- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT06175312
Sondeo del papel de los mapas de dimensiones de características en la cognición visual: impacto del nivel de prominencia (Expto. 1.1)
Sondeando el papel de los mapas de dimensiones de características en la cognición visual: Expt 1.1
¿Cómo se sabe qué mirar en una escena? Imagine un juego de "¿Dónde está Waldo?": es un desafío encontrar a Waldo porque hay muchos lugares "destacados" en la imagen, cada uno de los cuales compite por la atención. Uno sólo puede prestar atención a una pequeña ubicación de la imagen en un momento dado, por lo que para encontrar a Waldo, es necesario dirigir su atención a diferentes ubicaciones. Una teoría destacada sobre cómo se logra esto afirma que las ubicaciones importantes se identifican en función de distintos tipos de características (por ejemplo, movimiento o color), siendo las ubicaciones más singulares en comparación con el fondo las que tienen más probabilidades de ser atendidas. Un componente importante de esta teoría es que las dimensiones de las características individuales (nuevamente, color o movimiento) se calculan dentro de sus propios "mapas de características", que se cree que se implementan en regiones cerebrales específicas. Sin embargo, aún se desconoce si regiones cerebrales específicas contribuyen a estos mapas de características y cómo lo hacen.
El objetivo de este estudio es determinar cómo las regiones del cerebro que responden fuertemente a diferentes tipos de características (color y movimiento) y que codifican ubicaciones espaciales de estímulos visuales extraen 'mapas de dimensiones de características' basados en las propiedades del estímulo, incluido el contraste de características. Los investigadores plantean la hipótesis de que las regiones cerebrales selectivas de características actúan como mapas de dimensiones de características neuronales y, por lo tanto, codifican representaciones de ubicaciones destacadas en función de su dimensión de características preferida. Los investigadores escanearán a participantes humanos sanos utilizando resonancia magnética funcional (fMRI) en un diseño de medidas repetidas mientras ven estímulos visuales destacados en función de diferentes combinaciones de dimensiones de características. Los investigadores emplearán técnicas de análisis multivariado de última generación que les permitan reconstruir una "imagen" de la representación del estímulo codificada por cada región del cerebro para analizar cómo el tejido neural identifica ubicaciones destacadas. Cada participante realizará una tarea desafiante en el centro de la pantalla para asegurarse de mantener los ojos quietos e ignorar los estímulos presentados en la periferia, que se utilizan para evaluar cómo el sistema visual extrae automáticamente ubicaciones importantes sin factores de confusión como los movimientos oculares. A través de pruebas y experimentos, los investigadores manipularán 1) la "fuerza" de las ubicaciones destacadas en función de qué tan diferente es el estímulo destacado en comparación con el fondo, 2) el número de ubicaciones destacadas y 3) los valores de característica utilizados para hacer que cada ubicación destaque. En conjunto, estas manipulaciones ayudarán a los investigadores a comprender completamente estos cálculos de prominencia críticos en el sistema visual humano sano.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
En este experimento, los participantes participarán en todas las condiciones de la tarea en un diseño de medidas repetidas. Los participantes no son asignados aleatoriamente a grupos, ya que todos los participantes experimentarán el mismo conjunto de manipulaciones experimentales. En este experimento, los participantes participarán en una serie de desafiantes tareas de atención visual mientras se rastrea la posición de sus ojos durante la exploración por resonancia magnética funcional.
En todas las tareas, los participantes realizarán juicios de discriminación desafiantes basados en un estímulo presentado en el punto de fijación (discriminar la relación de aspecto de un objetivo +: ¿ancho o alto?). Las respuestas de comportamiento se registrarán presionando un botón, que los participantes harán usando una caja de botones compatible con fMRI que sostienen en su mano derecha.
En este experimento, los investigadores manipularán aspectos de la visualización del estímulo mientras mantienen constante la tarea conductual. Estas manipulaciones permitirán a los investigadores probar el papel de las regiones de interés retinotópicas (ROI) selectivas de características en la extracción automática de información destacada del entorno para guiar la atención visual.
En este experimento (Experimento 1.1), los investigadores probarán el efecto de cambiar la característica que define la prominencia de una visualización de estímulo visual en representaciones de estímulos reconstruidas a partir de patrones de activación de resonancia magnética funcional en ROI retinotópicas selectivas de características. Los participantes realizarán continuamente la desafiante tarea de discriminación de fijación mientras aparecen estímulos destacados ocasionales. Los estímulos consistirán en tableros de ajedrez parpadeantes, campos de puntos estáticos de colores con parches salientes localizados de puntos de diferentes colores y campos de puntos en escala de grises en movimiento con parches salientes localizados de puntos que se mueven en una dirección diferente. Se ha demostrado que las neuronas individuales en la corteza visual de los macacos responden a estímulos destacados, por lo que los investigadores esperan ver, basándose en estos estudios previos, una representación sustancial de la ubicación del estímulo destacado en los patrones de respuesta medidos a partir de regiones cerebrales selectivas de características.
