fMRIのことで視覚人口受容野の地形の推定

機能的磁気共鳴画像法（fMRI）対策巨視的スケールで視覚皮質の非侵襲的に機能的な組織（典型的にはミリメートルのオーダー）。早期のfMRIレチノトピー研究は、刺激位置間のコヒーレンス測定値を使用し、BOLD応答^4-7を誘発^した。これらの研究は、一般的に人口受容野の大きさを推定しませんでした。以降、デュムランとWandell ¹ BOLD応答を予測するために、このモデルの線形関数を使用して、明示的にPRFの位置とサイズをモデル化することによってこのような制限を克服するための方法を提案した。しかし、この先駆的な方法の一つの限界は、パラメトリックPRFモデルが事前に選択されなければならない、及び誤ったPRFにつながる可能性が適切でないと判明した場合を推定することである。

パラメトリックPRF-モデル法の限界を克服するために、新しい方法が開発されている。これらのメソッドは直接sにBOLD応答を予測PRFトポグラフィを再構成することによってtimulus。グリーンらによって提案された方法^8は、バック突出した個々の1D刺激空間へBOLD応答を、一般的なコンピュータ断層撮影技術のように2D刺激空間でPRFトポグラフィを構築することにより、PRFトポグラフィを再構築する。一方、我々が提案した方法²を^直接線形回帰を使用して正則化技法を適用することによって、2D PRF形状を推定する。この方法では、PRFのトポグラフィは、所与のボクセルのニューロン集団の応答を推定するために刺激を乗じて重みのセットとして表される。その後、刺激により誘発される最終的な血液酸素レベル依存（BOLD）応答は、ニューロン集団の応答と標準的な血行動態応答関数を畳み込むことによって推定される。アンダー制約線形システムを解決するために、追加的に、リッジ回帰の正則化は、スパースを実施するために使用されている（ 図1参照下）。正則化技術は、ノイズやアーチファクトを抑制し、したがって、私たちの方法は、より堅牢にPRFの地形を推定することができます。

地形的な方法は、実際のP​​RF構造を明らかにすることができ、したがって、特定のパラメトリック形状を有するようにPRF形状を強制していない。適切なパラメトリックモデルは、PRFトポグラフィに基づいて選択することができる。例えば、PRFのトポグラフィは、PRFセンターとサラウンドを分離するために使用することができ、その後のPRF中心モデリングサラウンド抑制の影響ならびにに対して遠隔地に生じる他の潜在的なアーチファクトの影響を最小化することにより、より正確であることができるPRFセンター。我々は最近、PRF ⁹に定量的な手法と直接いくつかの他の方法との比較（ すなわち地形を推定する前に）ガウス^1、等方性のフィット異方性ガウシアン、及び等方性のガウス分布の違いを行った。これはtopogrことが見出されたaphyベースの方法は、BOLD信号の時系列の変動を説明し、より高い達成することによりPRF中心モデリングに関して、これらの方法を上回る。

様々な分野でのPRF特性の正確な推定は、彼らが視野をカバーする方法明らかにし、それが視覚に関連し、特にとして視覚野の機能的な組織を調査するために重要である。そのような偏心^1,10およびPRFセンターサラウンド団体⁹ PRFサイズの変更はよく人間の文献で ​​検討されている方法などのプロパティ。 PRFトポグラフィより正確なPRFパラメータモデリングの結果、未知の規則性を明らかにする可能性が高いと推定するための提案された方法は、容易に直接パラメトリックモデルで事前にモデル化されていない。このアプローチは、誰のためにPRF構造は必ずしも予測可能な事前ないが、視覚路病変を有する患者では、PRFの組織を研究するために特に適しているであろう。以下は、目を推定する方法を記述されているE PRF地形とどのPRFセンターをモデル化するために地形を使用する方法。