Zkoumání role map dimenzí prvků ve vizuálním poznání: dopad údržby pracovní paměti (expt 2.3)

V tomto experimentu se účastníci zapojí do všech podmínek úlohy v designu opakovaných opatření. Účastníci nejsou náhodně rozděleni do skupin, protože všichni účastníci zažijí stejnou sadu experimentálních manipulací. V tomto experimentu se účastníci zapojí do řady náročných úkolů vizuální pracovní paměti, zatímco je během skenování fMRI sledována poloha jejich očí.

Ve všech úkolech si účastníci přesně zapamatují a oznámí jeden rys (barvu nebo pohyb) podnětu prezentovaného na periferii. Behaviorální reakce budou zaznamenány stisknutím tlačítka, které účastníci provedou pomocí tlačítka kompatibilního s fMRI, které drží v pravé ruce.

V tomto experimentu budou vyšetřovatelé manipulovat s aspekty behaviorálního úkolu – zapamatovanou hodnotou rysu a rozměrem – a přitom zachovat zobrazení stimulu podobné (pohybující se barevné tečky; směr pohybu, umístění a barva se náhodně mění při každém pokusu). Tyto manipulace umožní výzkumníkům otestovat roli retinotopických oblastí zájmu (ROI) se selektivními vlastnostmi při podpoře prostorových a rysových reprezentací zapamatovaných vizuálních podnětů během krátkých zpoždění.

V tomto experimentu (experiment 2.3) budou vyšetřovatelé prezentovat jeden podnět v periferní poloze na prázdném pozadí obsahujícím ekviluminantní barevné pohyblivé tečky (náhodný barevný odstín a náhodný rovinný směr pohybu). Účastníci budou na začátku každého pokusu vyzváni, aby si zapamatovali a nahlásili buď přesnou barvu bodů nebo přesný směr pohybu. Pokud sledování a kódování dimenze rysu moduluje aktivační profily v rámci odpovídající mapy dimenzí, výzkumníci očekávají, že uvidí selektivní vylepšení reprezentace stimulu v mapě dimenzí oblasti preferující obsluhovaný rys.

Účastníci budou také skenováni za účelem anatomického a retinotopického mapování, které umožní vyšetřovatelům identifikovat oblasti mozku pro další analýzu pomocí dobře zavedených a standardizovaných postupů.

STATISTICKÝ NÁVRH A VÝKON

Studie fMRI popsané v tomto záznamu studie využívají model invertovaného kódování (IEM) pro prostorovou polohu ke kvantifikaci reprezentace stimulu v rekonstruovaných prostorových mapách zorného pole na základě aktivačních vzorů měřených v retinotopických oblastech zájmu se selektivními vlastnostmi. Vyšetřovatelé důsledně identifikují ROI pomocí nezávislých retinotopických mapovacích a lokalizačních technik a používají „mapovací“ úlohu k odhadu „pevného“ kódovacího modelu pro použití ve všech podmínkách v každém hlášeném experimentu. Tato rozhodnutí o designu zajišťují, že vyšetřovatelé mohou maximalizovat svou schopnost detekovat účinky svých zájmových manipulací v rámci jednotlivých účastníků a oblastí mozku a maximalizovat statistickou sílu. Vyšetřovatelé používají kompromis mezi hloubkovým zobrazením několika experimentálních a stimulačních podmínek u jednotlivých účastníků a agregací dat přes mírný vzorek těchto hluboce zobrazovaných účastníků (n = 10; viz níže). To umožňuje výzkumníkům dosahovat vysoce kvalitních, reprodukovatelných odhadů reprezentace stimulů na základě modelu napříč manipulacemi s úkoly a stimuly v rámci jednotlivých účastníků a provádět statistické závěry o těchto měřeních napříč studijním vzorkem.

Analýzy fMRI budou provedeny v individuálním mozku každého účastníka a voxelům se přiřadí označení „regionu“ podle nezávislých kritérií (funkční retinotopické mapování). V souladu s tím neexistují žádná srovnání, která by vyžadovala přesné zarovnání mozkové tkáně mezi účastníky, a žádné vytváření skupinově zprůměrovaných „map“ aktivace mozku. Obavy o reprodukovatelnost mozkových map a související obavy o statistickou sílu jako takové jsou pro tento design studie irelevantní.

