피질 이후 fMRI 시야 위치 측정기 데이터의 대응 개선

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 14310(2022) 이 기사 인용

749 액세스

4 알트메트릭

측정항목 세부정보

fMRI로 시각 시스템을 연구하려면 관심 영역(ROI)을 정의하기 위해 로컬라이저 패러다임을 사용해야 하는 경우가 많습니다. 그러나 대뇌 피질의 상당한 개인간 변동성은 그룹 수준 분석에 중요한 혼란을 나타냅니다. 피질 기반 정렬(CBA) 기술은 개인간 거시해부학적 변동성을 안정적으로 줄입니다. 그러나 망막색소적으로 조직된 시각적 영역 내에서 시야의 특정 부분을 매핑하는 시야 로컬라이저 패러다임에 대해서는 그 유용성이 평가되지 않았습니다. 우리는 50명의 참가자의 각 시각적 사분면의 상동 부분을 매핑하여 주의력이 강화된 시야 로컬라이저에 대해 CBA를 평가했습니다. 우리는 CBA를 부피 기반 정렬 및 거대해부학적 정렬을 포함하지 않는 표면 기반 분석과 비교했습니다. CBA는 활성화 중복 확률을 가장 크게 증가시켰습니다(최대 86%). 그룹 수준에서 CBA는 수직 ROI 대칭을 유지하면서 ROI 크기를 가장 일관되게 증가시켰습니다. 전반적으로, 우리의 결과는 표면 기반 분석의 증가된 신호 대 잡음비 외에도 거시해부학적 정렬이 통계적 검정력을 상당히 향상시킨다는 것을 나타냅니다. 이러한 발견은 그룹 분석의 맥락에서 시각 시스템 연구에 대한 CBA의 유용성을 확인하고 확장합니다. CBA는 개인간 거시해부학적 다양성이 비정상적으로 증가된 신경정신병적 장애를 연구할 때 특히 관련이 있어야 합니다.

시각 시스템에는 점점 더 전문화되는 시각 영역에 걸쳐 다양한 해상도의 다양한 지형적 표현이 포함됩니다1. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 이러한 지형적 표현을 전체적으로 매핑하거나 지형 내에서 특정 시각 영역이나 망막 위치를 국소화하는 다양한 방법을 제공합니다. 이러한 접근법은 시각 시스템1의 기본 속성에 대한 세밀한 연구뿐만 아니라 시각적 주의력 및 작업 기억과 같은 고차원 인지 과정에 대한 이러한 영역의 역할을 조사하는 데에도 필수적입니다2,3,4,5,6 . 이는 또한 시각 장애 및 신경 정신 질환에서의 인지 결과에 대한 번역 연구로 확장됩니다7,8.

fMRI 기반 시각적 매핑 방법, 즉 특정 기능적 특성을 기반으로 시각 시스템의 관심 영역을 정의하는 기술은 망막 주제 매핑, 시야 국소화 장치 및 기능적 국소화 패러다임의 세 가지 광범위한 범주로 분류됩니다. 망막 주제 매핑과 고급 인구 수용 필드(pRF) 매핑을 통해 초기 시각 영역을 완벽하게 묘사할 수 있습니다1,9,10. 반대로, 시야 로컬라이저 패러다임은 망막색소적으로 조직된 시각적 영역 내의 외접 영역을 매핑할 수 있습니다. 마지막으로 기능적 로컬라이저는 FFA(방추형 얼굴 영역), PPA(해마 주위 영역), 선외 신체 영역 및 LOC(측면 후두 복합체)와 같은 고차원 시각적 영역을 감지할 수 있습니다. 복잡한 시각 정보의 범주1,13,14. 대부분의 fMRI 연구에서 크기와 위치 측면에서 대뇌 피질 영역의 개인간 해부학적 다양성이 중요하다는 것이 중요한 과제입니다. 예를 들어, 일차 시각 피질(V1)의 크기는 개인마다 약 2배 정도 다를 수 있는 것으로 나타났습니다17. 또한, 위치 측면에서 해부학적 다양성은 특히 줄무늬가 있는 시각적 영역에서 두드러지는 것으로 나타났습니다. 이 중요한 혼란은 그룹 수준에서 시각적 영역을 안정적으로 매핑하는 능력을 감소시킵니다.

이 문제를 완화하는 한 가지 방법은 단일 주제 관심 영역(ROI)을 풀링하는 동시에 데카르트 좌표계의 각 지점에서 해당 ROI에 대한 전체 그룹 기반 확률을 제약 조건으로 사용하는 것입니다. 이러한 단일 대상 기반 분석은 표준 그룹 기반 접근 방식에 비해 민감도와 기능적 해상도를 향상시키지만 실제로 거시해부학적 변동성을 줄이지는 않습니다. 또한 기능적 연결 네트워크 분석과 같은 뇌 전체 방법을 사용하여 고차원 인지 과정에 더 직접적으로 관여하는 시각 영역과 기타 피질 영역 간의 상호 작용을 연구하면 단일 주제 기반 전략이 배제될 수 있습니다.