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. Veri Toplama <ol><li> Daha önce Dumoulin ve Wandell 1 ve Lee ve diğerleri içinde tarif edilen, güvenilir bir retinotopic görsel bir tepki ortaya çıkarmada etkili olan bir uyarıcı protokolü hazırlayın. 2. Bununla birlikte, diğer iyi bilinen paradigmalar ele alınması için özel bir deney soruya bağlı olarak da tatbik edilebilir. </li><li> Mevcut çubuk uyaranlara 45 derece adımlarla, uzay 8 yönleri boyunca ekran sırayla sürüklenen. Hareket çubuğu bir kez adım fMRI çerçeve başlar taşır ve çerçeve sona erene kadar yeni konumda kalacak şekilde tarayıcı çerçeve iktisabı (TR ~ 2 sn) ile senkronize olduğundan emin olun. </li><li> Doğru başlangıç ​​sinyalini ölçmek için, çubuk stimülasyon 1 olmadan dönemini ekleyin. <ol><li> Uyarıcı sunulduğu üzerinde görsel açı görünümü (10 yarıçapı ° 15) bir alanı tanımlayın. Mevcut hareketli veya titreyen dama desenleri (denetleyicisi boyutu = 0.94 x 0.94 ° 2, patteçubuğu içinde rn güncelleme oranı = 250 msn / desen) güçlü görsel tepkiler için. </li><li> Girdi aşağıdaki özel parametreler: Hareket 8 eşit aralıklı tarifi, çubuk 1.875 C&#39;ye eşit genişliği ve barlar çerçeve (2 sn) başına yarım çubuk genişliği hareket. Ek ayrıntılar Lee ve ark bulunabilir. 2. </li><li> Öznenin gözleri deney sırasında sabitleşmek hangi ekran merkezinde bir nokta (~ 0.25 °) oluşturun. Zaman içinde rastgele nokta rengini değiştirin. </li></ol></li><li> 192 kare süresini (hareket, her yöne 24 kare) olan tipik bir eko-planar görüntüleme (EPI) tarama kullanan bir MRI tarayıcısı bir konunun beyni tarayın. Sinyal-gürültü oranını artırmak için tarar 4-8 kez tekrarlayın. </li><li> EPI sekansı ayarlama parametreleri aşağıdaki gibi: TR = 2 sn, TE = 40 msn, matris boyutu = 64 x 64, 28 dilim, voksel boyutu = 3 x 3 x 3 mm 3 flip açısı = 90 °, Alternatif, dizileri uygulamak daha ince bir çözünürlük (e.g., 2 x 2 x 2 mm 3) veya sadece görsel korteksi 2 kapsayan kısa TR (örn, 1-1.5 sn). </li><li> Fiksasyon sağlamak için fonksiyonel taramalar sırasında eyetracker sistemi ile Parça göz hareketleri tespit noktasının 1-1.5 ° içinde korunur. Not: Burada, gözlük sisteminde bir kafa koordinat göre eyetracker kullanılır, ancak uygun olan başka eyetracker sistemleri yerine kullanılabilir. </li><li> Adım 1.3.2 oluşturulan ekran merkezinde yer sabitleşmek için konuları söyleyin. Konular sabitleme sağlamak için, tespit spot renk değişiklikleri bildirmek söyleyin. </li><li> (;, TR = 1,900 milisaniye TE = 2.26 msn, TI = 900 msn, Flip açısı = 9 °, 176 bölüm, örneğin, T1-MPRAGE) 1 x 1 x 1 mm 3 çözünürlükte, anatomik taramalar edinin. NOT: Bu anatomik taramalar segmentasyon yanı sıra içinde ve taramalar arasında