Questo lavoro è stato sostenuto in parte da un premio alla carriera dalla National Science Foundation (BES-0.447.713) e da una sovvenzione da Essilor, internazionale.

Una panoramica degli elementi chiave necessari per condurre un esperimento oculomotore è mostrato in figura 1. Ogni blocco nel diagramma di flusso sarà discusso in dettaglio nel seguito. 1. STRUMENTAZIONE SET-UP: <ol><li> Qualsiasi tipo di monitor movimento degli occhi può essere utilizzato per questo sistema. Dimostreremo un tracciamento limbus a infrarossi e un sistema di monitoraggio video. </li><li> Per i movimenti di tracciamento tandem come inseguimento saccadico o liscia, un singolo computer può essere utilizzato per la visualizzazione. Per studiare i movimenti degli occhi opposti, come convergenza o l&#39;interazione di convergenza con i movimenti di versione tandem (cioè, convergente con stimoli saccadici) un haploscope è necessario con due monitor di computer per la visualizzazione visiva, vedi figura 2. </li></ol> 2. TARATURA: <ol><li> La calibrazione è necessaria per convertire un insieme di parametri in un altro. I movimenti oculari sono generalmente indicate in gradi (°) di rotazione indicata nella figura 3. Tuttavia, computer monitors utilizzano valori dei pixel rispetto ai ricercatori di visione che spesso denotano gli stimoli visivi in ​​gradi. Quindi, è necessaria una conversione per convertire i valori dei pixel in gradi. Si può usare la trigonometria per calcolare dove posizionare gli obiettivi fisici per calibrare i display visivi. Ad esempio, se lo stimolo sullo schermo del computer allinea con un 2 ° destinazione fisica (vedi figura 2), allora il valore del pixel corrisponde ad uno stimolo 2 °. </li><li> Per calibrare il sistema, l&#39;operatore deve aprire Pixel2Deg.vei all&#39;interno della directory VisualEyes. In primo luogo, definire il monitor per calibrare utilizzando il campo modalità tratto. Inserire il numero 1 per il monitor occhio sinistro e il numero 2 per il monitor occhio destro. Quindi, eseguire il programma e spostare la linea di stimolo verde finché la linea verde è sovrapposta sulla parte superiore del bersaglio fisica. Inserire la posizione nota del bersaglio fisico in gradi e premere il pulsante Salva. Quindi, fare clic sulla linea verde. Il valore in gradi e pixel verrà visualizzato sul display in tegli basso a sinistra angolo. L&#39;operatore deve raccogliere un minimo di tre punti di calibrazione. </li><li> Dopo aver salvato tutti i punti di calibrazione, aprire il file di output D2P nella directory VisualEyes per ottenere i punti di calibrazione. Tracciare i punti di calibrazione per ottenere una equazione di regressione lineare. Utilizzare l&#39;equazione per calcolare la posizione iniziale e finale dello stimolo visivo l&#39;operatore desidera programmare in valori di pixel. Un esempio dell&#39;occhio sinistro e la curva di calibrazione ottenuta usando occhio destro cinque punti di calibrazione per uno stimolo vergenza è mostrato in figura 4. </li><li> Ripetere i punti 2.2 e 2.3 per l&#39;altro monitor se lo stimolo richiede un monitor aggiuntivo. </li></ol> 3. VisualEyes SOFTWARE: <ol><li> Definire uno stimolo: L&#39;operatore deve definire la posizione iniziale e finale di sinistra e di destra stimolo dell&#39;occhio prima dell&#39;esperimento. In primo luogo, aprire un nuovo file di testo e in prima fila, definire il tempo iniziale e valori di posizione of stimolo. Quattro parametri devono essere definiti 1) tempo (secondi), 2) la posizione orizzontale (pixel), 3) la posizione verticale (pixel), e 4) la rotazione (°) separati da una linguetta. Analogamente, definire i quattro parametri del tempo e la posizione finale dello stimolo. Salvare lo stimolo nella directory VisualEyes come stimulus_name.vei di file (VEI = VisualEyes Input) e ripetere l&#39;operazione per l&#39;altro stimolo occhio. <ol><li> Il movimento dello stimolo può essere generalizzata in due tipi di movimento: un passo brusco o una rampa continua. Un passo permette lo stimolo per spostare bruscamente o saltare dalla posizione iniziale alla posizione finale. L&#39;operatore deve notare che il cambiamento nel tempo è di 0,001 secondi per uno stimolo passo. Nella riga successiva, definire quanto tempo si desidera lo stimolo di risiedere nella posizione iniziale e la posizione finale. Gli stimoli sono definite utilizzando quattro campi all&#39;interno di una riga. Un esempio di un passo saccadici, rampa di esercizio regolare, passo convergente e rampa convergente sono mostrati inTabella 1. </li><li> Per stimoli, si può avere un singolo stimolo quale un passo o una sequenza di compiti visivi come a più passaggi. </li></ol></li><li> Salvare stimolo in stimoli Biblioteca: Ci sono diverse impostazioni predefinite nel dc1.txt (occhio sinistro stimolo / monitor) e dc2.txt (occhio destro stimolo / monitor) i file all&#39;interno della directory VisualEyes. La prima riga è la percentuale dello schermo nella direzione orizzontale. La seconda linea è la percentuale dello schermo nella direzione verticale. Il terzo è l&#39;immagine di sfondo e il quarto è l&#39;immagine di primo piano o di destinazione. La quinta riga indica al computer di funzionare in modo indipendente. Il 6 ° significa che il monitor (1 è l&#39;occhio destro e 2 è lasciato occhio). Il 7 ° riga è il rapporto di aspetto dei monitor. Il resto delle linee sono i diversi tipi di stimoli l&#39;operatore può utilizzare all&#39;interno di una sessione sperimentale. <ol><li> Aprire il dc1.txt e dc2.txt dal diret VisualEyestory. Questi due file contengono gli stimoli della biblioteca per l&#39;occhio sinistro e l&#39;occhio destro, rispettivamente. L&#39;ultima riga, scrivere il nome del file dello stimolo che è stato generato dal passaggio 3.1. Il numero di profilo si riferisce al m ° fila corrispondente al nome del file di stimolo. Ad esempio, in figura 1, il numero di profilo dello stimolo è 8. </li></ol></li><li> Si può ripetere i passaggi 3,1-3,2 per creare il maggior