Summary
Мы описываем метод проведения однонейронных записей с одновременным отслеживанием глаз у людей. Мы демонстрируем полезность этого метода и иллюстрируем, как мы использовали этот подход для получения нейронов в человеческой медиальной височной доле, которая кодирует цели визуального поиска.
Abstract
Внутричерепные записи пациентов с неразрешимой эпилепсией дают уникальную возможность изучить активность отдельных человеческих нейронов во время активного поведения. Важным инструментом количественного поведения является отслеживание глаз, которое является незаменимым инструментом для изучения визуального внимания. Тем не менее, отслеживание глаз является сложной задачей для использования одновременно с инвазивной электрофизиологии, и этот подход, следовательно, мало используется. Здесь мы представляем проверенный экспериментальный протокол для проведения однонейронных записей с одновременным отслеживанием глаз у людей. Мы описываем, как системы связаны и оптимальные настройки для записи нейронов и движений глаз. Чтобы проиллюстрировать полезность этого метода, мы подводим итоги, которые стали возможными благодаря этой настройке. Эти данные показывают, как использование отслеживания глаз в задаче визуального поиска с направляемым в памяти позволило нам описать новый класс нейронов, называемых целевыми нейронами, ответ которых отражал внимание сверху вниз к текущей цели поиска. Наконец, мы обсуждаем значение и решения потенциальных проблем этой установки. Вместе наш протокол и результаты показывают, что однонейронные записи с одновременным отслеживанием глаз у людей являются эффективным методом изучения функции человеческого мозга. Она обеспечивает ключевое недостающее звено между нейрофизиологией животных и когнитивной нейронаукой человека.
Introduction
Человеческие однонейронные записи являются уникальным и мощным инструментом для изучения функции человеческогомозга с чрезвычайным пространственным и временным разрешением 1. В последнее время, однонейронные записи получили широкое применение в области когнитивной нейронауки, потому что они позволяют прямое исследование когнитивных процессов, центральное место в человеческом познании. Эти записи становятся возможными благодаря клинической необходимости определения положения эпилептических очагов, для которых глубинные электроды временно имплантируются в мозг пациентов с подозрением на очаговую эпилепсию. С помощью этой установки, однонейронные записи могут быть получены с помощью микропроводов, выступающих из кончика гибридного электрода глубины (подробное описание хирургической методологии, участвующих в вставке гибридных электродов глубины предоставляется в предыдущем протокол2). Среди прочего, этот метод был использован для изучения человеческой памяти3,4, эмоции5,6,и внимание7,8.
Глаз отслеживания меры взгляд позиции и движения глаз (фиксации и саккады) во время когнитивных задач. Видео-трекеры глаз обычно используют отражение роговицы и центр зрачка в качестве функций для отслеживания с течением времени9. Отслеживание глаз является важным методом для изучения визуального внимания, потому что расположение взгляда указывает на фокус внимания во время большинства естественных поведений10,11,12. Отслеживание глаз широко используется для изучения визуального внимания у здоровых людей13 и неврологических популяций14,15,16.
Хотя обе записи одного нейрона и отслеживания глаз индивидуально широко используются в организме человека, несколько исследований использовали оба одновременно. В результате, он по-прежнему остается в значительной степени неизвестно, как нейроны в мозге человека реагировать на движения глаз и / или же они чувствительны к в настоящее время зацикленный стимул. Это в отличие от исследований с макаками, где отслеживание глаз с одновременными однонейронными записями стало стандартным инструментом. Для того, чтобы непосредственно исследовать нейрональную реакцию на движения глаз, мы объединили записи одного нейрона и отслеживание глаз. Здесь мы описываем протокол для проведения таких экспериментов, а затем иллюстрируем результаты на конкретном примере.
Несмотря на установленную роль человеческой медиальной височной доли (MTL) в обоих объектах представления17,18 и памяти3,19, остается в значительной степени неизвестно ли MTL нейроны модулируются как функция сверху вниз внимание к поведенчески соответствующих целей. Изучение таких нейронов важно, чтобы начать понимать, как целеусмемышечной информации влияет снизу вверх визуальных процессов. Здесь мы демонстрируем полезность отслеживания глаз при записи нейронов с помощью управляемого визуального поиска, хорошо известной парадигмы для изучения целенаправленного поведения20,21,22,23, 24 , 25. Используя этот метод, мы недавно описали класс нейронов, называемых целевых нейронов, который сигнализирует ли в настоящее время стимул является целью постоянного поиска8. В приведенном ниже мы представляем протокол исследования, необходимый для воспроизведения этого предыдущего научного исследования. Обратите внимание, что в этом примере протокол может быть легко скорректирован для изучения произвольной задачи визуального внимания.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. Участники
- Набирать нейрохирургических пациентов с неразрешимой эпилепсией, которые проходят размещение внутричерепных электродов для локализации эпилептических припадков.
