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.

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 &quot;ItkGray&quot;. </li><li> Preparar os dados funcionais por conversão DICOM (ou seja </em&gt;, formato de arquivo raw MRI para a Siemens) arquivos em NIfTI (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 &quot;tprf_set_params.m&quot; 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 &quot;tprf_set_params.m&quot;. Em seguida, defina uma faixa fina escala ([0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1 3 5 7 9]) em &quot;tprf_set_params.m&quot;. 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 &quot;tprf_set_params.m&quot;. 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 &quot;tprf_set_params.m&quot; (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 &quot;melhor&quot; 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 &quot;tprf_runpRFest.m&quot; 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 &quot;Arranjo modelo&quot;, 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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Population+receptive+field+estimates+in+human+visual+cortex.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+new+method+for+estimating+population+receptive+field+topography+in+visual+cortex.">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://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. , (2009).</li><li>Sereno, M. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Borders+of+multiple+visual+areas+in+humans+revealed+by+functional+magnetic+resonance+imaging.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Retinotopic+organization+in+human+visual+cortex+and+the+spatial+precision+of+functional+MRI.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=fMRI+of+human+visual+cortex.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+striate+and+extrastriate+visual+areas+in+human+cerebral+cortex.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measurement+of+population+receptive+fields+in+human+early+visual+cortex+using+back-projection+tomography.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+center-surround+configurations+in+population+receptive+fields+using+fMRI.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+relationship+between+cortical+magnification+factor+and+population+receptive+field+size+in+human+visual+cortex:+constancies+in+cortical+architecture.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Population+receptive+field+dynamics+in+human+visual+cortex.">Population receptive field dynamics in human visual cortex.</a> PLoS One. 7, e37686 (2012).</li></ol>

The authors declare that they have no competing financial interests.

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 efic...

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 border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1009">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:225px;">Name of Equipment/Software</td>
			<td style="width:219px;">Company/Provider</td>
			<td style="width:219px;"></td>
			<td style="width:347px;">Web address</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">MRI scanner</td>
			<td>Siemens/Philips/GE</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">MATLAB</td>
			<td>The Mathworks, Inc.</td>
			<td></td>
			<td>http://www.mathworks.com&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">VISTA software</td>
			<td>VISTA software group</td>
			<td></td>
			<td>http://white.stanford.edu/newlm/index.php/Software</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">PsychoToolbox</td>
			<td>PsychoToolbox&#160;</td>
			<td></td>
			<td>http://psychtoolbox.org&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Eye Tracker(VisuaStimDigital)</td>
			<td>Resonance Technology Inc</td>
			<td></td>
			<td>http://mrivideo.com/</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

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...

Watch this Scientific Journal Video about Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI at JoVE.com

Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

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.

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 ...

topographical-estimation-of-visual-population-receptive-fields-by-fmri

Research

JoVE Journal

Behavior

9.2K visualizações.  Baylor College of Medicine. 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.

Vídeo: Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) with Auditory Stimulation in Songbirds

The neurobiology of birdsong, as a model for human speech, is a pronounced area of research in behavioral neuroscience. Whereas electrophysiology and molecular approaches allow the investigation of either different stimuli on few neurons, or one stimulus in large parts of the brain, blood oxygenation level dependent (BOLD) functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) allows combining both advantages, i.e. compare the neural activation induced by different stimuli in the entire brain at once. fMRI in songbirds is challenging because of the small size of their brains and because their bones and especially their skull comprise numerous air cavities, inducing important susceptibility artifacts. Gradient-echo (GE) BOLD fMRI has been successfully applied to songbirds 1-5 (for a review, see 6). These studies focused on the primary and secondary auditory brain areas, which are regions free of susceptibility artifacts. However, because processes of interest may occur beyond these regions, whole brain BOLD fMRI is required using an MRI sequence less susceptible to these artifacts. This can be achieved by using spin-echo (SE) BOLD fMRI 7,8 . In this article, we describe how to use this technique in zebra finches (Taeniopygia guttata), which are small songbirds with a bodyweight of 15-25 g extensively studied in behavioral neurosciences of birdsong. The main topic of fMRI studies on songbirds is song perception and song learning. The auditory nature of the stimuli combined with the weak BOLD sensitivity of SE (compared to GE) based fMRI sequences makes the implementation of this technique very challenging.

Functional Magnetic Resonance Imaging fMRI with Auditory Stimulation in Songbirds

This article shows an optimized procedure for imaging of the neural substrates of auditory stimulation in the songbird brain using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). It describes the preparation of the sound stimuli, the positioning of the subject and the acquisition and subsequent analysis of the fMRI data.

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

The neurobiology of birdsong, as a model for human speech, is a pronounced area of research in behavioral neuroscience. Whereas electrophysiology and ...