numero di stimoli che sono necessarie per un esperimento. </li><li> Scrivi Script per il protocollo sperimentale: Aprire un file di testo per digitare i comandi sperimentali protocollo. Questo file è denominato il file di script che significa che il sistema VisualEyes leggerà ed eseguire ogni comando dello script si trovano in questo file. La possibilità di creare un file script per un protocollo sperimentale permette all&#39;utente di essere reiterata sessioni sperimentali utilizzando lo stesso protocollo. Inoltre, possono essere scritti numerosi script per variare il tipo e la sequenza di comandi sperimentali. Questo filepuò essere salvato nella directory VisualEyes come file script_name.ves. (VES = VisualEyes Script) <ol><li> Le funzioni VisualEyes hanno argomenti di input e output. La tabella 2 mostra tutte le funzioni del software VisualEyes. <ol><li> ExpTrial: Questa funzione viene utilizzata per chiamare lo stimolo che è stato salvato nella libreria di stimolo dal punto 3.2. La lunghezza dei dati è il tempo che permetterà la funzione di eseguire lo stimolo. Il tempfile.lwf permette al software VisualEyes per memorizzare temporaneamente i dati e output in ingresso in un buffer di uscita. Quando il tempfile.lwf non è definito, durante l&#39;esecuzione di questa funzione, non sarà memorizzare i dati in entrata per la digitalizzazione. </li><li> LogFile: Questa funzione emette stringhe o buffer di ingresso definito dal ExpTrial nel file out.txt nella directory VisualEyes. Quando l&#39;esperimento è completa, l&#39;operatore deve modificare il nome del file out.txt a un altro nome. In caso contrario, i dati saranno sovrascritti durante il prossimo speriment. </li><li> TriggerWait: Questa funzione attende il soggetto di spingere un pulsante a scatto per avviare la ExpTrial e digitalizzare i dati. Questo è un canale in sulla scheda di acquisizione digitale che è in attesa del segnale per passare da un elevato digitale (5 V) al basso (0 V). </li><li> RandomDelay: Questa funzione genera un ritardo casuale per impedire previsione o anticipazione della prossima stimolo. </li><li> WaveMSD: Questa funzione calcola la media e la deviazione standard dei dati. </li></ol></li></ol></li></ol> 4. LUOGO THE EYE MOVEMENT MONITOR e RUN ESPERIMENTO: <ol><li> Diversi monitor movimento degli occhi, come il sistema di video corneale riflessione per immagini, sistema di tracciamento limbus o sclera bobina di ricerca possono essere utilizzati per raccogliere e registrare i movimenti oculari. </li><li> Prima che un soggetto può partecipare, l&#39;esperimento deve essere spiegato e il soggetto deve leggere e firmare un modulo di consenso informato approvato dal Institutional Review Board. </li><li> L&#39;operatore must regolare il monitor movimento degli occhi sull&#39;argomento. In primo luogo, il soggetto viene chiesto di fissarsi su un bersaglio. L&#39;operatore regola il monitor movimento degli occhi per catturare gli attributi anatomici dell&#39;occhio come il limbus (confine tra l&#39;iride e sclera) o la pupilla e la riflessione corneale seconda monitor movimento degli occhi usato. </li><li> Una volta che il monitor movimento degli occhi è regolato correttamente il soggetto, l&#39;operatore deve verificare che il monitor movimento degli occhi è catturare i movimenti degli occhi chiedendo al soggetto di fare convergente o movimenti saccadici. </li><li> Aprire il programma ReadScript.vei nella directory VisualEyes. Nell&#39;angolo in alto a destra, digitare il nome del file di script protocollo sperimentale creato dal passaggio 3.4. Quindi, eseguire il programma ReadScript.vei premendo la freccia rossa in alto a sinistra. </li><li> Dare il soggetto il pulsante di scatto e spiega che quando il soggetto preme il pulsante, la raccolta dei dati avrà inizio. Un altro file Acquire.vei sarà automatico<html> ly appaiono sullo schermo, che tracciare i dati in arrivo. I dati sono campionati a 500Hz. </li><li> Quando l&#39;esperimento è completa, il ReadScript.vei si ferma automaticamente. In questo momento, andare nella directory VisualEyes e trovare il file Out1.txt. Rinominare il file altrimenti la prossima volta che l&#39;operatore gestisce l&#39;esperimento, il file di dati viene sovrascritto. </li></ol> 5. OFF-LINE ANALISI DEI DATI: <ol><li> L&#39;operatore può analizzare i dati utilizzando diversi pacchetti software (ie Matlab o Excel). Latenza, velocità di picco, o ampiezza possono essere di interesse a seconda dello studio. <ol><li> Un esempio di un codice Matlab analisi viene fornito nella directory VisualEyes per tracciare saccades, gradini vergenza e rampe di convergenza. Esempi della saccade insieme, passo convergenza e rampa convergenza di posizione tracce con le corrispondenti risposte di velocità sono mostrati in figura 5. </li></ol></li></ol> 6. Rappresentante dei risultati: t &quot;&gt; Esempi di insieme di movimenti oculari registrati con il sistema VisualEyes è mostrato nella Figura 5. tipici 10 ° movimenti saccadici sono mostrati nella trama 4A. Antisaccades sono risposte saccadici quando il soggetto viene detto di fare una saccade in direzione opposta . stimolo visivo e figurano nella trama 4B Questo è un compito più cognitivamente impegnativo, da cui si può osservare che la latenza o il tempo per iniziare il movimento è più lungo per antisaccades (trama 4B) rispetto a saccadi verso uno stimolo visivo chiamato anche prosaccades (plot 4A). risposte convergenza a 4 ° passaggi sono illustrati nella trama 4C e vergenza risposte a 5 ° / s rampe stimoli sono riportati nella trama 4D. Ogni traccia è un movimento oculare individuale dove la riga superiore è la posizione indicata in gradi come funzione del tempo. I movimenti oculari sono calibrati in unità di gradi, angoli metro o diottrie prisma. La nostra ricerca utilizza grado di rotazione. La riga inferiore è la velocità tracciata in ° / s in funzione del tempo di und è la velocità del movimento. La scala per ogni insieme di dati differisce a seconda del movimento. