PyOKR：一种量化光动反射追踪能力的半自动方法
Summary
我们在这里描述 PyOKR，这是一种半自动定量分析方法，可直接测量对二维图像运动的视觉反应产生的眼球运动。与以前的方法相比，基于 Python 的用户界面和分析算法可实现更高的吞吐量和更准确的眼动追踪参数定量测量。
Abstract
对视觉刺激的行为反应的研究是理解视觉系统功能的关键组成部分。一个值得注意的反应是视动反射 （OKR），这是一种高度保守的先天行为，是视网膜图像稳定所必需的。OKR 提供了强大的图像跟踪读出能力，并已被广泛研究以了解来自不同遗传背景的动物的视觉系统电路和功能。OKR 包括两个阶段：当眼睛跟随刺激到达视觉平面边缘时的慢速跟踪阶段和重置眼睛在眼眶中位置的补偿性快速阶段扫视。以前的跟踪增益量化方法虽然可靠，但需要耗费大量人力，并且可能是主观的或任意推导的。为了获得更快速和可重复的眼动追踪能力量化，我们开发了一种新颖的半自动分析程序 PyOKR，除了适用于任何类型的视频眼动设备外，还可以量化响应任何方向刺激的二维眼动追踪运动。该方法提供自动过滤、慢速跟踪阶段的选择、垂直和水平眼矢量的建模、相对于刺激速度的眼球运动增益的量化，以及将结果数据组织到可用的电子表格中，用于统计和图形比较。这种定量和简化的分析管道可通过 PyPI 导入轻松访问，提供对 OKR 响应的快速直接测量，从而促进视觉行为响应的研究。
Introduction
图像稳定功能依赖于精确的动眼神经反应来补偿自我运动过程中发生的整体光流。这种稳定主要由两种运动反应驱动：视动反射 （OKR） 和前庭眼反射 （VOR）1,2,3。穿过视网膜的缓慢整体运动会引起 OKR，从而引起相应方向的反射性眼睛旋转以稳定图像 1,2。这种运动称为慢期，被代偿性扫视打断，称为快期，其中眼睛向相反方向快速重置，以允许新的慢期。在这里，我们将这些快速阶段扫视定义为眼动追踪运动 （ETM）。VOR 依靠前庭系统引发眼球运动以补偿头部运动3，而 OKR 是通过 ON 的触发和随后向中脑中的辅助视系统 （AOS） 发出信号而在视网膜中启动的 4,5。由于直接依赖视网膜回路，OKR 在研究和临床环境中经常用于确定视觉跟踪能力 6,7。
OKR 已作为评估基本视觉能力 2,6,8、DSGC 发育 9、10、11、12、动眼神经反应13 和遗传背景之间的生理差异 7 的工具进行了广泛研究。在受到移动刺激的头部固定动物中评估OKR 14。动眼神经反应通常使用各种视频工具捕获，眼动追踪运动被捕获为水平和垂直方向的 OKR 波形9。为了量化跟踪能力，已经描述了两个主要指标：跟踪增益（眼睛相对于刺激速度的速度）和 ETM 频率（在给定时间范围内快速相位扫视的数量）。增益的计算历来用于直接测量眼睛的角速度以估计跟踪能力;然而，这些计算是劳动密集型的，可以根据视频眼图采集方法和随后的量化任意推导出来。为了更快速地评估 OKR，ETM 频率计数已用作测量跟踪敏锐度7 的替代方法。尽管这提供了相当准确的跟踪能力估计，但这种方法依赖于间接度量来量化慢速相位响应，并引入了许多偏差。这些因素包括观察者在扫视测定中的偏差，在设定的时期内依赖于时间一致的扫视反应，以及无法评估慢期反应的幅度。
为了用当前的 OKR 评估方法解决这些问题，并实现 OKR 参数的高吞吐量深度量化，我们开发了一种新的分析方法来量化 OKR 波形。我们的方法使用一个名为“PyOKR”的基于 Python 的可访问软件平台。使用该软件，可以更深入地研究 OKR 慢相位响应的建模和量化，并增加参数化。该软件提供可访问且可重复的对无数视觉刺激反应的定量评估，以及响应水平和垂直运动的二维视觉跟踪。
Protocol
Representative Results
Discussion
PyOKR 为研究眼球运动中反映的视觉反应提供了几个优势。这些功能包括准确性、可访问性和数据收集选项，以及整合参数化和可变刺激速度的能力。
直接眼动追踪增益评估提供了准确的眼动特征，与传统的快速相位眼跳 （ETM） 手动计数相比，这是一个更直接的定量指标。尽管扫视计数很有用，但它提供了对实际跟踪运动的间接评估。PyOKR 软件平台提供跟踪速度的直接量化，…
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
这项工作得到了 R01 EY032095 （ALK）、VSTP 博士前奖学金 5T32 EY7143-27 （JK）、F31 EY-033225 （SCH）、R01 EY035028（FAD 和 ALK）和 R01 EY-029772 （FAD） 的支持。
Materials
| 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 |
Referencias
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