Comportamento

Best Current Practice for Obtaining High Quality EEG Data During Simultaneous fMRI

Simultaneous EEG-fMRI allows the excellent temporal resolution of EEG to be combined with the high spatial accuracy of fMRI. The data from these two modalities can be combined in a number of ways, but all rely on the acquisition of high quality EEG and fMRI data. EEG data acquired during simultaneous fMRI are affected by several artifacts, including the gradient artefact (due to the changing magnetic field gradients required for fMRI), the pulse artefact (linked to the cardiac cycle) and movement artifacts (resulting from movements in the strong magnetic field of the scanner, and muscle activity). Post-processing methods for successfully correcting the gradient and pulse artifacts require a number of criteria to be satisfied during data acquisition. Minimizing head motion during EEG-fMRI is also imperative for limiting the generation of artifacts.
Interactions between the radio frequency (RF) pulses required for MRI and the EEG hardware may occur and can cause heating. This is only a significant risk if safety guidelines are not satisfied. Hardware design and set-up, as well as careful selection of which MR sequences are run with the EEG hardware present must therefore be considered.
The above issues highlight the importance of the choice of the experimental protocol employed when performing a simultaneous EEG-fMRI experiment. Based on previous research we describe an optimal experimental set-up. This provides high quality EEG data during simultaneous fMRI when using commercial EEG and fMRI systems, with safety risks to the subject minimized. We demonstrate this set-up in an EEG-fMRI experiment using a simple visual stimulus. However, much more complex stimuli can be used. Here we show the EEG-fMRI set-up using a Brain Products GmbH (Gilching, Germany) MRplus, 32 channel EEG system in conjunction with a Philips Achieva (Best, Netherlands) 3T MR scanner, although many of the techniques are transferable to other systems.

Simultaneous electroencephalography (EEG) and functional Magnetic Resonance imaging (fMRI) is a powerful neuroimaging tool. However, the inside of an MRI scanner forms a difficult environment for EEG data recording and safety must be considered whenever operating EEG equipment inside a scanner. Here, we present an optimised EEG-fMRI data acquisition protocol.

Melhores práticas correntes para obtenção de dados de alta qualidade durante o EEG fMRI simultâneo

Simultaneous  EEG-fMRI allows the excellent temporal resolution of EEG to be combined with the  high spatial accuracy of fMRI. The data  from these two ...

fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced version of the task using fMRI (functional magnetic resonance imaging). Recently, it has been shown that fNIRS can accurately record functional brain activities equivalent to those concurrently recorded with functional magnetic resonance imaging for classic psychophysical tasks and simple finger tapping paradigms. However, an often quoted benefit of fNIRS is that the technique allows for studying neural mechanisms of complex, naturalistic behaviors that are not possible using the constrained environment of fMRI. Our goal was to extend the findings of previous studies that have shown high correlation between concurrently recorded fNIRS and fMRI signals to compare neural recordings obtained in fMRI procedures to those separately obtained in naturalistic fNIRS experiments. Specifically, we developed a modified version of the dance video game Dance Dance Revolution (DDR) to be compatible with both fMRI and fNIRS imaging procedures. In this methodology we explain the modifications to the software and hardware for compatibility with each technique as well as the scanning and calibration procedures used to obtain representative results. The results of the study show a task-related increase in oxyhemoglobin in both modalities and demonstrate that it is possible to replicate the findings of fMRI using fNIRS in a naturalistic task. This technique represents a methodology to compare fMRI imaging paradigms which utilize a reduced-world environment to fNIRS in closer approximation to naturalistic, full-body activities and behaviors. Further development of this technique may apply to neurodegenerative diseases, such as Parkinson&#8217;s disease, late states of dementia, or those with magnetic susceptibility which are contraindicated for fMRI scanning.

We present a method to compare functional brain activity recorded during a naturalistic task using fNIRS with activity recorded during fMRI.

fMRI Validação de fNIRS Medidas durante uma tarefa Naturalistic

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced ...

Methods to Test Visual Attention Online

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative data samples than can typically be collected on college campuses. However, before such methods can be widely adopted, a number of technological challenges must be overcome &#8211; in particular in experiments where tight control over stimulus properties is necessary. Here we present methods for collecting performance data on two tests of visual attention. Both tests require control over the visual angle of the stimuli (which in turn requires knowledge of the viewing distance, monitor size, screen resolution, etc.) and the timing of the stimuli (as the tests involve either briefly flashed stimuli or stimuli that move at specific rates). Data collected on these tests from over 1,700 online participants were consistent with data collected in laboratory-based versions of the exact same tests. These results suggest that with proper care, timing/stimulus size dependent tasks can be deployed in web-based settings.