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig1.jpg" alt="Figura 1" /> Figura 1. Diagramma di flusso degli elementi chiave per condurre un esperimento oculomotore. Sono mostrati esempi di passaggi necessari per generare uno stimolo utilizzando il software VisualEyes e condurre un esperimento per l&#39;analisi dei dati offline. Parte A mostra la finestra Pixel2Deg.vei. Parte B illustra i quattro parametri necessari per definire uno stimolo. Parte C è la libreria stimoli in cui le linee di testo nero all&#39;interno della libreria di stimolo sono esempio stimoli file e il testo rosso definisce ogni riga. Parte D è un esempio di un protocollo di script sperimentale. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig2.jpg" alt="Figura 2" /> Figura 2. VisualEyes sistema haploscope set-up sperimentale. Tre monitor CRT da utilizzare sono: 1) Pannello di un controllo è necessario per visualizzare un stimolirisposte d 2) un monitor CRT per l&#39;occhio destro (RE) stimoli visivi e 3) un CRT monitorare l&#39;occhio sinistro (LE) stimoli visivi. Uno specchio semi-argentato è posta 30 cm di distanza dai due monitor CRT stimoli visivi. Questo è per assicurare che gli stimoli sui monitor CRT vengono proiettate sullo specchio argentato metà (trasmissione 50% e il 50% di riflessione speculare). Lo specchio consente al soggetto di visualizzare stimoli dagli schermi di computer sovrapposte su obiettivi situati a distanze misurate dal soggetto che è necessaria per la calibrazione. Con un haploscope, la sistemazione richiesta di entrambi gli occhi è mantenuto costante. La distanza tra gli occhi del soggetto e lo specchio è di 10 cm. Il sistema può essere regolata per ospitare diverse distanze pupillare (IPD), ma per questa dimostrazione ci si assume la IPD di essere di 6 cm. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig3.jpg" alt="Figura 3" /> Figura 3. Calcoli di saccadici (a sinistra) e convergente (a destra) movimento dagli obiettivi A a B sono mostrati. IPD è la distanza pupillare. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig4.jpg" alt="Figura 4" /> Figura 4. Curva di calibrazione dell&#39;occhio sinistro (plot in alto) e l&#39;occhio destro (grafico in basso) stimolo. Una procedura analoga sarebbe stata condotta per stimoli inseguimento saccadici o lisce. <img src="/files/ftp_upload/2530/2530fig5.jpg" alt="Figura 5" /> Figura 5. Esempi di saccadi (A) antisaccades (B), punti di convergenza (C) e le rampe di convergenza (D) utilizzando il sistema VisualEyes e analizzati utilizzando un programma MATLAB personalizzato. Tracce di posizione Ensemble (° come funzione del tempo in sec) sono tracciati nella fila superiore dove ciascuna linea colorata rappresenta un movimento occhio diverso. I corrispondenti tracce di velocità (° / s in funzione del tempo in sec). <table border="1"><tbody><tr><td> Stimolo Type </td><td colspan="4"> Stimolo_Name_Left Eye.vei </td><td colspan="4"> Stimulus_Name_Right_Eye.vei </td></tr><tr><td></td><td> Time (s) </td><td> posizione x (pixel) </td><td> posizione y (pixel) </td><td> Rotazione (°) </td><td> Time (s) </td><td> posizione x (pixel) </td><td> posizione y (pixel) </td><td> Rotazione (°) </td></tr><tr><td rowspan="2"> Smooth Pursuit Ramp </td><td> 0 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 10 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 10 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td width="53" rowspan="4"> Saccade Passo </td><td> 0 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr&gt; <td> 0.5 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0.5 </td><td> 100 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 0,501 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0,501 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 3 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 3 </td><td> 200 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td rowspan="2"> Convergenza Ramp </td><td> 0 </td><td> 452 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 973 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 10 </td><td> 370 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 10 </td><td> 1044 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td rowspan="4"> Convergenza Passo </td><td> 0 </td><td> 452 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 973 </td><td> 0 </td><td&gt; 0 </td></tr><tr><td> 0.5 </td><td> 452 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0.5 </td><td> 973 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 0,501 </td><td> 416 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0,501 </td><td> 1002 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> 3 </td><td> 416 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 3 </td><td> 1002 </td><td> 0 </td><td> 0 </td></tr></tbody></table> Tabella 1. Un esempio di Smooth Pursuit Ramp, saccadici Step, convergenza Ramp e convergenza Passo stimoli <table border="1"><tbody><tr><td> Funzione </td><td> Sintassi </td></tr><tr><td> ExpTrial </td><td> Buffer di uscita # = ExpTrial (&quot;Lunghezza dei dati: LE Profilo: RE Profilo&quot;); Esempio: 2 = ExpTrial (&quot;13: 3: 3&quot;); </td></tr><tr><td></td><td> Output Buffer # = Exo Trial (&quot;Lunghezza dei dati: LE Profilo: RE Profilo:. filetemp LWF&quot;); Esempio: 2 = ExpTrial (&quot;13: 3: 3: templfile.lwf&quot;); </td></tr><tr><td> LogFile </td><td> Output Buffer # = LogFile (&quot;TEXT&quot;); Esempio: 0 = LogFile (&quot;Experiment 1&quot;); </td></tr><tr><td></td><td> 0 = LogFile (Input Buffer #); Esempio: 0 = LogFile (2); </td></tr><tr><td> TriggerWait </td><td> 0 = TriggerWait (Buffer Number); Esempio: 0 = TriggerWait (0); </td></tr><tr><td> RandomDelay </td><td> 0 = RandomDelay (&quot;t2: t1&quot;); Esempio: 0 = RandomDelay (&quot;2000: 500&quot;); </td></tr><tr><td> WaveMSD </td><td> Output Buffer # = WaveMSD (Input Buffer #); </td></tr></tbody></table> Tabella 2. Funzioni utilizzato per scrivere il protocollo sperimentale nel programma VisualEyes

