Sonder le rôle des cartes de dimensions des fonctionnalités dans la cognition visuelle : impact des exigences des tâches (Expt 2.1)

Dans cette expérience, les participants s'engageront dans toutes les conditions de tâche dans une conception à mesures répétées. Les participants ne sont pas répartis au hasard dans des groupes, car tous les participants subiront le même ensemble de manipulations expérimentales. Dans cette expérience, les participants s'engageront dans une série de tâches d'attention visuelle difficiles pendant que la position de leurs yeux est suivie pendant l'IRMf.

Dans toutes les tâches, les participants effectueront des jugements de discrimination difficiles basés sur un stimulus présenté au point de fixation (discriminer le rapport hauteur/largeur d'une cible + - large ou haute ?), ou un stimulus présenté en périphérie (les points se déplaçaient-ils dans le sens des aiguilles d'une montre/dans le sens inverse des aiguilles d'une montre ? ? les points étaient-ils orange/cyan ?). Les réponses comportementales seront enregistrées en appuyant sur un bouton, que les participants effectueront à l'aide d'une boîte à boutons compatible IRMf tenue dans leur main droite.

Dans cette expérience, les enquêteurs manipuleront des aspects de la tâche comportementale tout en gardant l'affichage du stimulus constant. Ces manipulations permettront aux enquêteurs de tester le rôle des régions d'intérêt rétinotopiques (ROI) sélectives en fonction des caractéristiques dans la transformation des représentations spatiales des emplacements saillants en fonction de la pertinence de la tâche pour guider l'attention visuelle.

Dans cette expérience (expérience 2.1), les enquêteurs présenteront un seul stimulus à un emplacement périphérique sur un fond vierge contenant des points mobiles de couleur équiluminante (points orange et cyan, se déplaçant dans le sens des aiguilles d'une montre et dans le sens inverse autour du centre du stimulus). Les participants seront invités au début de chaque essai à signaler soit la couleur la plus importante des points (orange ou cyan), la direction du mouvement la plus importante (dans le sens des aiguilles d'une montre ou dans le sens inverse des aiguilles d'une montre) ou pour effectuer une tâche de fixation. Si la dimension d'une caractéristique module les profils d'activation dans la carte dimensionnelle correspondante, les enquêteurs s'attendent à voir une amélioration sélective de la représentation du stimulus dans la carte dimensionnelle d'une région préférant la fonctionnalité surveillée.

Les participants seront également scannés pour une séance de cartographie anatomique et rétinotopique, qui permettra aux enquêteurs d'identifier les régions du cerveau pour une analyse plus approfondie à l'aide de procédures bien établies et standardisées.

CONCEPTION ET PUISSANCE STATISTIQUES

Les études IRMf décrites dans ce dossier d'étude utilisent un modèle de codage inversé (IEM) pour la position spatiale afin de quantifier les représentations de stimulus dans des cartes spatiales reconstruites du champ visuel basées sur des modèles d'activation mesurés dans des ROI rétinotopiques sélectives de caractéristiques. Les enquêteurs identifient rigoureusement les retours sur investissement à l'aide de techniques indépendantes de cartographie rétinotopique et de localisation, et utilisent une tâche de « cartographie » pour estimer un modèle de codage « fixe » à utiliser dans toutes les conditions de chaque expérience rapportée. Ces décisions de conception garantissent que les enquêteurs peuvent maximiser leur capacité à détecter les effets de leurs manipulations d'intérêt au sein de participants individuels et de régions cérébrales et maximiser la puissance statistique. Les enquêteurs utilisent un compromis entre l'imagerie profonde de plusieurs conditions expérimentales et de stimulation chez des participants individuels et l'agrégation de données sur un échantillon modéré de ces participants profondément imagés (n = 10 ; voir ci-dessous). Cela permet aux enquêteurs d'obtenir des estimations reproductibles de haute qualité des représentations de stimulus basées sur un modèle à travers les manipulations de tâches et de stimulus chez les participants individuels et de mener une inférence statistique sur ces mesures à travers l'échantillon d'étude.

Des analyses IRMf seront effectuées dans le cerveau individuel de chaque participant, et les voxels se verront attribuer des étiquettes de « région » selon des critères indépendants (cartographie rétinotopique fonctionnelle). En conséquence, il n'existe aucune comparaison nécessitant un alignement précis des tissus cérébraux entre les participants, ni aucune génération de « cartes » d'activation cérébrale moyennées par groupe. En tant que tel, les préoccupations concernant la reproductibilité des cartes cérébrales et les problèmes de puissance statistique associés ne sont pas pertinents pour cette conception d'étude.