- Вставьте глубинные электроды со встроенными микропроводами во все клинически указанные целевые места, которые обычно включают подмножество миндалины, гиппокампа, передней cingulate коры и предварительно дополнительной области двигателя. Подробности имплантации смотрите в нашем предыдущем протоколе2.
- Как только пациент возвращается в отделение мониторинга эпилепсии, подключите записывающее оборудование как для макро-, так и для микрозаписей. Это включает в себя тщательно подготовку головной обертывание, которое включает в себя головы этапов (см. наше предыдущее описание для деталей2). Затем подождите, пока пациент оправится от операции и проведите тестирование, когда пациент полностью проснулся (обычно не менее 36-48 ч после операции).
2. Экспериментальная установка
- Подключите стимулирующий компьютер к системе электрофизиологии и глазному трекеру после диаграммы нарисунке 1.
- Используйте дистанционную неинвазивную инфракрасную систему слежения за глазами (см. ТаблицуМатериалов). Поместите систему слежения за глазами на надежную мобильную тележку(рисунок 1A,B). К той же тележке прикрепите гибкую руку, которая держит lcD-дисплей. Используйте удаленный режим для отслеживания головы и глаз пациентов.
- Поместите полностью заряженный непрерывный блок питания (UPS) на тележку для отслеживания глаз и подключите все устройства, связанные с отслеживанием глаз (т.е. LCD перед пациентом, камерой отслеживания глаз и источником света, а также компьютером-хостелеком глаз) к ИБП, а не к внешней мощности Источник.
- Отрегулируйте расстояние между пациентом и LCD экраном до 60-70 см и отрегулируйте угол LCD экрана так, чтобы поверхность экрана была примерно параллельно лицу пациента. Отрегулируйте высоту экрана относительно головы пациента таким образом, чтобы камера глазного трекера находилась примерно на высоте носа пациента.
- Предоставьте пациенту кнопку или клавиатуру. Проверить, что триггеры (TTLs) и нажатие кнопки регистрируются должным образом перед началом эксперимента.
3. Однонейронная запись
- Запустите программное обеспечение для приобретения. Во-первых, визуально проверить широкополосный (0,1 Гц - 8 кГц) локальных потенциалов поля и убедитесь, что они не загрязнены линейным шумом. В противном случае следуйте стандартным процедурам для удаления шума (см. Обсуждение).
- Для выявления одиночных нейронов, полосапропуска фильтра сигнала (300 Гц - 8 КГц). Выберите один из восьми микропроводов в качестве эталона для каждого пакета микропроводов. Проверьте различные ссылки и отрегулируйте ссылку таким образом, чтобы (1) остальные 7 каналов показывали четкие нейроны, и (2) ссылка не содержит нейронов. Установите диапазон ввода в размере 2000 евро.
- Позволяет сохранять данные в виде файла NRD (т.е. широкополосного файла необработанных данных, который будет использоваться для последующей сортировки спайков в автономном режиме) перед записью данных. Установите частоту выборки до 32 кГц.
4. Отслеживание глаз
- Запустите программное обеспечение для отслеживания глаз. Потому что это голова-фиксация свободной системы, поместите наклейку на лоб пациента, так что глаз трекер может настроить для движения головы.
- Отрегулируйте расстояние и угол между трекером глаз и пациентом так, чтобы целевой маркер, расстояние головы, зрачок и отражение роговицы (CR) были помечены как готовые (как показано зеленым цветом в программном обеспечении для отслеживания глаз; Рисунок 2 показывает хороший пример экрана настройки камеры). Нажмите на глаз, чтобы быть записаны и установить частоту выборки до 500 Гц.
- Используйте автоматическое регулировку порога ЗРК и CR. Для пациентов, носящих очки, отрегулируйте положение и/или угол освещения и камеры так, чтобы отражения от стекла не мешали приобретению ученика.
- Калибровать глаз трекер со встроенным 9-точечный метод сетки в начале каждого блока. Подтвердите, что положения глаз (показано как «Я») хорошо регистрируются как 9-точечная сетка. В противном случае, переделать калибровку.
