评估豚鼠听觉的瞳孔测量法

瞳孔测量法可用于估计复杂的声音识别阈值，并与其他方法结合使用，以确定各种形式的听力损失对这些阈值的影响。该技术可用于表征来自人类和未经训练的动物的相同模态的数据。它相对容易设置和微创。

在听力损失的动物模型中很难获得行为和感知测量。这种方法是量化动物复杂声音识别行为的一种方法。正如我们做所有动物行为实验一样，耐心是关键。

花点时间让动物适应实验设置。保持简短的实验过程并密切监视动物。首先，将校准的扬声器安装在声音衰减室壁上，高度与放置动物的位置相同。

对于自由场刺激传递，将动物放在围栏内，确保不可能进行大的身体运动，并将动物的头部固定在刚性框架上。在外壳下方放置一个压电传感器，以检测和记录动物的运动。然后将瞳孔成像相机放置在距离受试者眼睛 25 厘米的地方。

要设置气吹，请使用连接到桌面的支架将移液器吸头放置在动物鼻子前方约 15 厘米处。将直径约三毫米的硅胶管连接到移液器吸头，并将管连接到调节气缸。将气缸气压保持在 20 到 25 psi 之间。

并使用计算机控制的继电器将管子通过夹管阀以控制气吹的时间和持续时间。使用放置在约 10 厘米距离处的红外 LED 阵列照亮眼睛。使用强度约为每平方米 2000 坎德拉的白色 LED 照明来照亮成像的眼睛，并使基线瞳孔直径达到约 3.5 毫米。

打开瞳孔采集软件，使用带有16毫米镜头的相机获取瞳孔的视频，该镜头的空间分辨率为0.15度视角，红外滤光片放置在距成像眼睛25厘米的距离处。确保眼睛在成像区域中居中。调节相机的光圈和焦点以及红外电平，直到成像瞳孔的轮廓清晰对焦。

在瞳孔采集软件中，通过使用鼠标选择一个矩形区域来定义包含瞳孔的感兴趣区域。然后使用控制面板调整采集视频的亮度和对比度。将扫描密度设置为 5 并调整阈值，使椭圆拟合与视频中瞳孔的轮廓紧密匹配。

使用神经接口处理器软件，获取并保存来自瞳孔直径或PD迹线的模拟信号，来自记录运动的压电传感器的电压迹线，刺激传递时间和空气吹传递时间。从两种不同类别的发声中选择八种不同长度的豚鼠发声样本。例如，呜呜叫声和呜呜声。

一类将作为标准刺激，另一类将作为古怪或异常刺激。要生成一秒钟长的标准和嵌入在不同信噪比或SNR水平的噪声中的偏差刺激，请在呼叫中添加等长的白噪声。本实验中采样的信噪比范围在负24到正40分贝之间。

对于每个会话，准备一个伪随机刺激演示序列，其中包含大于 90% 时间的标准刺激。确保在偏差刺激之间至少有 20 到 40 次标准刺激试验。对所有刺激演示使用固定的刺激强度。

以高时间规律呈现刺激。为了保持动物与刺激的接触并尽量减少习惯，可以选择在异常刺激后进行短暂的吹气。确保气吹的开始与刺激持续时间充分分离，以便刺激诱发瞳孔扩张反应。

在吹气引起眨眼伪影之前达到峰值。运行代码pupil_avg_JOVE_m，并在弹出对话框中从单个会话中选择数据文件，以对每个会话执行运动检测和试用排除。然后运行相同的代码并在弹出对话框中选择要分析的所有数据文件。

要消除眨眼伪影，请预处理数据，并获得跨会话中每个刺激的平均瞳孔散大。平均每个刺激条件在每个动物内和动物之间的会话中每个刺激条件引起的瞳孔直径变化，以生成对每个刺激条件的平均瞳孔扩张反应。垂直连接代码pupil_avg_JOVE的所有输出。

m或所有会话动物，信噪比和衰减，以构建包含列，动物ID，信噪比，声级和瞳孔直径值的矩阵。对于每个SNR，绘制与截距相对应的权重以可视化结果。对线性和二次项执行相同的操作。

将所有具有显着瞳孔变化的试验的会话百分比放入细胞阵列的每个细胞中，其中细胞从低到高SNR排列。使用代码pupil_threshold_estimate_JOVE_m，估计噪声分类阈值中的调用。该图显示了三只动物的平均瞳孔反应。

平均瞳孔对标准呜呜声刺激的反应用蓝线表示，阴影对应于正负一个平均值的标准误差。灰线和阴影对应于由异常惠克刺激引起的瞳孔反应平均值的平均值和正负一个标准误差。灰色阴影强度对应于信噪比。

绿线和阴影对应于阈值SNR下的平均瞳孔迹线。红色垂直线对应于刺激开始。橙色垂直线对应于气吹开始，蓝绿色虚线对应于 GCA 窗口。

心理测量功能符合由偏差刺激引起的显着瞳孔直径变化的试验的百分比，作为SNR的函数。晶须对应于正负一个平均值标准误差。请注意，在大约负 20 分贝 SNR 时达到最大值的 50%。

获得的高质量数据，重要的是使动物很好地适应实验设置并保持恒定的消除条件。保持实验时间短，以尽量减少动物对异常刺激的栖息。脑电图或电生理记录与瞳孔测量相结合，将产生对神经缺陷的额外见解，这是听力受损动物的潜在噪音分类缺陷。