視覚的注意: fMRI 調査のオブジェクト ベースの注意制御

ソース: ジョナス ・ t. カプラン サラ I. ギンベル所-南カリフォルニア大学

人間の視覚システムは非常に高度な非常に迅速に大量の情報を処理できます。ただし、情報を処理する脳の容量は無限の資源ではありません。注意、選択的に情報を処理する能力を現在の目標に関連するではない、情報を無視する視覚認知の重要な部分。注目のいくつかの側面は、自発的、意識的なコントロールは予告なく他、自動。この実験では、視覚情報処理に自発的なまたは「トップダウン」の注意制御のメカニズムを探る。

トップダウン方法注意を確認する視覚野の整然とした組織に選択的にすることができますこの実験の活用は、視覚刺激の処理を調整します。特定の視覚的項目を処理するために特化する視覚皮質の特定の領域が表示されます。具体的には、カンウィッシャーらによって動作します。¹科目表示面を比較した他の一般的なオブジェクトを観察する場合は、有意に活発下側頭葉の紡錘状回内の領域を識別しています。このエリアは、紡錘顔領域 (FFA) として知られているになってきた。家や場所、顔には、海馬傍場所エリア (PPA) として知られている別の脳領域は強く応答します。²我々 はこれらの地域が特定の種類の刺激に応答する方法を知っていることを考える彼らの活動さらに探索できますビジョン visual 注目の主要コンポーネントを識別します。

このビデオは、fMRI を使用して遊離脂肪酸と脳の PPA をローカライズする方法を示しています、注意制御の方法オブジェクト ベースを調べますこれらの領域の活動を調節します。後続の仮説テストを制限する機能ローカライザーの使用は機能イメージングの強力な技法です。参加者は顔と家のオーバーレイ イメージが表示されている間の機能的 MRI を受けます。にもかかわらず、顔と家は、各刺激の提示が、我々 は彼らの遊離脂肪酸および PPA の活動のパターンがどの項目に出席されているに基づいて変更されます予測します。³

1. 参加者募集

1. 20 人の参加者を募集します。
   1. 参加者は右利きで、神経学的または精神的な障害の歴史があります。
   2. 参加者に視覚的な合図を正しく表示できるように正常または正常に修正のビジョンが必要です。
   3. 参加者は、自分の体で金属をなりません。これ高磁場 fMRI の関与のための重要な安全要件です。
   4. 参加者する必要があります閉所恐怖症に苦しむ、fMRI スキャナーの小さなスペースで横になっている必要があるためにの穴はありません。

2. 事前スキャン手順

1. スキャン前書類を記入します。
2. 参加者は、fMRI スキャンのために来る、彼らは MRI、カウンター表示がない確認する金属スクリーン フォーム、放射線科、見てする彼らのスキャンのために同意を与える偶発的所見フォームおよびリスクと研究の利点について詳述した同意書の記入を最初に教えます。
3. ベルト、財布、携帯電話、ヘアー クリップ、コイン、アクセサリー類をすべてを含む、自分の体からすべての金属を取り除くことでスキャナーに行く参加者を準備します。

3 参加者の指示を提供します。

1. スキャナーの顔や家の画像が表示されますを参加者に伝えます。
2. 初期ローカライザーの実行、彼らは、顔と住宅に受動的表示が参加者に指示します。
3. タスクで実行すると、お互いに顔と重ね家が表示されますを参加者に説明します。そのタスクは、次のように家や顔に注意を払うことでしょう。
   1. タスクが最初に開始彼ら言われるテキストの指示で家または面に注意を払うかどうか。
   2. どこの家に注意を払うに指示されて 4 失点と顔に注意を払うに指示されて、4 失点、参加者があります。
      1. 家の顔と実行のスケジュールは各主題のためランダムにされます。
4. 参加者をスキャン中まだ頭の維持の重要性を強調します。

4. スキャナーの参加者を置きます。

1. スキャンの際、実験者を聞いていてコイルに頭をベッドに横になることがあるので、着用するスキャナーと耳の携帯電話の騒音から耳を守る参加者耳栓を与えます。
2. 参加者緊急スクイズ ボールを与えるし、スキャン中に緊急の場合それを圧迫するように指示します。
3. 参加者を保護するパッドを使用の画像、スキャン中に過剰な運動を避けるために、参加者を思い出させる、スキャン中にまだ可能な限り最小の動きブラーもご滞在に非常に重要であるコイルの頭します。

5. データの収集

1. 高解像度の解剖学的なスキャンを収集します。
2. 機能をスキャンを開始します。
   1. スキャナーの開始と刺激提示の開始を同期します。
   2. ノート パソコンを介して現在の写真は、プロジェクターに接続します。参加者は、スキャナーの後ろにある画面の穴を反映して彼らの目の上にミラーをが。
   3. 受動的面および住宅のブロックを見、2 つのローカライザー実行を各参加者を提示します。これらのローカライザーの実行は、個々 の参加者の遊離脂肪酸および PPA を識別するために使用されます。
      1. 20 面と 30 のブロック住宅の各セットを現在のブロック間の固定。クロスのみの固定は、画面上に存在、250 ms 刺激間間隔に続いて、750 ms の各刺激を示します。顔の 5 つのブロックと 5 ブロックに住宅を取得する順序を交互にブロックを繰り返します。
   4. 現在 8 つの機能は、各参加者が注意タスクの実行します。
      1. それぞれがスーパーイン ポーズ顔と顔をどちらかに出席することによって開始する指示と画面の中心に家 (図 1) または家で実行を開始します。最初の注意のターゲットは、実行するたびにランダムにされます。
      2. 各実行の重畳面と住宅 300 ペアが含まれます。実行が実行ではなく、顔や家のペアが繰り返されます。
      3. 1 秒の重畳刺激の各ペアを表示します。毎秒は、スーパーイン ポーズの新しい家と顔で重畳家と顔を置き換えます。