- Примите калибровку и сделайте проверку. Примите проверку, если максимальная ошибка проверки составляет 2 евро, а средняя ошибка проверки – 1 евро. В противном случае, повторное подтверждение.
- Сделайте коррекцию дрейфа и приступайтесь к реальному эксперименту.
5. Задача
- В этой визуальной задаче поиска, использовать стимулы из нашего предыдущего исследования14 и следовать процедуре задачи, как описано до8.
- Предоставьте участникам инструкции по выполнению задач. Поручить участникам найти целевой элемент в массиве поиска и ответить как можно скорее. Поручить участникам нажать левую кнопку окна ответа (см. ТаблицуМатериалов), если они найдут цель и правую кнопку, если они думают, что цель отсутствует. Явно инструктируйте участников о том, что будут проведены целевые испытания и не будут проходить никаких испытаний.
- Начните программное обеспечение презентации стимула (см. Таблицаматериалов) и запустите задачу: Представить целевой сигнал для 1 с и представить массив поиска с помощью программного обеспечения презентации стимула. Кнопка записи нажимает и обеспечивает пробную обратную связь (correct, Incorrect, или Time Out) для участников.
6. Анализ данных
- Поскольку системы отслеживания приобретения и слежения за глазами работают на разных часах, используйте файл поведенческого журнала, чтобы найти метку времени выравнивания для записи электрофизиологии и отслеживания глаз. Совпадение триггеров от электрофизиологии записи и отслеживания глаз, прежде чем приступить к дальнейшему анализу. Извлекайте сегменты данных в соответствии с таймштампами и окнами анализа отдельно для электрофизиологии записи и слежения за глазами.
- Используйте полуавтоматический алгоритм сопоставления шаблонов Osort26 и следуйте шагам, описанным до2,26 для определения подходящих одиночных нейронов. Оцените качество сортировки передпереходом к дальнейшему анализу 2.
- Для анализа данных о движении глаз сначала преобразуйте данные EDF из глазного трекера в формат ASCII. Кроме того, экстракт фиксации и саккады. Затем импортируйте файл ASCII и сохраните следующую информацию в файле MAT: (1) временные марки, (2) координаты глаз (x,y), (3) размер зрачка и (4) марки времени событий. Parse непрерывной записи в каждом испытании.
- Следуйте ранее описанным процедурам для анализа корреляции между шипами и поведением8.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Чтобы проиллюстрировать использование вышеупомянутого метода, мы затем кратко описать использование случае, что мы недавно опубликовали8. Мы записали 228 одиночных нейронов из человеческой медиальной височной доли (MTL; миндалина и гиппокамп), в то время как пациенты выполняли задачу визуального поиска(рисунок 3A, B). Во время этой задачи мы исследовали, отличается ли активность нейронов между фиксациями на мишенях и отвлекателями.
Во-первых, когда мы выровняли ответы на нажатии кнопки, были найдены нейроны, которые показали дифференциальную активность между целевыми испытаниями и целевыми отсутствующими испытаниями(рисунок 3C, D). Важно отметить, что при одновременном отслеживании глаз был проведен анализ на основе фиксации. Для выбора таких целевых нейронов, средняя скорость стрельбы в окне времени, начиная 200 мс до начала фиксации и заканчивая 200 мс после фиксации смещения (следующее начало саккад) был использован. Подмножество нейронов MTL (50/228; 21,9%; binomial P qlt; 10No20) показал значительно разные действия между фиксациями на мишенях против отвлекателей(Рисунок 3E, F). Кроме того, один тип такого целевого нейрона имел более широкий отклик на цели по отношению к отвлекающих факторов (целевой выбор; 27/50 нейронов; Рисунок 3E) в то время как другой представитель более откликался на отвлекающие друг от друга по отношению к целям (отвлекатель-предпочтение; 23/50; Рисунок 3F). Вместе этот результат показывает, что подмножество нейронов MTL кодирует ли нынешняя фиксация приземлилась на цель или нет.
Динамический процесс визуального поиска демонстрируется в фильме 1.
