sinal de oxigênio do sangue Nível Dependente (BOLD) por convolving a resposta linear da PRF para o estímulo visual com a função de resposta hemodinâmica canônica. PRF topografia é representado como um vetor de pesos, cujos componentes representam a strength da resposta agregado de neurônios voxel aos estímulos apresentados em diferentes locais do campo visual. As equações lineares resultantes podem ser resolvidos para o vector de ponderação PRF usando regressão cume 3, obtendo-se a topografia PRF. Um modelo PRF que é compensada com a topografia estimado pode então ser escolhido post-hoc, melhorando assim as estimativas dos parâmetros PRF, tais como localização no centro da PRF, orientação PRF, tamanho, etc. Tendo a topografia PRF disponível também permite a verificação visual de estimativas de parâmetros PRF permitindo a extração de várias propriedades PRF sem ter que fazer suposições a priori sobre a estrutura PRF. Esta abordagem promete ser particularmente útil para investigar a organização PRF de pacientes com desordens do sistema visual.

Modelagem PRF Accurate requer capturar formas PRF corretamente. Sem conhecer a topografia PRF, a selecção de modelos circularmente simétricos utilizados em estudos anteriores 1,9-11 é uma escolha razoável. Isto porque, se a organização retinotópica local é homogénea em todas as direcções do campo visual, uma resposta da população local pode ser representada como um agregado cumulativa circularmente simétrico de respostas neuronais. No entanto, as nossas observações demonstram que este não é necessariamente o ...

É importante obter estimativas imparciais dos campos receptivos da população visual (pRFs) por ressonância magnética funcional. Usamos restrições de regularização leves para estimar a topografia de pRF sem suposições a priori sobre a forma de pRF, permitindo-nos escolher modelos específicos de pRF post-hoc. Isso é particularmente vantajoso em indivíduos com lesões da via visual.

Estimativa topográfico da População Campos Visuais Receptivos por fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic ...

O objetivo geral deste procedimento é estimar campos receptivos visuais precisos da população. Isso é feito primeiro preparando estímulos visuais eficazes e eficientes localizados no espaço visual para obter uma resposta distinta e robusta. O segundo passo é visualizar a atividade cerebral funcional com alta atenção visual e movimentos mínimos dos olhos e da cabeça.A etapa final é pré-processar os dados adquiridos. Em última análise, a aplicação de um método proposto para modelar a resposta do sinal FMRI ao estímulo visual produz a topografia da população visual, campo receptivo e seu modelo. A principal vantagem deste método sobre o método existente, como o método de ajuste direto, é que nosso método geralmente requer qualquer modelo PRF anterior escolhido para preparar um protocolo de estímulo que seja eficaz na obtenção de um tópico de retina confiável.A resposta visual primeiro apresenta o estímulo da barra flutuando pela tela sequencialmente ao longo de oito direções em passos de 45 graus garante que o movimento esteja em sincronia com a aquisição do quadro do scanner, de modo que a barra se mova um passo. Uma vez que um quadro FMRI começa e permanece no novo local até que o quadro termine. Para definir um campo de visão no ângulo visual sobre o qual o estímulo é apresentado, apresente os padrões quadriculados em movimento ou cintilantes dentro da barra para obter respostas visuais fortes.Em seguida, insira os parâmetros específicos de modo que haja oito direções de movimento uniformemente espaçadas e as barras se movam pela metade da barra por quadro. Em seguida, escaneie o cérebro de um sujeito em um scanner de ressonância magnética usando uma varredura de imagem típica de planador de eco que tem uma duração de 192 quadros com 24 quadros em cada direção de movimento. Repita as varreduras quatro a oito vezes para aumentar a relação sinal-ruído.Depois, defina os parâmetros para a sequência EPI. Todos os procedimentos são realizados usando o laboratório Vista da caixa de ferramentas de software baseado em MATLAB que está disponível no site do software Vista antes de estimar as propriedades do PRF. Várias etapas típicas de pré-processamento de dados FMRI são necessárias, como correção do movimento da cabeça e alinhamento dos volumes funcionais à varredura anatômica.Baixe os arquivos de código da Internet, extraia os arquivos compactados e coloque-os em um local preferencial no computador local. Em seguida, adicione um caminho para a pasta no matlab. Em seguida, defina os parâmetros de estímulo usando o experimento selecionando Mr.Vista.Em seguida, análise, modelo de tópico de retina, seguido de parâmetros definidos. Especifique os parâmetros, como as imagens do estímulo, o tamanho do estímulo, a função hemodinâmica canônica e a taxa de quadros do scanner FMRI antes da estimativa do PRF. Prepare os conjuntos de parâmetros iniciais definindo os conjuntos de validação cruzada no TPRF.Defina os parágrafos M dos arquivos de código. Em seguida, divida a série temporal em pelo menos dois subconjuntos que são longos o suficiente para que a barra varra todo o espaço de estímulo. Como alternativa, sem calcular a média das varreduras, valide as varreduras deixando de fora uma varredura para teste e usando as varreduras restantes para treinamento.Em seguida, insira um conjunto de parâmetros do curso. Em seguida, defina um intervalo de escala fina depois, defina um limite para a variância explicada, como 0,2 para voxels visualmente responsivos. Esse limite é usado como referência para a seleção de voxels visualmente responsivos.Em seguida, insira um conjunto de limites para definir a região central do PRF na topografia normalizada no arquivo. Em seguida, execute o arquivo para calcular a topografia PRF e ajustar A 2D e gian isotrópico. Depois de especificar todos os parâmetros descritos neste protocolo e executar o código, obtenha os resultados finais da estimativa.Aqui está uma topografia típica do PRF. Na topografia. A cor vermelha indica a área mais responsiva, que mostra o centro PRF deitado no meridiano horizontal direito do meio na topografia PRF, padrões de barras em toda a estrutura central do PRF com pesos baixos às vezes são observados.Eles são facilmente eliminados na etapa de limiar mostrada aqui. Como comparação entre um método anterior e o modelo de centro PRF baseado em topografia, a porcentagem correspondente da variância explicada é mostrada acima de cada modelo. Neste estudo, os modelos T mostram maior variância explicada em todos os exemplos com forma de PRF mais precisa.Esta figura mostra os mapas de excentricidade e ângulo polar do hemisfério esquerdo de um assunto, e aqui está uma relação entre o tamanho e a excentricidade do PRF. O tamanho do PRF aumenta com a excentricidade nas áreas visuais V um a três. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão de como estimar os campos receptivos da população visual em FMRI.

