Sondeo del papel de los mapas de dimensiones de características en la cognición visual: impacto del mantenimiento de la memoria de trabajo (Expto 2.3)

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 tareas desafiantes de memoria de trabajo visual mientras se rastrea la posición de sus ojos durante la exploración por resonancia magnética funcional.

En todas las tareas, los participantes recordarán e informarán con precisión una característica (color o movimiento) de un estímulo presentado en la periferia. 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 tarea conductual (valor y dimensión de la característica recordada) mientras mantienen la visualización del estímulo similar (puntos coloridos en movimiento; dirección del movimiento, ubicación y color variados aleatoriamente en cada prueba). Estas manipulaciones permitirán a los investigadores probar el papel de las regiones de interés retinotópicas (ROI) selectivas de características para respaldar representaciones espaciales y de características de estímulos visuales recordados durante breves retrasos.

En este experimento (Experimento 2.3), los investigadores presentarán un estímulo único en una ubicación periférica sobre un fondo en blanco que contiene puntos en movimiento de colores equiluminantes (tono de color aleatorio y dirección de movimiento plano aleatorio). Al comienzo de cada prueba, los participantes recibirán indicaciones para recordar e informar el color preciso de los puntos o la dirección precisa del movimiento. Si atender y codificar una dimensión de característica modula los perfiles de activación dentro del mapa de dimensiones correspondiente, los investigadores esperan ver una mejora selectiva de la representación del estímulo en el mapa de dimensiones de una región que prefiere la característica atendida.

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 las 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 estímulos y tareas 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 ensayo) 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 usando etiquetas intactas con esta distribución nula y corregida para comparaciones múltiples según corresponda (por ejemplo, mediante una 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 = 7-8). 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 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.