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Nessun conflitto di interessi dichiarati.

Fasi critiche: Monitor movimento degli occhi devono essere regolati correttamente il soggetto. Ad esempio, i monitor di registrazione movimento degli occhi lavorano all&#39;interno di una gamma e devono essere regolati al soggetto. Se il movimento degli occhi del soggetto va oltre la gamma, allora il sistema si satura. Dopo la saturazione, il segnale di movimento oculare non è valido. La calibrazione è fondamentale anche nella registrazione il movimento degli occhi. Tutti i monitor movimenti oculari misurare un segnale analogico che viene digitalizzato e deve essere convertito in unità comunemente utilizzati in movimento dell&#39;occhio ricerca come il grado di rotazione. La linearità del sistema valutata attraverso tre o più punti di taratura è importante anche per determinare se la trasformazione del segnale in gradi può essere fatto utilizzando una semplice trasformazione lineare o necessita di una trasformazione più complessa. E &#39;anche importante notare che il corretto posizionamento dei monitor di computer e gli obiettivi fisici è necessario per allineare gli stimoli visivi del computerschermo quando viene utilizzato in un ambiente haploscope. Inoltre, le istruzioni per i soggetti sono anche un imperativo. Ad esempio, per i sistemi di video o di monitoraggio limbus un batter d&#39;occhio si tradurrà in perdite di segnale; Tuttavia l&#39;operatore non può chiedere un soggetto non lampeggia per una lunga durata. Le istruzioni per il soggetto possono facilitare quando gli operatori vorrebbero il soggetto a guardare un nuovo obiettivo per evitare lampeggia durante la raccolta dei dati. Un altro esempio dell&#39;importanza di istruzioni è rappresentata in un prosaccade contro un esperimento antisaccade. Per prosaccades il soggetto guarda verso il bersaglio rispetto ad un esperimento antisaccade cui il soggetto guarda nella direzione opposta del bersaglio stimolo. Possibili modifiche: La forza del sistema VisualEyess è la sua flessibilità. Diversi studi hanno pubblicato il loro software personalizzato per stimolare stimoli saccade. 2,3,4,5 Tuttavia, ci sono molti altri types di studi oculomotori che si può desiderare di indagare come i movimenti di inseguimento o di convergenza lisce. Il sistema VisualEyes permette di programmare ogni monitor in modo indipendente in modo che l&#39;operatore può programmare saccadici, esercizio regolare o stimoli convergente o una combinazione dei tre (saccadici con stimoli convergente per esempio). Lo sfondo è un&#39;immagine statica che attualmente non si muove, ma la prossima generazione del software VisualEyes consentirà l&#39;immagine di sfondo di muoversi. L&#39;immagine in primo piano può essere spostato in senso orizzontale, in verticale o ruotare. L&#39;immagine predefinita è una linea, ma può essere modificato in una distribuzione di funzione gaussiana (DOG) stimolo utilizzato per ridurre ulteriormente uno stimolo accomodante o qualsiasi altra immagine. Inoltre, la possibilità di programmare gli schermi di computer indipendente consente maggiore flessibilità. Ad esempio, euforia è normalmente misurata come parametro clinico, ma uno può decidere di registrare con un monitor movimento degli occhi. Phoria è la posizione di riposo di un whil occhio occlusoe l&#39;altro occhio è uno stimolo. Abbiamo convalidato questo metodo di euforia che utilizzano il sistema VisualEyes misura. 6,7,8 Applicazioni e significato: Eye ricerca movimento può fornire informazioni significative per gli scienziati e medici di base. Può anche essere uno strumento per monitorare i disturbi neurologici da trauma cranico 9 a distrofia muscolare da 10 a malattia di Alzheimer da 11 a schizofrenia. 12 si può fornire indicazioni per l&#39;apprendimento motorio, 13 meccanismi di attenzione, 14 o 15 di memoria per citarne alcune applicazioni. Inoltre, gode di una solida base neurofisiologia dalle registrazioni cella singola in primates1 non umano e può essere accoppiato con la risonanza magnetica funzionale per studiare contemporaneamente le funzioni cerebrali per capire le reti visiva, la connettività e le interazioni. 16