To replicate laboratory settings, online data collection methods for visual tasks require tight control over stimulus presentation. We outline methods for the use of a web application to collect performance data on two tests of visual attention.

Métodos de Ensaio Visual Atenção online

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative ...

Visualizing Visual Adaptation

Many techniques have been developed to visualize how an image would appear to an individual with a different visual sensitivity: e.g., because of optical or age differences, or a color deficiency or disease. This protocol describes a technique for incorporating sensory adaptation into the simulations. The protocol is illustrated with the example of color vision, but is generally applicable to any form of visual adaptation. The protocol uses a simple model of human color vision based on standard and plausible assumptions about the retinal and cortical mechanisms encoding color and how these adjust their sensitivity to both the average color and range of color in the prevailing stimulus. The gains of the mechanisms are adapted so that their mean response under one context is equated for a different context. The simulations help reveal the theoretical limits of adaptation and generate &#34;adapted images&#34; that are optimally matched to a specific environment or observer. They also provide a common metric for exploring the effects of adaptation within different observers or different environments. Characterizing visual perception and performance with these images provides a novel tool for studying the functions and consequences of long-term adaptation in vision or other sensory systems.

This article describes a novel method for simulating and studying adaptation in the visual system.

Visualizando Adaptação Visual

Many techniques have been developed to visualize how an image would appear to an individual with a different visual sensitivity: e.g., because of optical ...

Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The proposed method is based on a new and synergistic combination of three components: the temporal-order judgments (TOJ) paradigm, Bundesen&#39;s Theory of Visual Attention (TVA), and a hierarchical Bayesian estimation framework. The method provides readily interpretable parameters, which are supported by the theoretical and neurophysiological underpinnings of TVA. Using TOJs, TVA-based estimates can be obtained for a broad range of stimuli, whereas traditional paradigms used with TVA are mainly limited to letters and digits. Finally, the meaningful parameters of the proposed model allow for the establishment of a hierarchical Bayesian model. Such a statistical model allows assessing results in one coherent analysis both on the subject and the group level.
To demonstrate the feasibility and versatility of this new approach, three experiments are reported with attention manipulations in synthetic pop-out displays, natural images, and a cued letter-report paradigm.

Temporal-order judgments can be used to estimate processing speed parameters and attentional weights and thereby to infer the mechanisms of attentional processing. This methodology can be applied to a wide range of visual stimuli and works with many attention manipulations.

Medindo atenção e velocidade de processamento Visual pela análise baseada no modelo de decisões de ordem temporal

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

fMRI Mapping of Brain Activity Associated with the Vocal Production of Consonant and Dissonant Intervals

The neural correlates of consonance and dissonance perception have been widely studied, but not the neural correlates of consonance and dissonance production. The most straightforward manner of musical production is singing, but, from an imaging perspective, it still presents more challenges than listening because it involves motor activity. The accurate singing of musical intervals requires integration between auditory feedback processing and vocal motor control in order to correctly produce each note. This protocol presents a method that permits the monitoring of neural activations associated with the vocal production of consonant and dissonant intervals. Four musical intervals, two consonant and two dissonant, are used as stimuli, both for an auditory discrimination test and a task that involves first listening to and then reproducing given intervals. Participants, all female vocal students at the conservatory level, were studied using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) during the performance of the singing task, with the listening task serving as a control condition. In this manner, the activity of both the motor and auditory systems was observed, and a measure of vocal accuracy during the singing task was also obtained. Thus, the protocol can also be used to track activations associated with singing different types of intervals or with singing the required notes more accurately. The results indicate that singing dissonant intervals requires greater participation of the neural mechanisms responsible for the integration of external feedback from the auditory and sensorimotor systems than does singing consonant intervals.

The neural correlates of listening to consonant and dissonant intervals have been widely studied, but the neural mechanisms associated with production of consonant and dissonant intervals are less well known. In this article, behavioral tests and fMRI are combined with interval identification and singing tasks to describe these mechanisms.

Mapeamento fMRI da atividade cerebral associada à produção vocal de intervalos de consonância e dissonante

The neural correlates of consonance and dissonance perception have been widely studied, but not the neural correlates of consonance and dissonance ...