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Research

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

Este artigo descreve as técnicas para realizar imagens de alta resolução por ressonância magnética funcional com 1,2 mm de amostragem mesencéfalo humana e estruturas subcorticais usando um scanner 3T. O uso de tais técnicas para resolver mapas topográficos de estimulação visual no colículo humano superior (SC) é dada como um exemplo.

De alta resolução funcionais Métodos ressonância magnética para Midbrain Humanos

Nós descrevemos uma nova abordagem para a análise simultânea da função cerebral e estrutura usando ressonância magnética (MRI). Avaliamos a estrutura do cérebro com imagens ponderada em difusão de alta resolução e de matéria-branco tratografia fibra. Ao contrário do padrão estrutural de ressonância magnética, estas técnicas permitem-nos relacionar diretamente conectividade anatômica a propriedades funcionais de redes cerebrais.

Co-análise de estrutura e função cerebral usando ressonância magnética funcional e imagem ponderada em difusão

Fonte: Galenchik-Chan, A., et al. Ressonância Magnética Funcional (fMRI) do Córtex Visual com Estimulação Retinotópica de Visão Ampla. J. Vis. Exp. (2023).  O vídeo demonstra a ressonância magnética funcional (fMRI) do córtex visual para mapear a atividade com base nos níveis de oxigenação do sangue. As imagens de ressonância magnética estrutural são adquiridas como referências anatômicas, seguidas por exames de ressonância magnética funcional. Estímulos visuais são exibidos para ativar...

Ressonância magnética funcional dependente do nível de oxigênio no sangue do córtex visual

Apresentamos um método para comparar a atividade cerebral funcional registrada durante uma tarefa naturalística usando fNIRS com a atividade registrada durante a fMRI.

fMRI Validação de fNIRS Medidas durante uma tarefa Naturalistic

Um EEG-fMRI multimodal de imagens método, conhecido como a fonte de EEG fMRI restrita spatiotemporal imagem método, é descrito aqui. O método apresentado utiliza mapas sub fMRI condicionalmente-ativo, ou antecedentes, para orientar a localização de origem do EEG em uma forma que melhora a especificidade espacial e limita a resultados erróneos.

EEG simultâneo e gravação de ressonância funcional e análise de integração para a imagem latente de atividade Cortical dinâmica

É apresentado um protocolo detalhado para analisar a seletividade de objeto de parieto-frontal neurônios envolvidos nas transformações visuomotoras.

Investigar as representações do objeto no fluxo Dorsal de Visual de Macaque usando gravações unitárias

Este artigo descreve como configurar um experimento que permite detectar influências de nível de fonte pré-estímulo na percepção do objeto usando a magnetoencefalografia (MEG). Abrange material de estímulo, desenho experimental, gravação de MEG e análise de dados.

Detectando efeitos de nível de fonte de pré-estímulo na percepção de objeto com magnetoencefalografia

Apresentamos um método para coletar simultaneamente sinais de RMf e fNIRS dos mesmos indivíduos com cobertura de fNIRS de cabeça inteira. O protocolo foi testado com três adultos jovens e pode ser adaptado para coleta de dados para estudos de desenvolvimento e populações clínicas.

Coleta simultânea de dados de medições de fMRI e fNIRS usando um arranjo de optode de cabeça inteira e canais de curta distância

Desenvolvemos técnicas para mapear a função do córtex visual utilizando mais do campo visual do que é comumente usado. Esta abordagem tem o potencial de melhorar a avaliação de distúrbios da visão e doenças oculares.

Ressonância Magnética Funcional (RMf) do Córtex Visual com Estimulação Retinotópica Ampla

Este artigo mostra um procedimento otimizado para imagens dos substratos neurais da estimulação auditiva no cérebro songbird usando ressonância magnética funcional (fMRI). Ele descreve a preparação dos estímulos sonoros, o posicionamento do sujeito e da aquisição e posterior análise dos dados de fMRI.

Ressonância Magnética Funcional (fMRI), com estimulação auditiva em aves canoras

Aprenda a estimar campos receptivos visuais populacionais por fMRI sem suposições prévias de forma. Este método computacional com regularização suave permite mapear topografias precisas em pacientes com lesões da via visual.

Estimativa topográfico da População Campos Visuais Receptivos por fMRI

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