Summary

تقدير الطبوغرافية للسكان البصرية تقبلا الحقول التي كتبها الرنين المغناطيسي الوظيفي

Published: February 03, 2015
doi:

Summary

It is important to obtain unbiased estimates of visual population receptive fields (pRFs) by functional magnetic resonance imaging. We use mild regularization constraints to estimate pRF topography without a-priori assumptions about pRF shape, allowing us to choose specific pRF models post-hoc. This is particularly advantageous in subjects with visual-pathway lesions.

Abstract

ويتم تنظيم القشرة البصرية retinotopically بحيث السكان المجاورة للخلايا خريطة لأجزاء المجاورة من المجال البصري. التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي يسمح لنا لتقدير القائم على فوكسل السكان حقول تقبلا (PRF)، أي جزء من المجال البصري الذي ينشط خلايا داخل كل فوكسل. قبل، مباشرة، PRF طرق التقدير 1 تعاني من بعض القيود: 1) يتم اختيار نموذج PRF ل-بداهة، وقد لا التقاط تماما شكل PRF الفعلي، و2) مراكز PRF عرضة لmislocalization بالقرب من حدود الفضاء التحفيز. والطبوغرافية PRF طريقة التقدير الجديد 2 هنا يقترح أن تلتف إلى حد كبير هذه القيود. ويستخدم النموذج الخطي للتنبؤ الأكسجين في الدم المستوى التابعة (BOLD) إشارة من convolving الاستجابة خطية من PRF إلى التحفيز البصري مع وظيفة استجابة الدورة الدموية الكنسي. ويمثل PRF تضاريس باعتباره الوزن ناقلات التي تمثل شارع مكوناتength من الاستجابة الإجمالية من الخلايا العصبية فوكسل للمؤثرات التي قدمت في مختلف المواقع الميدانية البصرية. يمكن حل المعادلات الخطية الناتجة عن الوزن PRF المتجه باستخدام حافة الانحدار مما أسفر عن تضاريس PRF. نموذج PRF التي تتناسب مع تضاريس يقدر ويمكن بعد ذلك اختيار ما بعد خاصة، وبالتالي تحسين تقديرات المعلمات PRF مثل الموقع PRF الوسط، والتوجه PRF والحجم، الخ. وجود تضاريس PRF متاحة أيضا يتيح التحقق البصري للتقديرات المعلمة PRF السماح للاستخراج الخصائص المختلفة PRF دون الحاجة إلى وضع افتراضات ل-بداهة عن هيكل PRF. هذا النهج عود لتكون مفيدة بشكل خاص للتحقيق في المنظمة PRF المرضى الذين يعانون من اضطرابات في الجهاز البصري.

Introduction

وظيفية التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) يقيس غير جراحية التنظيم الوظيفي من القشرة البصرية على نطاق والعيانية (عادة بناء على أمر من ملليمتر). استخدمت الدراسات المبكرة retinotopy الرنين المغناطيسي الوظيفي مقياس التماسك بين موقع التحفيز وأثارت ردود BOLD 4-7. هذه الدراسات عادة لم يقدر السكان تقبلا حجم الحقل. وفي وقت لاحق، دومولين وWandell 1 المقترحة طريقة للتغلب على مثل هذا التحديد عن طريق النمذجة صراحة موقع PRF وحجم، وذلك باستخدام دالة خطية من هذا النموذج للتنبؤ استجابة BOLD. ومع ذلك، واحد الحد من هذه الطريقة الرائد هو أن نموذج PRF حدودي يجب أن اختار-بداهة، ويمكن أن يؤدي لتقديرات خاطئة PRF إذا اتضح أن لا يكون ذلك مناسبا.