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Erratum: VisualEyes: A Modular Software System for Oculomotor Experimentation

visualeyes: a modular software system for oculomotor experimentation

Studi Eye Movement hanno fornito una solida base formando una comprensione di come il cervello acquisisce informazioni visive sia nel cervello normale e disfunzionale. 1 Tuttavia, lo sviluppo di una piattaforma per stimolare e movimenti oculari negozio può richiedere programmazione sostanziale, tempi e costi. Molti sistemi non offrono la flessibilità di programmare numerosi stimoli per una varietà di esigenze sperimentali. Tuttavia, il sistema VisualEyes ha un&#39;architettura flessibile, che permette all&#39;operatore di scegliere qualsiasi sfondo e primo piano di stimolo, il programma di uno o due schermi per tandem o opporsi movimenti oculari e stimolare l&#39;occhio destro e sinistro in modo indipendente. Questo sistema è in grado di ridurre significativamente il tempo di sviluppo di programmazione necessario per condurre uno studio oculomotore. Il sistema VisualEyes sarà discusso in tre parti: 1) il dispositivo di registrazione oculomotorio di acquisire risposte movimento degli occhi, 2) il software VisualEyes scritto in LabView, per generare una serie di stimolie le risposte memorizzare come file di testo e 3) analisi dei dati offline. I movimenti oculari possono essere registrati da diversi tipi di strumenti quali: un sistema di tracciamento limbus, una bobina di ricerca sclera, o un sistema di immagine video. Verranno mostrati tipici stimoli movimento degli occhi, come gradini, rampe saccadici convergente e gradini convergente con le risposte corrispondenti. In questo video report, dimostriamo la flessibilità di un sistema per creare numerosi stimoli visivi e movimenti oculari di record che possono essere utilizzati da scienziati e medici di base per studiare sani e popolazioni cliniche.

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VisualEyes: A Modular Software System for Oculomotor Experimentation

Il controllo neurale e processi cognitivi possono essere studiati attraverso i movimenti oculari. Il software VisualEyes consente all&#39;operatore di programmare stimoli su due schermi di computer in modo indipendente utilizzando un linguaggio semplice, scripting personalizzato. Il sistema è in grado di stimolare i movimenti oculari tandem (saccadi e di esercizio regolare) o movimenti oculari opposti (di convergenza) o qualsiasi combinazione.

VisualEyes: un sistema software modulare per la Sperimentazione oculomotoria

Eye movement studies have provided a strong foundation forming an understanding of how the brain acquires visual information in both the normal and ...

visualeyes-a-modular-software-system-for-oculomotor-experimentation

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Neuroscience

12.6K Views.  New Jersey Institute of Technology.  Il controllo neurale e processi cognitivi possono essere studiati attraverso i movimenti oculari. Il software VisualEyes consente all'operatore di programmare stimoli su due schermi di computer in modo indipendente utilizzando un linguaggio semplice, scripting personalizzato. Il sistema è in grado di stimolare i movimenti oculari tandem (saccadi e di esercizio regolare) o movimenti oculari opposti (di convergenza) o qualsiasi combinazione. 

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A Simple Composite Phenotype Scoring System for Evaluating Mouse Models of Cerebellar Ataxia

We describe a protocol for the rapid and sensitive quantification of disease severity in mouse models of cerebella ataxia. It is derived from previously published phenotype assessments in several disease models, including spinocerebellar ataxias, Huntington s disease and spinobulbar muscular atrophy. Measures include hind limb clasping, ledge test, gait and kyphosis. Each measure is recorded on a scale of 0-3, with a combined total of 0-12 for all four measures. The results effectively discriminate between affected and non-affected individuals, while also quantifying the temporal progression of neurodegenerative disease phenotypes. Measures may be analyzed individually or combined into a composite phenotype score for greater statistical power. The ideal combination of the four described measures will depend upon the disorder in question. We present an example of the protocol used to assess disease severity in a transgenic mouse model of spinocerebellar ataxia type 7 (SCA7).
Albert R. La Spada and Gwenn A. Garden contributed to this manuscript equally.

We describe a protocol for the rapid and sensitive quantification of disease severity in mouse models of cerebellar ataxia. Measures include hind limb clasping, ledge test, gait and kyphosis. This protocol effectively discriminates between affected and non-affected individuals, and detects the progression of affected individuals over time.

