Ominaisuuden ulottuvuuskarttojen roolin tutkiminen visuaalisessa kognitiossa: työmuistin ylläpidon vaikutus (Expt 2.3)

Tässä kokeessa osallistujat osallistuvat kaikkiin tehtäväolosuhteisiin toistuvien toimenpiteiden suunnittelussa. Osallistujia ei jaeta satunnaisesti ryhmiin, koska kaikki osallistujat kokevat saman joukon kokeellisia manipulaatioita. Tässä kokeessa osallistujat osallistuvat sarjaan haastavia visuaalisen työmuistin tehtäviä, kun heidän silmiensä asentoa seurataan fMRI-skannauksen aikana.

Kaikissa tehtävissä osallistujat muistavat tarkasti ja raportoivat yhden piirteen (värin tai liikkeen) reunassa esiintyvästä ärsykkeestä. Käyttäytymisreaktiot tallennetaan napin painalluksella, jonka osallistujat tekevät fMRI-yhteensopivalla painikelaatikolla, jota pidetään oikeassa kädessään.

Tässä kokeessa tutkijat manipuloivat käyttäytymistehtävän näkökohtia - muistaa ominaisuuden arvon ja ulottuvuuden - pitäen samalla ärsykkeen näytön samanlaisena (liikkuvat värikkäät pisteet; liikkeen suunta, sijainti ja väri vaihtelevat satunnaisesti jokaisessa kokeessa). Näiden manipulaatioiden avulla tutkijat voivat testata ominaisuusselektiivisten retinotooppisten kiinnostavien alueiden (ROI) roolia muistettujen visuaalisten ärsykkeiden tila- ja ominaisuusesitysten tukemisessa lyhyillä viiveillä.

Tässä kokeessa (koe 2.3) tutkijat esittävät yhden ärsykkeen reunapaikalla tyhjällä taustalla, joka sisältää tasavärisiä liikkuvia pisteitä (satunnainen värisävy ja satunnainen tasoliikesuunta). Osallistujia kehotetaan jokaisen kokeen alussa muistamaan ja raportoimaan joko pisteiden tarkka väri tai tarkka liikkeen suunta. Jos piirreulottuvuuden huomioiminen ja koodaaminen moduloi aktivointiprofiileja vastaavassa ulottuvuuskartassa, tutkijat odottavat näkevänsä valikoivan parannuksen ärsykkeen esitykseen sen alueen ulottuvuuskartassa, joka suosii osallistuvaa ominaisuutta.

Osallistujat skannataan myös anatomiseen ja retinotooppiseen kartoitukseen, jonka avulla tutkijat voivat tunnistaa aivoalueet jatkoanalyysiä varten vakiintuneiden ja standardoitujen menetelmien avulla.

TILASTOINEN SUUNNITTELU JA TEHO

Tässä tutkimustietueessa kuvatuissa fMRI-tutkimuksissa käytetään käänteistä koodausmallia (IEM) spatiaalisen sijainnin määrittämiseksi ärsykkeiden esitysten kvantifioimiseksi näkökentän rekonstruoiduissa spatiaalisissa kartoissa, jotka perustuvat retinotooppisten ominaisuusselektiivisten ROI-kohteiden aktivaatiokuvioihin. Tutkijat tunnistavat tarkasti ROI:t käyttämällä riippumattomia retinotooppisten kartoitus- ja lokalisointitekniikoita ja käyttävät "kartoitus" -tehtävää arvioidakseen "kiinteän" koodausmallin käytettäväksi kaikissa olosuhteissa kussakin raportoidussa kokeessa. Nämä suunnittelupäätökset varmistavat, että tutkijat voivat maksimoida kykynsä havaita kiinnostavien manipulaatioidensa vaikutukset yksittäisissä osallistujissa ja aivoalueilla ja maksimoida tilastollinen teho. Tutkijat käyttävät kompromissia useiden kokeellisten ja ärsykeolosuhteiden syväkuvauksen välillä yksittäisten osallistujien sisällä ja tietojen yhdistämisen välillä näiden syvään kuvannettujen osallistujien kohtalaisesta otoksesta (n = 10; katso alla). Tämän ansiosta tutkijat voivat saavuttaa korkealaatuisia, toistettavia arvioita mallipohjaisista ärsykkeiden esityksistä yksittäisten osallistujien tehtävien ja ärsykkeiden manipulaatioiden välillä ja tehdä tilastollisia päätelmiä näistä mittauksista koko tutkimusnäytteessä.

fMRI-analyysit suoritetaan kunkin osallistujan yksilöllisissä aivoissa, ja vokseleille osoitetaan "alue" riippumattomien kriteerien mukaan (toiminnallinen retinotooppinen kartoitus). Näin ollen ei ole olemassa vertailuja, jotka edellyttävät aivokudoksen tarkkaa kohdistamista osallistujien välillä, eikä ryhmäkeskiarvoisten "karttojen" luomista aivojen aktivaatiosta. Sellaisenaan huolet aivokarttojen toistettavuudesta ja niihin liittyvät tilastolliset tehohuolet ovat merkityksettömiä tämän tutkimuksen suunnittelun kannalta.