للتغلب على القيود المفروضة على حدودي طريقة PRF-النموذج، وقد تم تطوير أساليب جديدة في الآونة الأخيرة. هذه الأساليب يتوقع مباشرة الاستجابة جريئة للياليtimulus عن طريق اعادة بناء تضاريس PRF. وهناك طريقة 8 اقترحه غرين وزملاؤه يعيد تضاريس PRF من قبل ظهر إسقاط الردود جريئة لمسافات التحفيز 1D الفردية وبناء تضاريس PRF في الفضاء التحفيز 2D مثل تقنية التصوير المقطعي الكمبيوتر نموذجية. من ناحية أخرى، فإن الطريقة 2 المقترحة من قبلنا يقدر مباشرة تضاريس 2D PRF باستخدام الانحدار الخطي وتطبيق تقنية تسوية. في هذه الطريقة، يتم تمثيل التضاريس PRF على أنها مجموعة من الأوزان التي مضروبا في التحفيز لتقدير استجابة السكان العصبية من فوكسل معين. ثم، يتم تقدير الأكسجين في الدم المستوى التابعة (BOLD) استجابة النهائية التي حركها التحفيز من قبل convolving الاستجابة السكان العصبية وظيفة استجابة الدورة الدموية الكنسي. من أجل حل النظام الخطي مقيدة تحت، بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام سلسلة من التلال الانحدار تسوية لفرض تناثر (انظر الشكل 1أدناه). تقنية تسوية يقمع الضوضاء والتحف، وبالتالي تسمح لدينا وسيلة لتقدير تضاريس PRF أكثر بقوة.

الطرق الطبوغرافية لا قوة شكل PRF أن يكون لها شكل حدودي معين، وبالتالي يمكن الكشف عن هيكل PRF الفعلي. ويمكن بعد ذلك يتم اختيار نموذج حدودي المناسب بناء على تضاريس PRF. على سبيل المثال، تضاريس PRF يمكن أن تستخدم لفصل مركز PRF والمحيطي، ثم لاحقا PRF مركز النمذجة يمكن أن يكون أكثر دقة عن طريق التقليل من تأثير تحيط قمع فضلا عن تأثير القطع الأثرية الأخرى المحتملة التي تنشأ في المناطق البعيدة ل مركز PRF. وقد أجرينا مؤخرا المقارنة الكمية بين أسلوبنا والعديد من الأساليب الأخرى التي مباشرة (أي قبل تقدير تضاريس) صالح الخواص التمويه متباين الخواص التمويه، والاختلاف في الخواص Gaussians إلى PRF 9. وقد تبين أن topogrتفوقت طريقة القائم على aphy هذه الأساليب فيما يتعلق مركز PRF النمذجة من خلال تحقيق أعلى أوضح التباين للسلسلة الزمنية إشارة جريئة.

تقدير دقيق لخصائص PRF في مختلف المجالات يكشف كيف أنها تغطي المجال البصري ومهم للتحقيق في التنظيم الوظيفي للقشرة البصرية وخاصة ما يتعلق الإدراك البصري. خصائص مثل كيفية تغيير حجم PRF مع الانحراف 1،10 وPRF تنظيم مركز تحيط 9 تدرس جيدا في الأدب الإنساني. الطريقة المقترحة لتقدير نتائج تضاريس PRF في أكثر دقة PRF النمذجة معلمة وأكثر احتمالا للكشف عن الاطراد غير معروفة، وليس غرار بسهولة، بداهة في النماذج حدودي المباشرة. وهذا النهج سوف تكون مناسبة خاصة لدراسة تنظيم PRF في المرضى الذين يعانون من آفات المسار البصري، والذين هيكل PRF ليس بالضرورة يمكن التنبؤ بها ل-بداهة. أدناه يوصف كيفية تقدير عشرالبريد PRF التضاريس وكيفية استخدام تضاريس لنموذج مركز PRF.

