Discriminating the eye-specific layers of the human lateral geniculate nucleus using high-resolution fMRI
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The lateral geniculate nucleus (LGN) is a small thalamic nucleus receiving binocular input from the contralateral visual field. The LGN is organized into six interleaved monocular layers. The dorsal four main layers receive parvocellular (P) input and the dorsal two layers magnocellular (M). Our experimental objective was to directly image and discriminate these eye-specific layers of the LGN in human participants. Methods Participants were scanned using a Siemens Trio 3T MRI scanner and 32-channel head coil. Anatomical regions of interest (ROIs) were created for the LGN by manually tracing 1 h of registered and averaged proton density weighted images. Functional MRI scanning utilized an EPI sequence with a 256 matrix and 192 mm field of view, resulting in an in-plane resolution of 0.75 × 0.75 mm2. Stimuli were presented using an Avotec 7021 goggle system that allowed independent high-contrast stimulation of each eye. The stimuli consisted of a field of moving dots, a variable fraction of which moved coherently. The dots in the left and right visual fields periodically switched between the eyes. Subjects were required to detect changes in the direction of coherence. The coherence fraction was manipulated such that subjects were approximately 75% correct, maintaining the attentional demands of the stimulus. Results We were able to reliably activate the LGN using the high-resolution EPI sequence, and we compared these activations to the anatomically defined ROIs as well as to previous results acquired at lower resolutions. Using the high-resolution imaging, we were able to reliably assign voxels as being dominated by one eye or the other and discriminate the monocular layers. Conclusions We have demonstrated that it is possible to discriminate the eye-specific layers of the LGN by directly imaging their functional activation using high-resolution fMRI. Meeting abstract presented at VSS 2012
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».