Automated Analysis of a Nematode Population-based Chemosensory Preference Assay

The nematode, Caenorhabditis elegans' compact nervous system of only 302 neurons underlies a diverse repertoire of behaviors. To facilitate the dissection of the neural circuits underlying these behaviors, the development of robust and reproducible behavioral assays is necessary. Previous C. elegans behavioral studies have used variations of a "drop test", a "chemotaxis assay", and a "retention assay" to investigate the response of C. elegans to soluble compounds. The method described in this article seeks to combine the complementary strengths of the three aforementioned assays. Briefly, a small circle in the middle of each assay plate is divided into four quadrants with the control and experimental solutions alternately placed. After the addition of the worms, the assay plates are loaded into a behavior chamber where microscope cameras record the worms' encounters with the treated regions. Automated video analysis is then performed and a preference index (PI) value for each video is generated. The video acquisition and automated analysis features of this method minimizes the experimenter's involvement and any associated errors. Furthermore, minute amounts of the experimental compound are used per assay and the behavior chamber's multi-camera setup increases experimental throughput. This method is particularly useful for conducting behavioral screens of genetic mutants and novel chemical compounds. However, this method is not appropriate for studying stimulus gradient navigation due to the close proximity of the control and experimental solution regions. It should also not be used when only a small population of worms is available. While suitable for assaying responses only to soluble compounds in its current form, this method can be easily modified to accommodate multimodal sensory interaction and optogenetic studies. This method can also be adapted to assay the chemosensory responses of other nematode species.

We present a behavior recording setup and protocol that enables automated analysis of the nematode, Caenorhabditis elegans' preference for soluble compounds in a population-based assay. This article describes the construction of a behavior chamber, the behavioral assay protocol, and video analysis software usage.

Análise automatizada de um ensaio de preferência quimiossensorial baseado na população de um nematodo

The nematode, Caenorhabditis elegans' compact nervous system of only 302 neurons underlies a diverse repertoire of behaviors. To facilitate the dissection ...

Visual Classical Conditioning in Wood Ants

Several species of insects have become model systems for studying learning and memory formation. Although many studies focus on freely moving animals, studies implementing classical conditioning paradigms with harnessed insects have been important for investigating the exact cues that individuals learn and the neural mechanisms underlying learning and memory formation. Here we present a protocol for evoking visual associative learning in wood ants through classical conditioning. In this paradigm, ants are harnessed and presented with a visual cue (a blue cardboard), the conditional stimulus (CS), paired with an appetitive sugar reward, the unconditional stimulus (US). Ants perform a Maxilla-Labium Extension Reflex (MaLER), the unconditional response (UR), which can be used as a readout for learning. Training consists of 10 trials, separated by a 5-minute intertrial interval (ITI). Ants are also tested for memory retention 10 minutes or 1 hour after training. This protocol has the potential to allow researchers to analyze, in a precise and controlled manner, the details of visual memory formation and the neural basis of learning and memory formation in wood ants.

We present a protocol for the classical conditioning of harnessed ants that permits researchers to study visual learning and memory formation at a level of analysis not possible with freely moving individuals.

Visual condicionamento clássico em madeira formigas

Several species of insects have become model systems for studying learning and memory formation. Although many studies focus on freely moving animals, ...

Investigating the Deployment of Visual Attention Before Accurate and Averaging Saccades via Eye Tracking and Assessment of Visual Sensitivity

This experimental protocol was designed to investigate whether visual attention is obligatorily deployed at the endpoint of saccades. To this end, we recorded the eye position of human participants engaged in a saccade task via eye tracking and assessed visual orientation discrimination performance at various locations during saccade preparation. Importantly, instead of using a single saccade target paradigm for which the saccade endpoint typically coincides roughly with the target, this protocol comprised the presentation of two nearby saccade targets, leading to a distinct spatial dissociation between target locations and saccade endpoint on a substantial number of trials. The paradigm allowed us to compare presaccadic visual discrimination performance at the endpoint of accurate saccades (landing at one of the saccade targets) and of averaging saccades (landing at an intermediate location in between the two targets). We observed a selective enhancement of visual sensitivity at the endpoint of accurate saccades but not at the endpoint of averaging saccades. Rather, before the execution of averaging saccades, visual sensitivity was equally enhanced at both targets, suggesting that saccade averaging follows from unresolved attentional selection among the saccade targets. These results argue against a mandatory coupling between visual attention and saccade programming based on a direct measure of presaccadic visual sensitivity rather than saccadic reaction times, which have been used in other protocols to draw similar conclusions. While our protocol provides a useful framework to investigate the relationship between visual attention and saccadic eye movements at the behavioral level, it can also be combined with electrophysiological measures to extend insights at the neuronal level.

This experimental protocol combined eye tracking and the assessment of presaccadic visual sensitivity in a dual task paradigm, consisting of a free choice saccade task and a visual discrimination task, to investigate the deployment of visual spatial attention before both, accurate and averaging saccades.

Investigando a implantação da atenção Visual antes sacadas precisas e média através do olho de acompanhamento e avaliação da sensibilidade Visual

This experimental protocol was designed to investigate whether visual attention is obligatorily deployed at the endpoint of saccades. To this end, we ...