hem anatomi fonksiyonel görüntüleri hizalamak için kullanılır. Fonksiyonu arasında daha iyi uyum içinarkadaşları (EPI) görüntüler ve anatomi, T1 ağırlıklı hızlı şımarık gradient eko (SPGR) dizisi 1. kullanarak, EPI aynı çözünürlükte, aynı zamanda bir düzlem içi anatomi tarama edinin. </li></ol> 2. Veri Ön-işleme NOT: Ön PRF özelliklerini tahmin etmek, birkaç tipik fMRI veri ön-işleme adımları gibi kafa hareketleri düzeltme ve anatomik tarama fonksiyonel birimlerin uyum gibi, ihtiyaç vardır. Bu makalede, elde edilen sonuçların tüm ön-işleme, tahmin, analiz ve sunum VISTA yazılımı sitesinde bulunan açık kaynak MATLAB tabanlı yazılım araç VISTA LAB kullanılarak yapılmaktadır. http://white.stanford.edu/newlm/index.php/Main_Page. <ol><li> MATLAB içine anatomik tarama yükleyin ve createVolAnat adında bir işlevi kullanarak bir ses anatomisini hazırlamak. </li><li> Fonksiyonu &quot;ItkGray&quot; kullanarak Segment Gri madde, beyaz cevher ve BOS. </li><li> DICOM dönüştürerek işlevsel verileri hazırlayın (yani </em&gt;, Siemens ham MRG dosya biçimi) mrInit adında bir işlevi kullanarak VISTA içine Nifti (yani, standart fonksiyonel MRI dosya biçimi) dosyaları, ve yük veri içine dosyaları. </li><li> Doğru baş hareketi bir afin matris dönüşümü dayalı rxAlign kullanarak adım 2.1 yüklü anatomi fonksiyonel görüntüleri hizalamak ve. </li><li> MrVISTA Analiz TimeSeries Ortalama tSeries tıklayarak bir sinyal-gürültü oranının iyileştirilmesi için ortalama fonksiyonel hareket düzeltilmiş tarar. Göz hareketleri 1-1.5 ° daha tespit sapma sırasında ortalama taramaları hariç. Farklı çalışır gelen sinyaller DC-sürükleniyor çıkardıktan sonra farklı DC-sürükleniyor, ortalama fonksiyonel taramalar varsa. </li><li> Haritalama fonksiyonel taramalar ve Gri madde arasında koordinatları hesaplayın ve aşağıdaki menüleri seçerek fonksiyonel taramalar karşılık gelen Gri madde vokselleri tespit: mrVISTA Pencere Aç Gri 3-View Window. Seçeneklerden birini seçerek, interpolasyonla Gri madde voksellerden BOLD sinyalleri atama birmrVISTA içinde ullanılabilir. </li></ol> PRF Topografi ve parametrik modelleme 3. Tahmini <ol><li> Aşağıdaki bağlantı üzerinden kod dosyaları indir: https://sites.google.com/site/leesangkyun/prf/codes.zip, sıkıştırılmış dosyayı ayıklamak ve yerel bilgisayarın bir tercih konuma yerleştirin. MATLAB klasörün yolunu ekleyin. </li><li> MrVISTA Analizi retinotopic Model Set Parametreler: Aşağıdaki menüleri seçerek deneyde kullanılan uyaran parametrelerini ayarlayın. Uyaran görüntüler, uyaran boyutu, kanonik hemodinamik fonksiyonu, fMRI tarayıcı kare hızı gibi parametreleri aşağıdaki belirtin. </li><li> PRF tahminine önce, ilk parametre setleri (Şekil 