Los participantes también serán escaneados para una sesión de mapeo anatómico y retinotópico, que permitirá a los investigadores identificar regiones del cerebro para un análisis más detallado utilizando procedimientos estandarizados y bien establecidos.
DISEÑO ESTADÍSTICO Y POTENCIA
Los estudios de resonancia magnética funcional descritos en este registro de estudio emplean un modelo de codificación invertida (IEM) para la posición espacial para cuantificar representaciones de estímulos en mapas espaciales reconstruidos del campo visual basados en patrones de activación medidos en ROI selectivas de características retinotópicas. Los investigadores identifican rigurosamente los ROI utilizando técnicas de localización y mapeo retinotópico independientes, y utilizan una tarea de 'mapeo' para estimar un modelo de codificación 'fijo' para su uso en todas las condiciones en cada experimento informado. Estas decisiones de diseño garantizan que los investigadores puedan maximizar su capacidad para detectar efectos de sus manipulaciones de interés dentro de participantes individuales y regiones del cerebro y maximizar el poder estadístico. Los investigadores utilizan un compromiso entre imágenes profundas de varias condiciones experimentales y de estímulo dentro de participantes individuales y la agregación de datos en una muestra moderada de estos participantes con imágenes profundas (n = 10; ver más abajo). Esto permite a los investigadores obtener estimaciones reproducibles y de alta calidad de representaciones de estímulos basadas en modelos en manipulaciones de tareas y estímulos dentro de participantes individuales y realizar inferencias estadísticas sobre estas mediciones en toda la muestra del estudio.
Los análisis de resonancia magnética funcional se realizarán dentro del cerebro individual de cada participante y a los vóxeles se les asignan etiquetas de "región" según criterios independientes (mapeo retinotópico funcional). En consecuencia, no hay comparaciones que requieran una alineación precisa del tejido cerebral entre los participantes, ni generación de "mapas" de activación cerebral promediados por el grupo. Como tal, las preocupaciones sobre la reproducibilidad de los mapas cerebrales y las preocupaciones sobre el poder estadístico asociado son irrelevantes para el diseño de este estudio.
El diseño estadístico del estudio es un diseño de medidas repetidas, mediante el cual cada participante está expuesto a todas las manipulaciones del estudio. El orden de las manipulaciones que experimenta cada participante es aleatorio entre los participantes. Los investigadores emplearán pruebas de aleatorización no paramétricas para todas las comparaciones estadísticas mediante las cuales realizarán pruebas de hipótesis (p. ej., análisis de varianza de medidas repetidas) utilizando datos 'barajados' (etiquetas de condición desalineadas en relación con la activación del mapa medida en cada prueba) para generar una distribución nula de estadísticas de prueba bajo la hipótesis nula de que no hay efecto de su(s) variable(s) independiente(s). Una vez que este procedimiento se repite extensamente (1000 veces) por prueba, el valor p se puede estimar comparando la estadística de prueba calculada utilizando etiquetas intactas con esta distribución nula y corregir para comparaciones múltiples según corresponda (por ejemplo, mediante tasa de descubrimiento falso). El uso de procedimientos de permutación para generar una distribución nula minimiza la dependencia de supuestos paramétricos.
Además, los experimentos dentro del estudio están diseñados de manera que se adquieran datos suficientes para que los datos de cada participante individual puedan usarse para probar los efectos de interés. En consecuencia, cada participante puede considerarse una "réplica" independiente de cada uno de los demás participantes. Estudios anteriores que adoptaron una metodología similar mediante la cual se comparan reconstrucciones de estímulos visuales basadas en IEM entre condiciones han empleado tamaños de muestra relativamente pequeños (n = 8; n = 8; n = 7). Otros estudios que utilizan modelos de campo receptivo de población o localizadores funcionales de ubicación específica, que en principio son muy similares al enfoque empleado aquí, han utilizado tamaños de muestra más pequeños (p. ej., n = 6).
Tamaño de la muestra y poder estadístico:
En este estudio, los investigadores adquirirán un tamaño de muestra intermedio con datos extensos por condición de tarea (n = 10; 2 sesiones experimentales de resonancia magnética funcional, cada una de 1,5 a 2 horas, para cada participante; junto con una resonancia magnética funcional de mapeo retinotópico y de imágenes anatómicas de 2 horas sesión). De particular interés, un estudio utilizó n = 6 participantes para establecer con un tamaño de efecto grande dz = 3,52 que los vóxeles V1 sintonizados en una ubicación de estímulo donde un estímulo destacado se definió por el contraste de características responden con más fuerza que cuando el contraste de características está ausente. En otro estudio, este grupo informó tamaños de efecto similares en un ROI selectivo de color conocido como hV4 (n = 6; dz = 1,06 y 1,80 para contraste basado en orientación y movimiento, respectivamente).