Рисунок 1. Экспериментальная установка. (A) На левых панелях показан эскиз связей между различными системами. Стимулкомпьютер служит центральным контроллером. Он подключается к системе электрофизиологии через параллельный порт и посылает импульсы TTL в качестве триггеров. Стимул компьютер подключается к системе слежения за глазами через кабель Ethernet, над которым он посылает текстовые сообщения на глаз трекер и получает текущее положение взгляда в Интернете. Стимул компьютер также представляет стимулы на экране стимула (VGA) и получает ответ от пациента от USB кнопку окна или клавиатуры. Синие линии показывают соединения между устройствами и стрелками, отображая направление связи между устройствами. Правая панель показывает поток сигнала между системами и данными, сохраненными в каждой системе. (B) Пример установки с ключевыми частями системы помечены. (C) Электрофизиология системы. (D) Стыковка, имеющая параллельный порт и порт Ethernet. (E) UPS для электрофизиологии системы (слева) и системы слежения за глазами (справа). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 2. Пример экрана настройки камеры слежения глаз. Целевой маркер ограничивающий ящик, глаз ограничивающий окно, расстояние головы, зрачок, и отражение роговицы (CR) должны быть помечены как зеленый и / или "ОК" перед продолжением. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 3. Пример результатов. (A) Задача. Сигнал поиска был представлен для 1s, сразу же последовал массив поиска. Участникам было поручено указать нажатием кнопки, присутствует ли цель или отсутствует (тайм-аут 14s). Обратная связь trial-by-Trial дается сразу после нажатия кнопки ('Correct', 'Incorrect', или 'Time Out'), а затем пустой экран для 1-2 s. (B) Пример визуальных массивов поиска с обозначенными фиксациями. Каждый круг представляет собой фиксацию. Зеленый круг: первая фиксация. Magenta круг: последняя фиксация. линия желтого цвета: саккады. Голубая точка: сырое положение взгляда. Красная коробка: цель. (C-F) Примеры одиночных нейронов. (C-D) Примеры с кнопками-пресс-выровнены. (C) Нейрон, который увеличил скорость стрельбы для целевых испытаний, но не для целевых отсутствующих испытаний. (D) Нейрон, который снизил скорость стрельбы для целевых испытаний, но не для целевых отсутствующих испытаний. Испытания выравниваются по кнопке-нажатию (серая линия) и сортируются по времени реакции. Черные линии представляют начало и смещение поискового сигнала (1 s продолжительность). Всет показывает формы волн для каждого устройства. Asterisk указывает на существенную разницу между целевым и отсутствующими испытаниями в этом бункере (P qlt; 0.05, двуххвостый t-test, Bonferroni-исправлен; размер бен 250 мс). Затененный область обозначает «SEM» в ходе испытаний. (E-F) Примеры фиксации. t'0 - это начало фиксации. (E) Нейрон, который увеличил скорость стрельбы при фиксации на цели, но не отвлекает (тот же нейрон, как (C)). (F) Нейрон, который снизил скорость стрельбы при фиксации на цели, но не отвлекает (тот же нейрон, как (D)). Фиксации сортируются по длительности фиксации (черная линия показывает начало следующего саккада). Asterisk указывает на существенную разницу между фиксациями на цели и отвлекателями в этом бункере (P qlt; 0.05, двуххвостый t-test, Bonferroni-исправлен; размер бен 50 мс). Эта цифра была изменена с разрешенияот 8. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Фильм 1. Типичные испытания визуального поиска с ответами от одного целевого нейрона. В целевых испытаний, этот нейрон увеличил свою скорость стрельбы, независимо от личности сигнала. желтая точка обозначает положение глаз. Внизу желтые вертикальные полосы являются маркерами событий (т.е. начало реплики, начало массива и межпробное начало). Красные вертикальные полосы внизу показывают шипы, которые также воспроизводится как звук. Красная пунктирная коробка обозначает местоположение цели поиска (не показана участникам). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть это видео. (Правый клик для загрузки.)
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
В этом протоколе мы описали, как использовать записи с одним нейроном с одновременным отслеживанием глаз, и описали, как мы использовали этот метод для идентификации целевых нейронов в MTL человека.
Настройка включает в себя три компьютера: один выполнение задачи (стимул компьютер), один работает глаз трекер, и один работает системы приобретения. Для синхронизации между тремя системами, параллельный порт используется для отправки TTL триггеры от стимулирующего компьютера к системе электрофизиологии(Рисунок 1C). В то же время, стимул компьютер посылает же TTLs с помощью кабеля Ethernet для глаз трекер. Стимуловый компьютер должен иметь параллельный порт на своей док-станции в приведенном примере(рисунок 1D),или же иметь параллельную портовую карту PCI Express или аналогичное устройство.
Мобильная тележка для стимулирующего компьютера и глазтрекер с гибкой рукой прилагается позволяет гибкое позиционирование экрана перед пациентом(Рисунок 1A, B). Использование ИПС для питания устройств на тележке настоятельно рекомендуется устранить линейный шум, введенный в электрофизиологические записи из-за близости устройств слежения за глазами к голове пациента(рисунок 1E). Кроме того, ноутбуки, работающие на батарее, должны использоваться в качестве стимулирующего компьютера и компьютера для отслеживания глаз.