1B) hazırlamak. <ol><li> Kod dosyalarından &quot;tprf_set_params.m&quot; çapraz-doğrulama setleri ayarlayın. Böl, en az iki alt içine timeseries (test için bir takım ve eğitim setleri kalan) bar Swee için yeterince uzunp tüm uyaran alanı. Alternatif olarak, adım 2.4 taramaları ortalama olmadan, test için bir tarama bırakarak ve eğitim için kalan taramaları kullanarak taramaları doğrulamak. </li><li> Kaba bir parametre seti (Şekil 1 &#39;de λ, λ = [10 -2 10 -1 1 10 1 10 2])&#39; tprf_set_params.m &quot;yayınlarında açıklanmıştır. Ardından, &quot;tprf_set_params.m&quot; ince bir ölçek aralığı ([0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1 3 5 7 9]) ayarlayın. NOT: Program yüksek varyans sonuçlanan λ seçmek için ayarlanmış kaba kullanır. Ardından, program, daha yüksek açıklanan varyans verir λ seçimi rafine, ince çaplı aralığını kullanarak seçilen λ etrafında yer arar. </li><li> &quot;Tprf_set_params.m&quot; görsel duyarlı voksellerdeki için açıklanan varyansın bir eşiği (0.2) ayarlayın. NOT: Bu eşik görsel duyarlı voksellerin seçimi için referans olarak kullanılır. Seçenek olarak ise, bir haleOlmayan bir görünümü veren bir bölge için İB (örneğin, non-görsel cevap beyin bölgesindeki 1 cm çapında bir küre çizerek) eşik değeri otomatik olarak hesaplanabilir. </li><li> &quot;Tprf_set_params.m&quot; normalize topografya PRF merkez bölgesini tanımlamak için eşik ([0.3, 0.5, 0.7]) bir dizi ayarlayın (örneğin, [0-1] veya [-1 1] çubuk uyarı olmaksızın dönemini ile Aşama 1.3.1). NOT: eşiklerin kümesinden verilen programı PRF merkezi modeli büyük sinyal varyansını açıklayan bir PRF merkezi bölgeyi tanımlayan eşik, yani &quot;en iyi&quot; eşiği seçer. Alternatif olarak, topografya özelliklerine bağlı olarak eşik değerlerinin farklı bir dizi seçin. </li></ol></li><li> &quot;Tprf_runpRFest.m&quot; PRF topografya hesaplamak (Şekil 1) Yürütme ve 2D anizotropik Gauss uygun. Bu protokol açıklanan tüm parametreleri belirttikten sonra, vekod çalıştıran, son tahmin sonuçlar elde. </li></ol><img alt="Şekil 1," src="/files/ftp_upload/51811/51811fig1highres.jpg" width="700" /> Şekil 1: PRF tahmin süreci. (A) işleminin şematik gösterimi PRF topografi tahmini için takip h (t):. PRF topografi tahmini için L2-norm regülarizasyonu (B) Belirli adımlar: hemodinamik yanıt fonksiyonu, A (t): uyaran, m: PRF, Reg. ve Prf merkezi modelleme. tahmini için gerekli parametrelerin kümesi her adımda listelenen. Topografi ve modeline göre olan bir tek-boyutlu kesit gösterilmektedir. Altında &quot;Model uygunluğu&quot;, siyah ve kırmızı eğrileri topografya ve sırasıyla 0.5 merkezi eşiği, onun PRF merkezi modelini temsil eder. Mavi kesikli çizgi PRF için bir eşik gösterirMerkez bölge.

<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.

Bu makalede, insan görsel korteks ve nasıl alıcı alanı için uygun bir parametrik bir model seçmek için kullanabilirsiniz görsel nüfus açık alanların topografya tahmin gösterilmiştir. Başarılı bir retinotopy için, uygun bir uyarım protokolü ve verimli bir analiz yöntemi seçilmelidir ve kişinin deneysel parametreler (hareket ve tespit) optimize edilmelidir. O ayrı uyaran yerlerden farklı BOLD yanıtları üretir gibi görme alanı boyunca sırayla hareket Bar uyaranlara PRF tahmini için verimli ...

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) (genellikle milimetre mertebesinde) non-invaziv bir makroskopik ölçekte görsel korteksin fonksiyonel organizasyonunu ölçer. Erken fMRI retinotopy çalışmaları uyaran konumu arasında bir tutarlılık ölçüsü kullanılmış ve BOLD yanıtları 4-7 ortaya çıkardı. Bu çalışmalar genellikle nüfus açık alan büyüklüğünü tahmin etmedi. Daha sonra, Dumoulin ve Wandell 1 açıkça, PRF konumu ve boyutunu modelleme BOLD yanıtı tahmin etmek, bu modelin doğrusal bir fonksiyonu kullanarak böyle bir sınırlama aşmak için bir yöntem önerdi. Ancak, bu yöntemin öncü bir sınırlama parametrik PRF model-priori seçilmelidir ve uygun olmadığı ortaya çıkarsa hatalı PRF tahmin yol açabilir olmasıdır. Parametrik PRF-modeli yönteminin sınırlamaları aşmak için, yeni yöntemler son zamanlarda geliştirilmiştir. Bu yöntemler, doğrudan s BOLD yanıtı tahminPRF topografya yeniden tarafından timulus. Greene ve arkadaşları tarafından önerilen bir yöntem 8 ayrı 1D uyaran alanlarda BOLD yanıtları geri projelendirme ve tipik bir bilgisayarlı tomografi tekniği gibi 2D uyaran uzayda PRF topografya kurarak PRF topografya yeniden yapılandırır. Öte yandan, bizim tarafımızdan önerilen yöntem 2 doğrudan lineer regresyon kullanılarak ve bir düzenlemenin tekniği uygulanarak 2D PRF topografya tahmin. Bu yöntemde, PRF topografisi, belirli bir vokselin nöronal nüfus yanıtı tahmin etmek için uyarıcı ile çarpılır bulunan bir dizi ağırlıktan olarak temsil edilir. Ardından, uyaran tarafından uyarılmış son Kan Oksijen Düzeyi-Bağımlı (BOLD) tepki nöronal nüfus yanıtı ve kurallı hemodinamik tepki fonksiyonu evrişim toplamının tahmin edilmektedir. Altında kısıtlı doğrusal sistemini çözmek için, ayrıca, ridge regresyon düzenlilestirme seyrekliği zorlamak için kullanılır (Şekil 1aşağıda). düzenlilestirme tekniği gürültü ve eserler bastırır ve böylece bizim yöntem daha sağlam PRF topografya tahmin sağlar. topografik yöntemler gerçek PRF yapısını ortaya çıkarabilir, bu nedenle belli bir parametrik şekli var PRF şekli zorlamak, ve yoktur. Uygun bir parametrik model, daha sonra PRF topografya dayalı seçilebilir. Örneğin, PRF topografya PRF merkezi ve çevre ayırmak için, ve sonra daha sonraki PRF merkezi modelleme çevre bastırma etkisinin yanı sıra uzak bölgelerde ortaya çıkan diğer potansiyel eserler etkisini en aza indirerek daha doğru olabilir kullanılabilir Prf merkezi. Biz son zamanlarda PRF 9 nicel bizim yöntem ve doğrudan diğer bazı yöntemler arasında karşılaştırma (yani topografya tahmin önce) Gauss 1, izotropik uygun anizotropik Gauss ve Gauss izotropik farkı gerçekleştirdik. Bu topogr bulunmuşturaphy-tabanlı yöntem BOLD sinyal zaman serilerinin açıklanan varyans yüksek elde ederek PRF merkez modelleme ile ilgili bu yöntemleri geride. Çeşitli alanlarda PRF özelliklerinin doğru tahmin onlar görme alanını kapsayacak nasıl ortaya ve görsel algı ile ilgilidir, özellikle görsel korteksin fonksiyonel organizasyonunu araştırmak için önemlidir. Böyle Eksantriklik 1,10 ve PRF merkez surround örgütü 9 ile PRF boyutu değişir, insan literatürde okudu nasıl gibi özellikler. PRF topografya daha doğru PRF parametre modelleme sonuçları ve bilinmeyen düzenlilikleri ortaya olasılığı daha yüksektir tahmini için önerilen yöntem, kolayca doğrudan parametrik modeller bir-priori modellenmiş değil. Bu yaklaşım, PRF yapısı mutlaka öngörülebilir bir-priori değil kimin için görsel yolu lezyonları olan hastalarda PRF organizasyonu incelemek için özellikle uygun olacaktır. Aşağıda th tahmin nasıl tarif edilire PRF topografya ve nasıl PRF merkezi modellemek için topografya kullanmak için.

<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

Hücrelerin komşu popülasyonları görme alanı komşu bölgelerine harita, böylece Görsel korteks retinotopically düzenlenmiştir. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme bize yani voksel dayalı nüfus açık alanları (PRF), tahmin sağlar, her voksel içindeki hücreleri aktive görme alanının bir parçası. 1) PRF modeli-priori seçilir ve tamamen gerçek PRF şekli yakalamak olmayabilir, ve 2) PRF merkezleri uyaran alanı sınırına yakın mislocalization eğilimli: önce, doğrudan, PRF tahmin yöntemleri 1 belirli sınırlamalar muzdarip. İşte yeni topografik PRF tahmin yöntemi 2 büyük ölçüde bu sınırlamaları ortadan önerilmiştir. Bir doğrusal model kanonik hemodinamik tepki fonksiyonu ile görsel uyarana PRF lineer tepkisini evrişim toplamının Blood Oksijen Düzeyi-Bağımlı (BOLD) sinyal tahmin etmek için kullanılır. PRF topografya olan bileşenler str temsil ağırlık vektörü olarak temsil edilirvoksel nöronların toplam yanıtın ength farklı görme alanı yerlerde sunulan uyarıcıya. Elde edilen lineer denklemler PRF topografya veren sırt regresyon 3 kullanılarak PRF ağırlık vektörü için çözülebilir. Tahmini topografya ile uyumlu olan bir PRF modeli daha sonra böylece vb PRF-merkezi konumu, PRF yönelim, boyut olarak PRF parametrelerin tahminleri iyileştirilmesi, post-hoc seçilebilir. PRF topografya mevcut olması da PRF yapısı hakkında bir-priori varsayımlar yapmak zorunda kalmadan çeşitli PRF özellikleri çıkarılmasını sağlayan PRF parametre tahminlerinin görsel doğrulama sağlar. Bu yaklaşım, görsel sistemin bozukluğu olan hastaların PRF organizasyonunu araştırmak için özellikle yararlı olacağa benziyor.

Doğru PRF modelleme doğru PRF şekiller yakalama gerektirir. PRF topografyasını bilmeden, önceki çalışmalarda 1,9-11 kullanılan dairesel simetrik modellerin seçimi makul bir seçimdir. Yerel retinotopic kurum görme alanı her yönde homojen ise, bir yerel halk yanıt nöronal yanıtları dairesel simetrik toplam agrega olarak temsil edilebilir, çünkü. Ancak, bizim gözlem bu mutlaka böyle (Şekil 2) olmadığını göstermektedir. Bu nedenle, PRF topografyasının gözlem PRF m...

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.

FMRI tarafından Görsel Nüfus Alıcı Fields topografik Tahmini

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

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Behavior

9.2K Görüntüleme.  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.

Video: 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.

Songbirds İşitsel Uyarım ile Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI)

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

Davranış

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.

Eş zamanlı fMRI sırasında Yüksek Kalite EEG Veri alma için an En iyi Uygulama

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.

Bir Doğal Görev sırasında fNIRS Ölçümlerin fMRI Doğrulama

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.

Yöntemleri Online Görsel Dikkat Test

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.

Görsel Adaptasyon görselleştirme

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.

Geçici sipariş Hüküm Model tabanlı Analizi ile Dikkat ve Görsel İşleme Hızı Ölçme

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.

Konuşma ve Dinsiz Aralıkların Vokal Prodüksiyonuyla İlişkili Beyin Aktivitesinin fMRI Haritalaması

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.

Nematod Popülasyona Dayalı Kemoterapi Tercihi Testinin Otomatik Analizi

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.

Ahşap karıncalar görsel klasik koşullanma

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.

Araştırma doğru ve ortalama Saccades göz izleme yoluyla önce görsel dikkat dağıtımını ve görsel duyarlılık değerlendirilmesi

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