En consecuencia, suponiendo un tamaño del efecto conservador de 0,90 (basado en los informados anteriormente), los investigadores esperan que un tamaño de muestra de n = 10 permita que el estudio tenga suficiente potencia (80%, α = 0,05) para detectar un cambio similar en este Experimento (Experimento 1.1), que es más análogo a este estudio (prueba T pareada de una cola).
Además, los investigadores utilizaron sus datos piloto (n = 3) para medir el tamaño del efecto para la comparación crítica entre las modulaciones relacionadas con la prominencia entre regiones selectivas de características para que fuera dz = 3,10 para la característica que define la prominencia. Estos valores son proporcionales a los citados anteriormente y respaldan aún más la selección del tamaño de la muestra. Si los análisis de los datos adquiridos durante pruebas piloto adicionales y el refinamiento del experimento sugieren tamaños de efecto más pequeños, los investigadores refinarán los análisis de potencia y ajustarán la inscripción proyectada en consecuencia para garantizar resultados sólidos y reproducibles. Tenga en cuenta que este análisis de poder se basa en supuestos paramétricos que no serán necesarios para los análisis propuestos, que invocan métodos de aleatorización para calcular distribuciones nulas empíricas.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
California
-
Santa Barbara, California, Estados Unidos, 93117
- University of California, Santa Barbara
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- entre 18 y 55 años
- visión normal o corregida a normal
Criterio de exclusión:
- enfermedad neurológica basada en el autoinforme
- dispositivos médicos implantados (por ejemplo, marcapasos cardíaco; clip metálico para aneurisma)
- piercings metálicos no removibles
- fragmentos de metal en el cuerpo (por ejemplo, de soldadura)
- embarazada y tiene posibilidades de estarlo (si es mujer)
- historia de claustrofobia
- antecedentes de pérdida/daño auditivo
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Ciencia básica
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Experimental: Manipulaciones de la prominencia de características graduadas (Expto 1.1)
Los participantes verán estímulos destacados en función del contraste de características en una dimensión de característica (color o dirección de movimiento; o contraste de luminancia de tablero de ajedrez).
El grado en que una ubicación es destacada se manipulará en función del contraste de características entre múltiples valores.
|
La característica utilizada para definir una ubicación destacada variará entre las pruebas (contraste de tablero de ajedrez; dirección del movimiento; tono de color)
La magnitud de la ubicación destacada variará entre los ensayos independientemente de la característica que define la prominencia (según el contraste de características)
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Señal de resonancia magnética funcional dependiente del nivel de oxigenación sanguínea (BOLD)
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de dos semanas.
|
Los investigadores utilizarán patrones de activación BOLD medidos a partir de cada ROI retinotópico para adaptarse a modelos cuantitativos de codificación espacial.
Estos modelos se utilizarán para reconstruir representaciones de estímulos en ensayos experimentales para cuantificar cómo se codifican las representaciones de estímulos en cada región del cerebro estudiada y cómo estas representaciones cambian a través de manipulaciones experimentales.
Estas mediciones se utilizarán para probar el impacto de las manipulaciones de estímulos en las representaciones de estímulos en diferentes regiones del cerebro.
|
Hasta la finalización del estudio, un promedio de dos semanas.
|
|
Posición de la mirada
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de dos semanas.
|
Los investigadores utilizarán la posición de la mirada medida en coordenadas (x,y) para verificar una fijación estable durante todo el experimento.
Los ensayos con un rendimiento de fijación deficiente pueden excluirse de análisis adicionales.
|
Hasta la finalización del estudio, un promedio de dos semanas.
|
|
Respuesta conductual (presionar un botón)
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de dos semanas.
|
En todas las pruebas, se indicará a los participantes que presten atención al punto de fijación e informen la forma de un objetivo '+' (ancho o alto) presionando uno de los dos botones que tienen en la mano dentro del escáner.
El botón izquierdo indicará ancho; el botón derecho indicará alto.
Los investigadores se asegurarán de que los participantes realicen la tarea según las instrucciones evaluando la precisión de sus respuestas conductuales.
|
Hasta la finalización del estudio, un promedio de dos semanas.