Если записи загрязнены шумом, глаз трекер должен быть удален в первую очередь, чтобы оценить, является ли это источником шума. Если нет, стандартные процедуры должны быть использованы для денуазии перед использованием глаз трекер снова2. Обратите внимание, что типичные источники линейного шума включают кровать пациента, IV устройства, устройства в комнате пациента, или наземные петли, созданные с помощью различных штепсельных систем. Если глаз трекер является источником шума, все устройства (камера, источник света, и LCD экран) должны быть приведены в действие от батареи и / или UPS. Если есть еще шум, вполне вероятно, что LCD экран и / или блок питания для LCD-экрана глаз трекер неисправен. Другой экран / блок питания должны быть использованы. По возможности следует использовать ЖИДКОкристаллику с внешним блоком питания. Важно также, чтобы кабель TTL не вводил шум (т.е. использовать изолятор TTL).
Значение записи данных с одним нейроном у нейрохирургических пациентов одновременно с отслеживанием глаз высока по нескольким причинам. Во-первых, однонейронные записи имеют высокое пространственное и временное разрешение и, таким образом, позволяют исследуют быстрые когнитивные процессы, такие как визуальный поиск. Во-вторых, они обеспечивают столь необходимую связь между когнитивной нейронаукой человека и нейрофизиологией животных, которая в значительной степени зависит от отслеживания глаз. В-третьих, поскольку записи одного нейрона человека часто выполняются одновременно из нескольких областей мозга, наш подход позволяет височное разрешение, которое поможет различать визуально управляемый против сверху вниз модуляции от лобной коры. Таким образом, однонейронные записи с отслеживанием глаз позволяют изолировать конкретные процессы, лежащие в основе целенаправленного поведения. Кроме того, наш одновременный отслеживание глаз позволил анализ на основе фиксации, что значительно увеличило статистическую мощность (например, рисунок 3A,B против рисунка 3C, D).
Проблема этого метода заключается в том, что система слежения за глазами может вводить дополнительный шум в электрофизиологические данные. Однако, с процедурами, изложенными в этом протоколе, такой дополнительный шум может быть устранен, и как только эти процедуры будут установлены, они могут быть выполнены в обычном порядке. Кроме того, отслеживание глаз удлиняет время, необходимое для данного эксперимента, потому что требуется дополнительная установка, особенно когда калибровка глаз трекера является сложной задачей для некоторых пациентов, в частности, с маленькими зрачками или очки. Тем не менее, выгоды от одновременного отслеживания глаз стоит этого дополнительного усилия для нескольких исследований, что делает глаз отслеживания ценное дополнение к одной нейронной записи.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Авторы не заявляют о конфликте интересов.
Acknowledgments
Мы благодарим всех пациентов за их участие. Это исследование было поддержано Институтом неврологии Рокфеллера, Фондом науки о аутизме и Фондом Даны (для S.W.), наградой NSF CAREER (1554105 в U.R.) и NIH (R01MH10831 и U01NS098961 в U.R.). Спонсоры не принимали никакого значения в разработке, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи. Мы благодарим Джеймса Ли, Эрику Куан и сотрудников Центра моделирования Сидарс-Синай за их помощь в создании демонстрационного видео.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Cedrus Response Box | Cedrus (https://cedrus.com/) | RB-844 | Button box |
| Dell Laptop | Dell (https://dell.com) | Precision 7520 | Stimulus Computer |
| EyeLink Eye Tracker | SR Research (https://www.sr-research.com) | 1000 Plus Remote with laptop host computer and LCD arm mount | Eye tracking |
| MATLAB | MathWorks Inc | R2016a (RRID: SCR_001622) | Data analysis |
| Neuralynx Neurophysiology System | Neuralynx (https://neuralynx.com) | ATLAS 128 | Electrophysiology |
| Osort | Open source | v4.1 (RRID: SCR_015869) | Spike sorting algorithm |
| Psychophysics Toolbx | Open source | PTB3 ( RRID: SCR_002881) | Matlab toolbox to implement psychophysical experiments |
References
- Fried, I., Rutishauser, U., Cerf, M., Kreiman, G. Single Neuron Studies of the Human Brain: Probing Cognition. , MIT Press. Boston. (2014).
