PyOKR: Eine halbautomatische Methode zur Quantifizierung der Fähigkeit zur Verfolgung optokinetischer Reflexe

Zusammenfassung

Wir beschreiben hier PyOKR, eine halbautomatische quantitative Analysemethode, die Augenbewegungen direkt misst, die sich aus visuellen Reaktionen auf zweidimensionale Bildbewegungen ergeben. Eine Python-basierte Benutzeroberfläche und ein Analysealgorithmus ermöglichen einen höheren Durchsatz und genauere quantitative Messungen von Eye-Tracking-Parametern als bisherige Methoden.

Zusammenfassung

Die Untersuchung von Verhaltensreaktionen auf visuelle Reize ist eine Schlüsselkomponente für das Verständnis der Funktion des visuellen Systems. Eine bemerkenswerte Reaktion ist der optokinetische Reflex (OKR), ein hochkonserviertes angeborenes Verhalten, das für die Bildstabilisierung auf der Netzhaut notwendig ist. Das OKR bietet eine robuste Auslesung der Bildverfolgungsfähigkeit und wurde ausgiebig untersucht, um die Schaltkreise und Funktionen des visuellen Systems bei Tieren mit unterschiedlichem genetischem Hintergrund zu verstehen. Das OKR besteht aus zwei Phasen: einer langsamen Tracking-Phase, in der das Auge einem Reiz bis zum Rand der visuellen Ebene folgt, und einer kompensatorischen Fast-Phase-Sakkade, die die Position des Auges in der Augenhöhle zurücksetzt. Bisherige Methoden zur Quantifizierung des Gewinns sind zwar zuverlässig, aber arbeitsintensiv und können subjektiv oder willkürlich abgeleitet werden. Um eine schnellere und reproduzierbare Quantifizierung der Eye-Tracking-Fähigkeit zu erhalten, haben wir ein neuartiges halbautomatisches Analyseprogramm, PyOKR, entwickelt, das die Quantifizierung der zweidimensionalen Eye-Tracking-Bewegung als Reaktion auf jeden Richtungsreiz ermöglicht und an jede Art von Video-Okulographie-Gerät angepasst werden kann. Diese Methode bietet eine automatisierte Filterung, die Auswahl langsamer Tracking-Phasen, die Modellierung vertikaler und horizontaler Augenvektoren, die Quantifizierung von Augenbewegungsgewinnen im Verhältnis zur Reizgeschwindigkeit und die Organisation der resultierenden Daten in einer nutzbaren Tabelle für statistische und grafische Vergleiche. Diese quantitative und optimierte Analysepipeline, die über den PyPI-Import leicht zugänglich ist, ermöglicht eine schnelle und direkte Messung von OKR-Antworten und erleichtert so die Untersuchung visueller Verhaltensreaktionen.

Einleitung

Die Bildstabilisierung beruht auf präzisen okulomotorischen Reaktionen, um den globalen optischen Fluss zu kompensieren, der während der Selbstbewegung auftritt. Diese Stabilisierung wird hauptsächlich durch zwei motorische Reaktionen angetrieben: den optokinetischen Reflex (OKR) und den vestibulo-okulären Reflex (VOR)^1,2,3. Eine langsame globale Bewegung über die Netzhaut induziert das OKR, das eine reflexive Augenrotation in die entsprechende Richtung hervorruft, um das Bild^zu stabilisieren ^1,2. Diese Bewegung, die ....

Protokoll

Alle Tierversuche, die an der Johns Hopkins University School of Medicine (JHUSOM) durchgeführt wurden, wurden vom Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) an der JHUSOM genehmigt. Alle Experimente, die an der University of California, San Francisco (UCSF) durchgeführt wurden, wurden in Übereinstimmung mit Protokollen durchgeführt, die vom UCSF Institutional Animal Care and Use Program genehmigt wurden.

1. Erhebung von Verhaltensdaten

1. Zeichnen Sie OKR-Augenbewegungen mit der Video-Okulographie-Methode der Wahl auf, um Wellendaten zu generieren (d. h. eine Zeitreihe des Blickwinkels des Auges in sphärisc....

Diskussion

PyOKR bietet mehrere Vorteile für die Untersuchung visueller Reaktionen, die sich in Augenbewegungen widerspiegeln. Dazu gehören Genauigkeit, Zugänglichkeit und Datenerfassungsoptionen sowie die Möglichkeit, Parametrisierung und variable Stimulusgeschwindigkeiten zu integrieren.

Die direkte Bewertung des Eye-Tracking-Gain bietet eine genaue Charakterisierung der Augenbewegung, die eine direktere quantitative Metrik darstellt als die herkömmliche manuelle Zählung von schnellen Phasenakkad.......

Materialien

Name	Company	Catalog Number	Comments
C57BL/6J  mice	Jackson Labs	664
Igor Pro	WaveMetrics	RRID: SCR_000325
MATLAB	MathWorks	RRID: SCR_001622
Optokinetic reflex recording chamber - JHUSOM	Custom-built	N/A	As described in Al-Khindi et al.(2022)9 and Kodama et al. (2016)13
Optokinetic reflex recording chamber - UCSF	Custom-built	N/A	As described in Harris and Dunn, 201510
Python	Python Software Foundation	RRID: SCR_008394
Tbx5 flox/+ mice	Gift from B. Bruneau	N/A	As described in Al-Khindi et al.(2022)9
Tg(Pcdh9-cre)NP276Gsat/Mmucd	MMRRC	MMRRC Stock # 036084-UCD; RRID: MMRRC_036084-UCD