Un semplice composito Sistema di punteggio per la valutazione Fenotipo modelli murini di atassia cerebellare

We describe a protocol for the rapid and sensitive quantification of disease severity in mouse models of cerebella ataxia. It is derived from previously ...

Ricerca

Neuroscienze

Physiological Experimentation with the Crayfish Hindgut: A Student Laboratory Exercise

The purpose of the report is to describe dissection techniques for preparing the crayfish hindgut and to demonstrate how to make physiological recordings with a force transducer to monitor the strength of contraction. In addition, we demonstrate how to visually monitor peristaltic activity, which can be used as a bioassay for various peptides, biogenic amines and neurotransmitters. This preparation is amenable to student laboratories in physiology and for demonstrating pharmacological concepts to students. This preparation has been in use for over 100 years, and it still offers much as a model for investigating the generation and regulation of peristaltic rhythms and for describing the mechanisms underlying their modulation. The pharmacological assays and receptor sub-typing that were started over 50 years ago on the hindgut still contribute to research today. This robust preparation is well suited to training students in physiology and pharmacology.

In this report we demonstrate techniques that can be used to investigate the biology of the crayfish hindgut. We show how to dissect a crayfish abdomen and study the associated anatomy, physiology and modulation of activity. The peristaltic activity and strength of contractions are measured using a force transducer.

La sperimentazione con la fisiologica hindgut gamberi: un esercizio di laboratorio per studenti

The purpose of the report is to describe dissection techniques for preparing the crayfish hindgut and to demonstrate how to make physiological recordings ...

VisioTracker, an Innovative Automated Approach to Oculomotor Analysis

Investigations into the visual system development and function necessitate quantifiable behavioral models of visual performance that are easy to elicit, robust, and simple to manipulate. A suitable model has been found in the optokinetic response (OKR), a reflexive behavior present in all vertebrates due to its high selection value. The OKR involves slow stimulus-following movements of eyes alternated with rapid resetting saccades. The measurement of this behavior is easily carried out in zebrafish larvae, due to its early and stable onset (fully developed after 96 hours post fertilization (hpf)), and benefitting from the thorough knowledge about zebrafish genetics, for decades one of the favored model organisms in this field. Meanwhile the analysis of similar mechanisms in adult fish has gained importance, particularly for pharmacological and toxicological applications.
Here we describe VisioTracker, a fully automated, high-throughput system for quantitative analysis of visual performance. The system is based on research carried out in the group of Prof. Stephan Neuhauss and was re-designed by TSE Systems. It consists of an immobilizing device for small fish monitored by a high-quality video camera equipped with a high-resolution zoom lens. The fish container is surrounded by a drum screen, upon which computer-generated stimulus patterns can be projected. Eye movements are recorded and automatically analyzed by the VisioTracker software package in real time.
Data analysis enables immediate recognition of parameters such as slow and fast phase duration, movement cycle frequency, slow-phase gain, visual acuity, and contrast sensitivity.
Typical results allow for example the rapid identification of visual system mutants that show no apparent alteration in wild type morphology, or the determination of quantitative effects of pharmacological or toxic and mutagenic agents on visual system performance.

The VisioTracker is an automated system for the quantitative analysis of visual performance of larval and small adult fish based on the recording of eye movements. It features full control over visual stimulus properties and real-time analysis, enabling high-throughput research in fields such as visual system development and function, pharmacology, neural circuit studies and sensorimotor integration.

VisioTracker, un approccio innovativo automatizzato di analisi oculomotoria

Investigations into the visual system development and function necessitate quantifiable behavioral models of visual performance that are easy to elicit, ...

A Lightweight, Headphones-based System for Manipulating Auditory Feedback in Songbirds

Experimental manipulations of sensory feedback during complex behavior have provided valuable insights into the computations underlying motor control and sensorimotor plasticity1. Consistent sensory perturbations result in compensatory changes in motor output, reflecting changes in feedforward motor control that reduce the experienced feedback error. By quantifying how different sensory feedback errors affect human behavior, prior studies have explored how visual signals are used to recalibrate arm movements2,3 and auditory feedback is used to modify speech production4-7. The strength of this approach rests on the ability to mimic naturalistic errors in behavior, allowing the experimenter to observe how experienced errors in production are used to recalibrate motor output.
Songbirds provide an excellent animal model for investigating the neural basis of sensorimotor control and plasticity8,9. The songbird brain provides a well-defined circuit in which the areas necessary for song learning are spatially separated from those required for song production, and neural recording and lesion studies have made significant advances in understanding how different brain areas contribute to vocal behavior9-12. However, the lack of a naturalistic error-correction paradigm - in which a known acoustic parameter is perturbed by the experimenter and then corrected by the songbird - has made it difficult to understand the computations underlying vocal learning or how different elements of the neural circuit contribute to the correction of vocal errors13.
The technique described here gives the experimenter precise control over auditory feedback errors in singing birds, allowing the introduction of arbitrary sensory errors that can be used to drive vocal learning. Online sound-processing equipment is used to introduce a known perturbation to the acoustics of song, and a miniaturized headphones apparatus is used to replace a songbird's natural auditory feedback with the perturbed signal in real time. We have used this paradigm to perturb the fundamental frequency (pitch) of auditory feedback in adult songbirds, providing the first demonstration that adult birds maintain vocal performance using error correction14. The present protocol can be used to implement a wide range of sensory feedback perturbations (including but not limited to pitch shifts) to investigate the computational and neurophysiological basis of vocal learning.