- Minxha, J., Mamelak, A. N., Rutishauser, U. Surgical and Electrophysiological Techniques for Single-Neuron Recordings in Human Epilepsy Patients. Extracellular Recording Approaches. Sillitoe, R. V. , Springer New York. New York, NY. 267-293 (2018).
- Rutishauser, U., Mamelak, A. N., Schuman, E. M. Single-Trial Learning of Novel Stimuli by Individual Neurons of the Human Hippocampus-Amygdala Complex. Neuron. 49, 805-813 (2006).
- Rutishauser, U., Ross, I. B., Mamelak, A. N., Schuman, E. M. Human memory strength is predicted by theta-frequency phase-locking of single neurons. Nature. 464, 903-907 (2010).
- Wang, S., et al. Neurons in the human amygdala selective for perceived emotion. Proceedings of the National Academy of Sciences. 111, E3110-E3119 (2014).
- Wang, S., et al. The human amygdala parametrically encodes the intensity of specific facial emotions and their categorical ambiguity. Nature Communications. 8, 14821 (2017).
- Minxha, J., et al. Fixations Gate Species-Specific Responses to Free Viewing of Faces in the Human and Macaque Amygdala. Cell Reports. 18, 878-891 (2017).
- Wang, S., Mamelak, A. N., Adolphs, R., Rutishauser, U. Encoding of Target Detection during Visual Search by Single Neurons in the Human Brain. Current Biology. 28, 2058-2069 (2018).
- Holmqvist, K., et al. Eye tracking: A comprehensive guide to methods and measures. , Oxford University Press. Oxford, UK. (2011).
- Liversedge, S. P., Findlay, J. M. Saccadic eye movements and cognition. Trends in Cognitive Sciences. 4, 6-14 (2000).
- Rehder, B., Hoffman, A. B. Eyetracking and selective attention in category learning. Cognitive Psychology. 51, 1-41 (2005).
- Blair, M. R., Watson, M. R., Walshe, R. C., Maj, F. Extremely selective attention: Eye-tracking studies of the dynamic allocation of attention to stimulus features in categorization. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 35, 1196 (2009).
- Rutishauser, U., Koch, C. Probabilistic modeling of eye movement data during conjunction search via feature-based attention. Journal of Vision. 7, (2007).
- Wang, S., et al. Autism spectrum disorder, but not amygdala lesions, impairs social attention in visual search. Neuropsychologia. 63, 259-274 (2014).
- Wang, S., et al. Atypical Visual Saliency in Autism Spectrum Disorder Quantified through Model-Based Eye Tracking. Neuron. 88, 604-616 (2015).
- Wang, S., Tsuchiya, N., New, J., Hurlemann, R., Adolphs, R. Preferential attention to animals and people is independent of the amygdala. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 10, 371-380 (2015).
- Fried, I., MacDonald, K. A., Wilson, C. L. Single Neuron Activity in Human Hippocampus and Amygdala during Recognition of Faces and Objects. Neuron. 18, 753-765 (1997).
- Kreiman, G., Koch, C., Fried, I. Category-specific visual responses of single neurons in the human medial temporal lobe. Nature Neuroscience. 3, 946-953 (2000).
- Squire, L. R., Stark, C. E. L., Clark, R. E.
- Chelazzi, L., Miller, E. K., Duncan, J., Desimone, R. A neural basis for visual search in inferior temporal cortex. Nature. 363, 345-347 (1993).
- Schall, J. D., Hanes, D. P. Neural basis of saccade target selection in frontal eye field during visual search. Nature. 366, 467-469 (1993).
- Wolfe, J. M. What Can 1 Million Trials Tell Us About Visual Search? Psychological Science. 9, 33-39 (1998).
- Wolfe, J. M., Horowitz, T. S. What attributes guide the deployment of visual attention and how do they do it? Nature Review Neuroscience. 5, 495-501 (2004).
- Sheinberg, D. L., Logothetis, N. K. Noticing Familiar Objects in Real World Scenes: The Role of Temporal Cortical Neurons in Natural Vision. The Journal of Neuroscience. 21, 1340-1350 (2001).
- Bichot, N. P., Rossi, A. F., Desimone, R. Parallel and Serial Neural Mechanisms for Visual Search in Macaque Area V4. Science. 308, 529-534 (2005).
- Rutishauser, U., Schuman, E. M., Mamelak, A. N. Online detection and sorting of extracellularly recorded action potentials in human medial temporal lobe recordings, in vivo. Journal of Neuroscience Methods. 154, 204-224 (2006).
