PyOKR:光運動反射追跡能力を定量化するための半自動法
Summary
ここでは、2次元画像の動きに対する視覚反応に起因する眼球運動を直接測定する半自動定量分析法であるPyOKRについて説明します。Pythonベースのユーザーインターフェースと分析アルゴリズムにより、従来の方法よりも高いスループットと正確なアイトラッキングパラメータの定量的測定が可能になります。
Abstract
視覚刺激に対する行動反応の研究は、視覚系の機能を理解するための重要な要素です。注目すべき反応の1つは、網膜の画像安定化に必要な高度に保存された先天的な行動である視運動反射(OKR)です。OKRは、画像追跡能力の堅牢な読み出しを提供し、さまざまな遺伝的背景を持つ動物の視覚系回路と機能を理解するために広く研究されてきました。OKR は、視面の端への刺激を目が追う低速追跡フェーズと、眼窩内の目の位置をリセットする代償高速フェーズ サッケードの 2 つのフェーズで構成されます。ゲインの定量化を追跡する従来の方法は、信頼性は高いものの、労働集約的であり、主観的または任意に導き出される可能性があります。アイトラッキング能力のより迅速で再現性のある定量化を得るために、私たちは、あらゆるタイプのビデオ眼球撮影装置に適応できることに加えて、あらゆる方向刺激に応答する2次元アイトラッキング運動の定量化を可能にする新しい半自動分析プログラムPyOKRを開発しました。この方法では、自動フィルタリング、低速トラッキングフェーズの選択、垂直および水平の視線ベクトルのモデリング、刺激速度に対する眼球運動ゲインの定量化、および結果データの統計的およびグラフィカルな比較に使用できるスプレッドシートへの整理が提供されます。この定量的で合理化された分析パイプラインは、PyPIインポートを介して簡単にアクセスでき、OKR応答の迅速かつ直接的な測定を提供し、それによって視覚行動反応の研究を容易にします。
Introduction
手ぶれ補正は、自己運動中に発生する全体的な光学の流れを補正するために、正確な眼球運動反応に依存しています。この安定化は、主に視運動反射(OKR)と前庭眼反射(VOR)1,2,3の2つの運動反応によって駆動されます。網膜を横切るゆっくりとした全体的な動きはOKRを誘発し、OKRは対応する方向に反射的な眼の回転を誘発して画像を安定させます1,2。この動きは、遅相と呼ばれ、早速相と呼ばれる代償性サッカードによって中断され、目が反対方向に急速にリセットされ、新たな遅相が可能になります。ここでは、これらの高速位相のサッカードを視線追跡運動 (ETM) と定義します。VORが前庭系に依存して眼球運動を誘発し、頭部の動きを補うのに対し3、OKRはONの発火とそれに続く中脳の補助光学系(AOS)へのシグナル伝達によって網膜で開始されます4,5。網膜回路に直接依存しているため、OKRは、研究と臨床の両方の環境で視覚追跡能力を決定するために頻繁に使用されてきました6,7。
OKRは、基本的な視覚能力2,6,8、DSGC発達9,10,11,12、眼球運動反応13、および遺伝的背景間の生理学的違い7を評価するためのツールとして広く研究されてきました。OKRは、動刺激14を与えられた頭部固定動物で評価される。眼球運動反応は、典型的には、様々なビデオツールを用いて捕捉され、視線追跡運動は、水平方向および垂直方向のOKR波形として捕捉される9。トラッキング能力を定量化するために、トラッキングゲイン(刺激の速度に対する眼の速度)とETM周波数(特定の時間枠における高速位相サッカードの数)の2つの主要な指標が説明されています。ゲインの計算は、歴史的に、目の角速度を直接測定して追跡能力を推定するために使用されてきました。ただし、これらの計算は手間がかかり、ビデオ眼球撮影の収集方法とその後の定量化に基づいて任意に導き出すことができます。より迅速なOKR評価のために、ETM頻度のカウントは、追跡の鋭敏さを測定するための代替方法として使用されてきました7。これにより、トラッキング能力をかなり正確に推定できますが、この方法では、遅延位相応答を定量化するために間接的なメトリックに依存しており、多くのバイアスが生じます。これらには、サッカードの決定におけるオブザーバーバイアス、設定されたエポック全体で時間的に一貫したサッカード応答への依存、および遅い位相応答の大きさを評価できないことが含まれます。
現在のOKR評価アプローチでこれらの懸念に対処し、OKRパラメータの高スループットで詳細な定量化を可能にするために、OKR波形を定量化する新しい分析方法を開発しました。私たちのアプローチでは、「PyOKR」という名前のアクセス可能なPythonベースのソフトウェアプラットフォームを使用します。このソフトウェアを使用すると、OKRの遅い位相応答のモデリングと定量化を、より詳細に、より詳細に、より多くパラメータ化して研究することができます。このソフトウェアは、無数の視覚刺激に対する反応のアクセス可能で再現性のある定量的評価と、水平および垂直運動に応答する2次元の視覚的追跡を提供します。
Protocol
Representative Results
Discussion
PyOKRは、眼球運動に反映された視覚反応を研究するためにいくつかの利点を提供します。これには、精度、アクセシビリティ、データ収集オプション、パラメータ化や可変刺激速度を組み込む機能が含まれます。
ダイレクト・アイ・トラッキング・ゲイン評価は、眼球運動の正確な特性評価を提供し、従来の高速位相サッカード(ETM)の手動カウントよりも直接的な定量的?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この研究は、R01 EY032095 (ALK)、VSTP Pre-doctoral Fellowship 5T32 EY7143-27 (JK)、F31 EY-033225 (SCH)、R01 EY035028 (FAD および ALK)、R01 EY-029772 (FAD) の支援を受けました。
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 |
References
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