We describe the design and assembly of miniaturized headphones suitable for replacing a songbird&#x2019;s natural auditory feedback with a manipulated acoustic signal. Online sound processing hardware is used to manipulate song output, introduce real-time errors in auditory feedback via the headphones, and drive vocal motor learning.

Un leggero, Cuffie-based per la gestione di sistema feedback uditivo in Songbirds

Experimental manipulations of sensory feedback during complex behavior have provided valuable insights into the computations underlying motor control and ...

A Caenorhabditis elegans Model System for Amylopathy Study

Amylopathy is a term that describes abnormal synthesis and accumulation of amyloid beta (A&beta;) in tissues with time. A&beta; is a hallmark of Alzheimer's disease (AD) and is found in Lewy body dementia, inclusion body myositis and cerebral amyloid angiopathy 1-4. Amylopathies progressively develop with time. For this reason simple organisms with short lifespans may help to elucidate molecular aspects of these conditions. Here, we describe experimental protocols to study A&beta;-mediated neurodegeneration using the worm Caenorhabditis elegans. Thus, we construct transgenic worms by injecting DNA encoding human A&beta;42 into the syncytial gonads of adult hermaphrodites. Transformant lines are stabilized by a mutagenesis-induced integration. Nematodes are age synchronized by collecting and seeding their eggs. The function of neurons expressing A&beta;42 is tested in opportune behavioral assays (chemotaxis assays). Primary neuronal cultures obtained from embryos are used to complement behavioral data and to test the neuroprotective effects of anti-apoptotic compounds.

A Caenorhabditis elegans Model System for Amylopathy Study

We describe methods to study aspects of amylopathies in the worm C. elegans. We show how to construct worms expressing human A&beta;42 in neurons and how to test their function in behavioral assays. We further show how to obtain primary neuronal cultures that can be used for pharmacological testing.

A<em&gt; Caenorhabditis elegans</em&gt; Sistema modello per Amylopathy Studio

Amylopathy is a term that describes abnormal synthesis and accumulation of amyloid beta (A&beta;) in tissues with time. A&beta; is a hallmark of ...

A High Content Imaging Assay for Identification of Botulinum Neurotoxin Inhibitors

Synaptosomal-associated protein-25 (SNAP-25) is a component of the soluble NSF attachment protein receptor (SNARE) complex that is essential for synaptic neurotransmitter release. Botulinum neurotoxin serotype A (BoNT/A) is a zinc metalloprotease that blocks exocytosis of neurotransmitter by cleaving the SNAP-25 component of the SNARE complex. Currently there are no licensed medicines to treat BoNT/A poisoning after internalization of the toxin by motor neurons. The development of effective therapeutic measures to counter BoNT/A intoxication has been limited, due in part to the lack of robust high-throughput assays for screening small molecule libraries. Here we describe a high content imaging (HCI) assay with utility for identification of BoNT/A inhibitors. Initial optimization efforts focused on improving the reproducibility of inter-plate results across multiple, independent experiments. Automation of immunostaining, image acquisition, and image analysis were found to increase assay consistency and minimize variability while enabling the multiparameter evaluation of experimental compounds in a murine motor neuron system.

Botulinum neurotoxin is one of the most potent toxins among Category-A biothreat agents, yet a post-exposure therapeutic is not available. The high content imaging approach is a powerful methodology for identifying novel inhibitors as it enables multiparameter screening using biologically relevant motor neurons, the primary target of this toxin.

Un alto dosaggio Imaging contenuti per l&#39;identificazione di neurotossina botulinica inibitori

Synaptosomal-associated protein-25 (SNAP-25) is a component of the soluble NSF attachment protein receptor (SNARE) complex that is essential for synaptic ...

Design, Surface Treatment, Cellular Plating, and Culturing of Modular Neuronal Networks Composed of Functionally Inter-connected Circuits

The brain operates through the coordinated activation and the dynamic communication of neuronal assemblies. A major open question is how a vast repertoire of dynamical motifs, which underlie most diverse brain functions, can emerge out of a fixed topological and modular organization of brain circuits. Compared to in vivo studies of neuronal circuits which present intrinsic experimental difficulties, in vitro preparations offer a much larger possibility to manipulate and probe the structural, dynamical and chemical properties of experimental neuronal systems. This work describes an in vitro experimental methodology which allows growing of modular networks composed by spatially distinct, functionally interconnected neuronal assemblies. The protocol allows controlling the two-dimensional (2D) architecture of the neuronal network at different levels of topological complexity.
A desired network patterning can be achieved both on regular cover slips and substrate embedded micro electrode arrays. Micromachined structures are embossed on a silicon wafer and used to create biocompatible polymeric stencils, which incorporate the negative features of the desired network architecture. The stencils are placed on the culturing substrates during the surface coating procedure with a molecular layer for promoting cellular adhesion. After removal of the stencils, neurons are plated and they spontaneously redirected to the coated areas. By decreasing the inter-compartment distance, it is possible to obtain either isolated or interconnected neuronal circuits. To promote cell survival, cells are co-cultured with a supporting neuronal network which is located at the periphery of the culture dish. Electrophysiological and optical recordings of the activity of modular networks obtained respectively by using substrate embedded micro electrode arrays and calcium imaging are presented. While each module shows spontaneous global synchronizations, the occurrence of inter-module synchronization is regulated by the density of connection among the circuits.