Tutkimuksen tilastollinen suunnittelu on toistuvien mittausten suunnittelu, jossa jokainen osallistuja altistuu kaikille tutkimuksen manipulaatioille. Jokaisen osallistujan kokemien manipulaatioiden järjestys satunnaistetaan osallistujien kesken. Tutkijat käyttävät ei-parametrisia satunnaistestejä kaikissa tilastollisissa vertailuissa, jolloin he suorittavat hypoteesitestauksen (esim. toistuvien mittausten varianssianalyysi) käyttämällä "sekoitettua" dataa (virheellisesti kohdistettuja ehtomerkintöjä suhteessa mitattuun karttaaktivointiin kussakin kokeessa) nollajakauman luomiseksi. testitilastojen nollahypoteesissa, jonka mukaan niiden riippumattomilla muuttujilla ei ole vaikutusta. Kun tämä menettely toistetaan laajasti (1 000 kertaa) testiä kohden, p-arvo voidaan arvioida vertaamalla koskemattomia leimoja käyttäen laskettua testitilastoa tähän nollajakaumaan ja korjata useiden vertailujen osalta tarvittaessa (esim. väärien löytöjen avulla). Permutaatiomenettelyjen käyttäminen nollajakauman luomiseen minimoi luottamuksen parametrisiin oletuksiin.

Lisäksi tutkimuksen kokeet suunnitellaan siten, että saadaan riittävästi tietoa, jotta kunkin yksittäisen osallistujan datalla voidaan testata kiinnostavia vaikutuksia. Näin ollen jokaista osallistujaa voidaan pitää toisen osallistujan itsenäisenä "kopiona". Aiemmissa tutkimuksissa, joissa käytettiin samanlaista menetelmää, jossa visuaalisten ärsykkeiden IEM-pohjaisia ​​rekonstruktioita verrataan olosuhteiden välillä, on käytetty suhteellisen pieniä otoskokoja (n = 7-8). Muissa populaatioreseptiivisiä kenttämalleja tai sijaintikohtaista toiminnallista lokalisoijaa käyttävissä tutkimuksissa, jotka ovat periaatteessa hyvin samanlaisia ​​kuin tässä käytetty lähestymistapa, on käytetty pienempiä otoskokoja (esim. n = 6).

Näytteen koko ja tilastollinen teho:

Tässä tutkimuksessa tutkijat hankkivat välinäytteen, joka sisältää laajan datan tehtäväkohtaisesti (n = 10; 2 kokeellista fMRI-istuntoa, kukin 1,5–2 tuntia, kullekin osallistujalle; sekä 2 tunnin anatominen kuvantaminen ja retinotooppinen kartoitus fMRI istunto). Erityisen kiinnostava eräs tutkimus käytti n = 6 osallistujaa vahvistamaan suurella efektikoolla dz = 3,52, että V1-vokselit, jotka on viritetty ärsykekohtaan, jossa ominaisuuden kontrasti määritti näkyvän ärsykkeen, reagoivat voimakkaammin kuin silloin, kun ominaisuuden kontrastia ei ole. Toisessa tutkimuksessa tämä ryhmä raportoi samanlaisia ​​vaikutuskokoja väriselektiivisessä ROI:ssa, joka tunnetaan nimellä hV4 (n = 6; dz = 1,06 ja 1,80 orientaatio- ja liikepohjaiselle kontrastille, vastaavasti).

Näin ollen olettaen konservatiivisen vaikutuksen kooksi 0,90 (perustuu aiemmin raportoituihin), tutkijat odottavat, että otoskoko n = 10 mahdollistaa tutkimuksen olevan tehokas (80 %, α = 0,05) samanlaisen muutoksen havaitsemiseksi Koe 1.1, joka on analogisin tämän tutkimuksen kanssa (yksisuuntainen parillinen T-testi).

Lisäksi tutkijat käyttivät pilottidataa (n = 3) mitatakseen vaikutuksen koon kriittisessä vertailussa näkyvyyteen liittyvien modulaatioiden välillä ominaisuusselektiivisten alueiden välillä, jotta se olisi dz = 3,10 näkyvyyttä määrittävälle ominaisuudelle. Nämä arvot ovat oikeassa suhteessa yllä mainittuihin arvoihin ja tukevat edelleen otoskoon valintaa. Jos lisätestauksen ja kokeen tarkentamisen aikana hankittujen tietojen analyysit viittaavat pienempään vaikutuskokoon, tutkijat tarkentavat tehoanalyysejä ja mukauttavat ennakoitua rekisteröintiä vastaavasti varmistaakseen luotettavat ja toistettavat tulokset. Huomaa, että tämä tehoanalyysi perustuu parametrisiin oletuksiin, joita ei vaadita ehdotetuissa analyyseissä, jotka käyttävät satunnaistusmenetelmiä empiiristen nollajakaumien laskemiseen.