Protocol

1. الحصول على البيانات إعداد بروتوكول التحفيز التي هي فعالة في انتزاع استجابة بصرية شبكي التوضع يمكن الاعتماد عليها كما هو موضح سابقا في دومولين وWandell 1 ولي وآخرون. 2. ومع ذلك، نماذج أخرى راسخة تنطبق أيض…

Representative Results

يتطلب دقة PRF النمذجة التقاط الأشكال PRF بشكل صحيح. دون معرفة تضاريس PRF، واختيار نماذج متماثل دائري المستخدمة في الدراسات السابقة 1،9-11 هو خيار معقول. هذا هو لأنه، إذا كانت المنظمة شبكي التوضع المحلية هي متجانسة في كل الاتجاهات من المجال البصري، استجابة السكان المح…

Discussion

توضح هذه المقالة كيفية تقدير تضاريس حقول تقبلا السكان البصرية في القشرة البصرية الإنسان وكيفية استخدامها لتحديد نموذج حدودي المناسب للحقل تقبلا. لretinotopy ناجحة، ينبغي اختيار بروتوكول التحفيز المناسب وطريقة تحليل كفاءة، ويجب أن يكون الأمثل المعلمات التجريبية هذا ال?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We thank the VISTA software group (Brian Wandell and associates, at Stanford).

S. S. was supported by McNair 2280403105,NEI R01-EY109272, and NEI R01-EY024019 and as HHMI Early Carrer Award. A. P. and G. K. was supported by the Max-Planck Society, G. K. was supported by the PLASTICISE project of the 7th Framework Programme of the European Commission, Contract no. HEATH-F2-2009-223524.

Materials

Name of Equipment/Software Company/Provider Web address
MRI scanner Siemens/Philips/GE
MATLAB The Mathworks, Inc. http://www.mathworks.com 
VISTA software VISTA software group http://white.stanford.edu/newlm/index.php/Software
PsychoToolbox PsychoToolbox  http://psychtoolbox.org 
Eye Tracker(VisuaStimDigital) Resonance Technology Inc http://mrivideo.com/

References

  1. Dumoulin, S. O., Wandell, B. A. Population receptive field estimates in human visual cortex. Neuroimage. 39, 647-660 (2008).
  2. Lee, S., Papanikolaou, A., Logothetis, N. K., Smirnakis, S. M., Keliris, G. A. A new method for estimating population receptive field topography in visual cortex. Neuroimage. 81, 144-157 (2013).
  3. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H. . The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. , (2009).
  4. Sereno, M. I., et al. Borders of multiple visual areas in humans revealed by functional magnetic resonance imaging. Science. 268, 889-893 (1995).
  5. Engel, S. A., Glover, G. H., Wandell, B. A. Retinotopic organization in human visual cortex and the spatial precision of functional MRI. Cereb Cortex. 7, 181-192 (1997).
  6. Engel, S. A., et al. fMRI of human visual cortex. Nature. 369, 525 (1994).
  7. DeYoe, E. A., et al. Mapping striate and extrastriate visual areas in human cerebral cortex. Proc Natl Acad Sci U S A. 93, 2382-2386 (1996).
  8. Greene, C. A., Dumoulin, S. O., Harvey, B. M., Ress, D. Measurement of population receptive fields in human early visual cortex using back-projection tomography. J Vis. , (2014).
  9. Zuiderbaan, W., Harvey, B. M., Dumoulin, S. O. Modeling center-surround configurations in population receptive fields using fMRI. J Vis. , (2012).
  10. Harvey, B. M., Dumoulin, S. O. The relationship between cortical magnification factor and population receptive field size in human visual cortex: constancies in cortical architecture. J Neurosci. 31, 13604-13612 (2011).
  11. Haak, K. V., Cornelissen, F. W., Morland, A. B. Population receptive field dynamics in human visual cortex. PLoS One. 7, e37686 (2012).

Play Video

Cite This Article
Lee, S., Papanikolaou, A., Keliris, G. A., Smirnakis, S. M. Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI. J. Vis. Exp. (96), e51811, doi:10.3791/51811 (2015).

View Video