This manuscript describes a protocol to grow in vitro modular networks consisting of spatially confined, functionally inter-connected neuronal circuits. A polymeric mask is used to pattern a protein layer to promote cellular adhesion over the culturing substrate. Plated neurons grow on coated areas establishing spontaneous connections and exhibiting electrophysiological activity.

Design, Trattamento delle superfici, Cellular placcatura, e Coltura di neuronali modulari reti composte di circuiti funzionalmente interconnessi

The brain operates through the coordinated activation and the dynamic communication of neuronal assemblies. A major open question is how a vast repertoire ...

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive neuroscience. Intracranial electroencephalography (EEG) can directly record electrical neural activity and has the unique potential to accomplish this goal. Traditionally, averaging analysis has been applied to analyze intracranial EEG data; however, several new techniques are available for depicting neural activity and intra- and inter-regional connectivity. Here, we introduce two analytical protocols we recently applied to analyze intracranial EEG data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency SPM analysis for neural activity and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity. We report our analysis of intracranial EEG data during the observation of faces as representative results. The results revealed that the inferior occipital gyrus (IOG) showed gamma-band activity at very early stages (110 ms) in response to faces, and both the IOG and amygdala showed rapid intra- and inter-regional connectivity using various types of oscillations. These analytical protocols have the potential to identify the neural mechanisms underlying cognitive functions with high spatial and temporal profiles.

We present two analytical protocols that can be used to analyze intracranial electroencephalography data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency statistical parametric mapping analysis for neural activity, and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity.

Analizzando l'attività neurale e connettività utilizzando dati EEG intracranico con SPM Software

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive ...

Ex Vivo Oculomotor Slice Culture from Embryonic GFP-Expressing Mice for Time-Lapse Imaging of Oculomotor Nerve Outgrowth

Accurate eye movements are crucial for vision, but the development of the ocular motor system, especially the molecular pathways controlling axon guidance, has not been fully elucidated. This is partly due to technical limitations of traditional axon guidance assays. To identify additional axon guidance cues influencing the oculomotor nerve, an ex vivo slice assay to image the oculomotor nerve in real-time as it grows towards the eye was developed. E10.5 IslMN-GFP embryos are used to generate ex vivo slices by embedding them in agarose, slicing on a vibratome, then growing them in a microscope stage-top incubator with time-lapse photomicroscopy for 24-72 h. Control slices recapitulate the in vivo timing of outgrowth of axons from the nucleus to the orbit. Small molecule inhibitors or recombinant proteins can be added to the culture media to assess the role of different axon guidance pathways. This method has the advantages of maintaining more of the local microenvironment through which axons traverse, not axotomizing the growing axons, and assessing the axons at multiple points along their trajectory. It can also identify effects on specific subsets of axons. For example, inhibition of CXCR4 causes axons still within the midbrain to grow dorsally rather than ventrally, but axons that have already exited ventrally are not affected.

An ex vivo slice assay allows oculomotor nerve outgrowth to be imaged in real time. Slices are generated by embedding E10.5 IslMN:GFP embryos in agarose, slicing on a vibratome, and growing in a stage-top incubator. The role of axon guidance pathways is assessed by adding inhibitors to the culture media.

Ex Vivo Oculomotor Slice Coltura da embrionico GFP-Expressing Mice per Time-Lapse Imaging di Oculomotor Nerve Outgrowth

Accurate eye movements are crucial for vision, but the development of the ocular motor system, especially the molecular pathways controlling axon ...

Isolation and Culture of Oculomotor, Trochlear, and Spinal Motor Neurons from Prenatal Islmn:GFP Transgenic Mice

Oculomotor neurons (CN3s) and trochlear neurons (CN4s) exhibit remarkable resistance to degenerative motor neuron diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS) when compared to spinal motor neurons (SMNs). The ability to isolate and culture primary mouse CN3s, CN4s, and SMNs would provide an approach to study mechanisms underlying this selective vulnerability. To date, most protocols use heterogeneous cell cultures, which can confound the interpretation of experimental outcomes. To minimize the problems associated with mixed-cell populations, pure cultures are indispensable. Here, the first protocol describes in detail how to efficiently purify and cultivate CN3s/CN4s alongside SMNs counterparts from the same embryos using embryonic day 11.5 (E11.5) IslMN:GFP transgenic mouse embryos. The protocol provides details on the tissue dissection and dissociation, FACS-based cell isolation, and in vitro cultivation of cells from CN3/CN4 and SMN nuclei. This protocol adds a novel in vitro CN3/CN4 culture system to existing protocols and simultaneously provides a pure species- and age-matched SMN culture for comparison. Analyses focusing on the morphological, cellular, molecular, and electrophysiological characteristics of motor neurons are feasible in this culture system. This protocol will enable research into the mechanisms that define motor neuron development, selective vulnerability, and disease.

Isolation and Culture of Oculomotor, Trochlear, and Spinal Motor Neurons from Prenatal Islmn:GFP Transgenic Mice

This work presents a protocol to yield homogeneous cell cultures of primary oculomotor, trochlear, and spinal motor neurons. These cultures can be used for comparative analyses of the morphological, cellular, molecular, and electrophysiological characteristics of ocular and spinal motor neurons.

Isolamento e coltura di Oculomotor, Trochlear, e MotoNeuroni Spinali da Prenatal Islmn:GFP Topi Transgenici

Oculomotor neurons (CN3s) and trochlear neurons (CN4s) exhibit remarkable resistance to degenerative motor neuron diseases such as amyotrophic lateral ...