La conception statistique de l'étude est une conception à mesures répétées, dans laquelle chaque participant est exposé à toutes les manipulations de l'étude. L'ordre des manipulations subies par chaque participant est randomisé entre les participants. Les enquêteurs utiliseront des tests de randomisation non paramétriques pour toutes les comparaisons statistiques au cours desquelles ils effectueront des tests d'hypothèse (par exemple, analyse de variance à mesures répétées) en utilisant des données « mélangées » (étiquettes de condition mal alignées par rapport à l'activation de la carte mesurée à chaque essai) pour générer une distribution nulle. de tests statistiques sous l’hypothèse nulle d’absence d’effet de leur(s) variable(s) indépendante(s). Une fois que cette procédure est répétée de manière intensive (1 000 fois) par test, la valeur p peut être estimée en comparant la statistique de test calculée à l'aide d'étiquettes intactes à cette distribution nulle, et corrigée pour de multiples comparaisons, le cas échéant (par exemple, via le taux de fausses découvertes). L'utilisation de procédures de permutation pour générer une distribution nulle minimise le recours aux hypothèses paramétriques.

De plus, les expériences de l'étude sont conçues de telle sorte que suffisamment de données soient acquises pour que les données de chaque participant individuel puissent être utilisées pour tester les effets d'intérêt. En conséquence, chaque participant peut être considéré comme une « réplication » indépendante de chaque autre participant. Des études antérieures adoptant une méthodologie similaire par laquelle les reconstructions de stimuli visuels basées sur l'IEM sont comparées entre les conditions ont utilisé des tailles d'échantillon relativement petites (n = 7-8). D'autres études utilisant des modèles de champ récepteurs de population ou un localisateur fonctionnel spécifique à un emplacement, qui sont en principe très similaires à l'approche utilisée ici, ont utilisé des tailles d'échantillon plus petites (par exemple, n = 6).

Taille de l’échantillon et puissance statistique :

Dans cette étude, les enquêteurs acquerront une taille d'échantillon intermédiaire avec des données détaillées par condition de tâche (n = 10 ; 2 séances expérimentales d'IRMf, chacune de 1,5 à 2 heures, pour chaque participant ; ainsi qu'une imagerie anatomique de 2 heures et une cartographie rétinotopique IRMf session). D'un intérêt particulier, une étude a utilisé n = 6 participants pour établir avec une grande taille d'effet dz = 3,52 que les voxels V1 réglés sur un emplacement de stimulus où un stimulus saillant était défini par le contraste des caractéristiques répondent plus fortement que lorsque le contraste des caractéristiques est absent. Dans une autre étude, des tailles d'effet similaires ont été rapportées par ce groupe dans un retour sur investissement sélectif de couleur connu sous le nom de hV4 (n = 6 ; dz = 1,06 et 1,80 pour le contraste basé sur l'orientation et le mouvement, respectivement).

En conséquence, en supposant une taille d'effet prudente de 0,90 (sur la base de celles rapportées précédemment), les enquêteurs s'attendent à ce qu'une taille d'échantillon de n = 10 permettra à l'étude d'être suffisamment puissante (80 %, α = 0,05) pour détecter un changement similaire dans Expérience 1.1, qui est la plus analogue à cette étude (test T apparié unilatéral).

De plus, les enquêteurs ont utilisé leurs données pilotes (n = 3) pour mesurer la taille de l'effet pour la comparaison critique entre les modulations liées à la saillance entre les régions sélectives pour les caractéristiques, afin d'être dz = 3,10 pour la caractéristique définissant la saillance. Ces valeurs sont proportionnées à celles citées ci-dessus et soutiennent en outre le choix de la taille de l'échantillon. Si les analyses des données acquises lors de tests pilotes supplémentaires et d'affinement de l'expérience suggèrent des tailles d'effet plus petites, les enquêteurs affineront les analyses de puissance et ajusteront l'inscription projetée en conséquence pour garantir des résultats robustes et reproductibles. Notez que cette analyse de puissance repose sur des hypothèses paramétriques qui ne seront pas requises pour les analyses proposées, qui font appel à des méthodes de randomisation pour calculer des distributions empiriques nulles.