Statistický design studie je design s opakovanými měřeními, přičemž každý účastník je vystaven všem manipulacím ve studii. Pořadí manipulací, které každý účastník zažívá, je mezi účastníky náhodné. Vyšetřovatelé použijí neparametrické randomizační testy pro všechna statistická srovnání, přičemž provedou testování hypotéz (např. opakovaná analýza rozptylu) pomocí „zamíchaných“ dat (nesprávně zarovnané štítky stavu vzhledem k naměřené aktivaci mapy v každém pokusu), aby vytvořili nulovou distribuci. testovací statistiky podle nulové hypotézy o žádném vlivu jejich nezávislé proměnné (proměnných). Jakmile se tento postup rozsáhle opakuje (1000krát) na test, lze hodnotu p odhadnout porovnáním testovací statistiky vypočítané pomocí neporušených značek s touto nulovou distribucí a podle potřeby korigovat pro vícenásobná srovnání (např. prostřednictvím míry falešného objevu). Použití permutačních procedur ke generování nulového rozdělení minimalizuje spoléhání se na parametrické předpoklady.

Kromě toho jsou experimenty v rámci studie navrženy tak, aby bylo získáno dostatečné množství dat, aby bylo možné data od každého jednotlivého účastníka použít k testování účinků, které nás zajímají. V souladu s tím lze každého účastníka považovat za nezávislou „replikaci“ každého jiného účastníka. Předchozí studie používající podobnou metodologii, kdy jsou rekonstrukce vizuálních podnětů založené na IEM srovnávány mezi podmínkami, využívaly relativně malé velikosti vzorků (n = 7-8). Jiné studie využívající populačně vnímavé modely polí nebo lokalizační funkční lokalizátor, které jsou v principu velmi podobné zde použitému přístupu, používaly menší velikosti vzorků (např. n = 6).

Velikost vzorku a statistická síla:

V této studii vyšetřovatelé získají střední velikost vzorku s rozsáhlými údaji na stav úkolu (n = 10; 2 experimentální fMRI sezení, každé 1,5-2 hodiny, pro každého účastníka; spolu s 2hodinovým anatomickým zobrazováním a retinotopickým mapováním fMRI zasedání). Zvláště zajímavé je, že jedna studie použila n = 6 účastníků ke stanovení s velkou velikostí účinku dz = 3,52, že voxely V1 naladěné na místo stimulu, kde byl výrazný stimul definován kontrastem rysů, reagují silněji, než když kontrast rysů chybí. V jiné studii byly touto skupinou hlášeny podobné velikosti efektů v barevně selektivní ROI známé jako hV4 (n = 6; dz = 1,06 a 1,80 pro kontrast založený na orientaci a pohybu, v daném pořadí).

V souladu s tím, za předpokladu velikosti konzervativního účinku 0,90 (na základě těch, které byly uvedeny dříve), výzkumníci očekávají, že velikost vzorku n = 10 umožní, aby studie byla dostatečně výkonná (80 %, α = 0,05) k detekci podobné změny Experiment 1.1, který je nejvíce analogický této studii (jednostranný párový T-test).

Kromě toho vyšetřovatelé použili svá pilotní data (n = 3) k měření velikosti účinku pro kritické srovnání mezi modulacemi souvisejícími s význačností mezi oblastmi selektivními pro rysy, které mají být dz = 3,10 pro rys definující význačnost. Tyto hodnoty jsou srovnatelné s hodnotami uvedenými výše a dále podporují výběr velikosti vzorku. Pokud analýzy dat získaných během dalšího pilotního testování a upřesňování experimentu naznačují menší velikosti efektů, výzkumníci zpřesní analýzy výkonu a odpovídajícím způsobem upraví předpokládané zařazení, aby byly zajištěny robustní a reprodukovatelné výsledky. Všimněte si, že tato analýza síly se opírá o parametrické předpoklady, které nebudou vyžadovány pro navrhované analýzy, které pro výpočet empirických nulových rozdělení využívají metody randomizace.