図 1。顔刺激と一緒に重ね家刺激。各呈示された重畳顔と家。参加者は、顔や家に集中するように指示されました。

6. スキャン後の手順

1. スキャナーから参加者をもたらします。
2. 参加者の感想を聞きます。

7. データ解析

1. データの前処理を行います。
   1. 動きの人工物を減らすために動き補正を実行します。
   2. 信号ドリフトを削除する時間フィルタ リングを実行します。
   3. 信号対雑音比を増加するデータを滑らかに。
2. 各参加者のデータをモデルします。
   1. ローカライザー スキャンの各タスクの条件 (顔や家) の血行動態の予期された応答のもののモデルを作成します。
      1. 各ボクセルの値が、タスク条件に関与していたそのボクセルする程度を表す統計マップの結果、このモデルにデータをフィットします。
      2. 遊離脂肪酸とその解剖学的位置に基づいて PPA に対応する被験者のクラスターを識別します。遊離脂肪酸は、(どの応答するよりも直面しているより大きく住宅) 半ば紡錘状回ですべての連続したボクセルと PPA は、面により住宅により大幅に応答した海馬傍回にすべてボクセルを含まれています。Pの最小重要しきい値、興味のこれらの地域を確立する < 10^-6は、各ボクセルに使用されました。
   2. 投資収益率として個々 の遊離脂肪酸および PPA のマスクを使用して、4 つのフォーカスの面で実行および 4 つの住宅に関する焦点実行中に信号のアクティブ化を抽出します。
      1. 各主題のための遊離脂肪酸および PPA 顔フォーカスと家フォーカス状態パーセント信号の変化を定量化します。
3. 双方向実行の分散分析 (ANOVA) % 信号の変更条件の相違のためにテストする値。このテストで要因は、投資収益率 (PPA 対遊離脂肪酸) と注意 (住宅対面)。

ローカライザーのスキャンで両側遊離脂肪酸は、科目が彼らは家を見ていたときよりも顔を見ていたときより活躍しました。逆に、PPA は、被験者が面 (図 2) を表示したときよりも家を見ていたときより活発だった。ブロック デザイン スキャンを介してローカライズされたこれらの地域は関連機能の実行中に顔して住宅の注意をシフトする信号を抽出する関心領域として後で使用されました。

図 2 。(FFA) 紡錘顔領域や海馬傍場所面積 (PPA) のローカライザー 。住宅 (上) の表示のブロック中に顔と PPA の表示のブロック中遊離脂肪酸の 1 つのサブジェクト ローカリゼーションの例。顔が、家がない (青) のブロックの間に増加した遊離脂肪酸の信号、PPA の信号は家がない面 (緑) のブロックの間に増加しました。

場所参加者は同時に顔と直接視野の家を見て、機能の実行中に遊離脂肪酸および PPA の活動は、どの項目が出席されていたに基づいて変調しました。顔に注意をしたとき、遊離脂肪酸が PPA ではない活動の増加があった。逆に、注目の家の頃、PPA が遊離脂肪酸の (図 3) に活動の増加があった。

図 3.紡錘顔領域 (FFA) 海馬傍場所エリア (PPA) の活性化、注意の切り替え作業中です。注目の住宅 (緑) の頃、PPA は、遊離しませんでしたが増加活性化を示した。反対に、(青) の顔にフォーカスをしたときは、PPA はしませんでしたがも遊離脂肪酸増加活性化は示した。

ローカライザー スキャンの使用は認知神経イメージング研究のための強力なツールで、すべての脳のイメージングにいくつかの明確な利点。少数の応答特性を知られている特定の場所に関する仮説を中心に、高い統計的検出力の非常に特定の予測値を生成します。全体脳ボクセル賢明なニューロ イメージング研究は脳、統計的な検出力を低減するプロセス内のあらゆる場所で実行される統計的テストの数万人を制御しなければなりません。また、個々 の機能のプロパティに基づいてこれらの領域を定義する神経解剖学の個体差によってもたらされる問題を最小限に抑えます。

この例より一般的な認知プロセス、トップダウンの注意が知覚的プロセスに影響を与える理解する視覚野のサブ地域での特殊な特定の刺激応答成り立ってください。にもかかわらず網膜上の刺激は、各アイテムのプレゼンテーションのための同じは、大脳皮質の活動はどの刺激が出席されていたに基づいて変化させます。これは、トップダウンの注意情報の処理方法を調節するための低レベルの感覚野に到達する可能性があることを示しています。注意が脳の活性化を調節する方法のより完全な理解は、治療と注意関連疾患のための介入の進歩につながる可能性があります。

1. Kanwisher N.G, McDermott J, Chun M.M. (1997). The fusiform face area: a module in human extrastriate cortex specialized for face perception. J. Neurosci., 17, 4302-4311.
2. Epstein, R., & Kanwisher, N. (1998). A cortical representation of the local visual environment. Nature, 392, 598-601.
3. Serences, J. T., Schwarzbach, J., Courtney, S. M., Golay, X., & Yantis, S. (2004). Control of Object-based Attention in Human Cortex. Cerebral Cortex, 14, 1346-1357.