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Tommy C Sprague, University of California, Santa Barbara
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Laumann TO, Gordon EM, Adeyemo B, Snyder AZ, Joo SJ, Chen MY, Gilmore AW, McDermott KB, Nelson SM, Dosenbach NU, Schlaggar BL, Mumford JA, Poldrack RA, Petersen SE. Functional System and Areal Organization of a Highly Sampled Individual Human Brain. Neuron. 2015 Aug 5;87(3):657-70. doi: 10.1016/j.neuron.2015.06.037. Epub 2015 Jul 23.
- Mackey WE, Winawer J, Curtis CE. Visual field map clusters in human frontoparietal cortex. Elife. 2017 Jun 19;6:e22974. doi: 10.7554/eLife.22974.
- Hallenbeck GE, Sprague TC, Rahmati M, Sreenivasan KK, Curtis CE. Working memory representations in visual cortex mediate distraction effects. Nat Commun. 2021 Aug 5;12(1):4714. doi: 10.1038/s41467-021-24973-1.
- Sprague TC, Itthipuripat S, Vo VA, Serences JT. Dissociable signatures of visual salience and behavioral relevance across attentional priority maps in human cortex. J Neurophysiol. 2018 Jun 1;119(6):2153-2165. doi: 10.1152/jn.00059.2018. Epub 2018 Feb 28.
- Sprague TC, Adam KCS, Foster JJ, Rahmati M, Sutterer DW, Vo VA. Inverted Encoding Models Assay Population-Level Stimulus Representations, Not Single-Unit Neural Tuning. eNeuro. 2018 Jun 5;5(3):ENEURO.0098-18.2018. doi: 10.1523/ENEURO.0098-18.2018. eCollection 2018 May-Jun. No abstract available.
- Sprague TC, Boynton GM, Serences JT. The Importance of Considering Model Choices When Interpreting Results in Computational Neuroimaging. eNeuro. 2019 Dec 20;6(6):ENEURO.0196-19.2019. doi: 10.1523/ENEURO.0196-19.2019. Print 2019 Nov/Dec.
- Allen EJ, St-Yves G, Wu Y, Breedlove JL, Prince JS, Dowdle LT, Nau M, Caron B, Pestilli F, Charest I, Hutchinson JB, Naselaris T, Kay K. A massive 7T fMRI dataset to bridge cognitive neuroscience and artificial intelligence. Nat Neurosci. 2022 Jan;25(1):116-126. doi: 10.1038/s41593-021-00962-x. Epub 2021 Dec 16.
- Fedorenko E. The early origins and the growing popularity of the individual-subject analytic approach in human neuroscience. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2021; 40:105-112.
- Naselaris T, Allen E, Kay K. Extensive sampling for complete models of individual brains. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2021; 40:45-51.
- Poldrack RA. Diving into the deep end: a personal reflection on the MyConnectome study. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2021; 40:1-4.
- Pritschet L, Taylor CM, Santander T, Jacobs EG. Applying dense-sampling methods to reveal dynamic endocrine modulation of the nervous system. Curr Opin Behav Sci. 2021 Aug;40:72-78. doi: 10.1016/j.cobeha.2021.01.012. Epub 2021 Feb 25.
- Gratton C, Nelson SM, Gordon EM. Brain-behavior correlations: Two paths toward reliability. Neuron. 2022 May 4;110(9):1446-1449. doi: 10.1016/j.neuron.2022.04.018.
- Smith PL, Little DR. Small is beautiful: In defense of the small-N design. Psychon Bull Rev. 2018 Dec;25(6):2083-2101. doi: 10.3758/s13423-018-1451-8.
- Sprague TC, Serences JT. Attention modulates spatial priority maps in the human occipital, parietal and frontal cortices. Nat Neurosci. 2013 Dec;16(12):1879-87. doi: 10.1038/nn.3574. Epub 2013 Nov 10.
- Itthipuripat S, Vo VA, Sprague TC, Serences JT. Value-driven attentional capture enhances distractor representations in early visual cortex. PLoS Biol. 2019 Aug 9;17(8):e3000186. doi: 10.1371/journal.pbio.3000186. eCollection 2019 Aug.
- Poltoratski S, Tong F. Resolving the Spatial Profile of Figure Enhancement in Human V1 through Population Receptive Field Modeling. J Neurosci. 2020 Apr 15;40(16):3292-3303. doi: 10.1523/JNEUROSCI.2377-19.2020. Epub 2020 Mar 5.
- Poltoratski S, Ling S, McCormack D, Tong F. Characterizing the effects of feature salience and top-down attention in the early visual system. J Neurophysiol. 2017 Jul 1;118(1):564-573. doi: 10.1152/jn.00924.2016. Epub 2017 Apr 5.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- 5-23-0569: 1.1
- R01EY035300 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Marco de tiempo para compartir IPD
Criterios de acceso compartido de IPD
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
- SAVIA
- CIF
- CÓDIGO_ANALÍTICO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .