Sondare il ruolo delle mappe dimensionali delle caratteristiche nella cognizione visiva: impatto del mantenimento della memoria di lavoro (Esperto 2.3)

In questo esperimento, i partecipanti si impegneranno in tutte le condizioni del compito in un progetto a misure ripetute. I partecipanti non vengono assegnati in modo casuale ai gruppi, poiché tutti i partecipanti sperimenteranno la stessa serie di manipolazioni sperimentali. In questo esperimento, i partecipanti si impegneranno in una serie di impegnativi compiti di memoria di lavoro visiva mentre la posizione dei loro occhi viene monitorata durante la scansione fMRI.

In tutti i compiti, i partecipanti ricorderanno e riporteranno con precisione una caratteristica (colore o movimento) di uno stimolo presentato in periferia. Le risposte comportamentali verranno registrate premendo un pulsante, che i partecipanti effettueranno utilizzando una casella di pulsanti compatibile con fMRI tenuta nella mano destra.

In questo esperimento, gli investigatori manipoleranno aspetti del compito comportamentale - valore e dimensione delle caratteristiche ricordate - mantenendo la visualizzazione dello stimolo simile (spostamento di punti colorati; direzione del movimento, posizione e colore variati casualmente in ogni prova). Queste manipolazioni consentiranno ai ricercatori di testare il ruolo delle regioni di interesse retinotopiche (ROI) selettive per le caratteristiche nel supportare le rappresentazioni spaziali e delle caratteristiche degli stimoli visivi ricordati in brevi ritardi.

In questo esperimento (Esperimento 2.3), i ricercatori presenteranno un singolo stimolo in una posizione periferica su uno sfondo bianco contenente punti in movimento di colore equiluminante (tonalità di colore casuale e direzione di movimento planare casuale). I partecipanti verranno invitati all'inizio di ogni prova a ricordare e segnalare il colore preciso dei punti o la direzione precisa del movimento. Se l'attenzione e la codifica di una dimensione caratteristica modulano i profili di attivazione all'interno della corrispondente mappa dimensionale, i ricercatori si aspettano di vedere un miglioramento selettivo della rappresentazione dello stimolo nella mappa dimensionale di una regione che preferisce la caratteristica frequentata.

I partecipanti verranno inoltre sottoposti a scansione per una sessione di mappatura anatomica e retinotopica, che consentirà ai ricercatori di identificare le regioni del cervello per ulteriori analisi utilizzando procedure consolidate e standardizzate.

PROGETTAZIONE STATISTICA E POTENZA

Gli studi fMRI descritti in questo record di studio utilizzano un modello di codifica invertita (IEM) per la posizione spaziale per quantificare le rappresentazioni dello stimolo nelle mappe spaziali ricostruite del campo visivo sulla base di modelli di attivazione misurati in ROI selettive delle caratteristiche retinotopiche. I ricercatori identificano rigorosamente le ROI utilizzando tecniche di localizzazione e mappatura retinotopica indipendenti e utilizzano un'attività di "mappatura" per stimare un modello di codifica "fisso" da utilizzare in tutte le condizioni in ciascun esperimento riportato. Queste decisioni di progettazione assicurano che i ricercatori possano massimizzare la loro capacità di rilevare gli effetti delle loro manipolazioni di interesse all'interno dei singoli partecipanti e delle regioni del cervello e massimizzare il potere statistico. I ricercatori utilizzano un compromesso tra l'imaging profondo di diverse condizioni sperimentali e di stimolo all'interno dei singoli partecipanti e l'aggregazione dei dati attraverso un campione moderato di questi partecipanti con immagini profonde (n = 10; vedere sotto). Ciò consente ai ricercatori di ottenere stime riproducibili e di alta qualità delle rappresentazioni degli stimoli basate su modelli attraverso le manipolazioni dei compiti e degli stimoli all'interno dei singoli partecipanti e di condurre un'inferenza statistica su queste misurazioni nel campione di studio.

Le analisi fMRI saranno condotte all'interno del cervello individuale di ciascun partecipante e ai voxel verranno assegnate etichette "regionali" secondo criteri indipendenti (mappatura retinotopica funzionale). Di conseguenza, non esistono confronti che richiedano un preciso allineamento del tessuto cerebrale tra i partecipanti, né la generazione di "mappe" medie di gruppo dell'attivazione cerebrale. Pertanto, le preoccupazioni sulla riproducibilità delle mappe cerebrali e le preoccupazioni relative al potere statistico associato sono irrilevanti per il disegno di questo studio.

Il disegno statistico dello studio è un disegno a misure ripetute, in base al quale ciascun partecipante è esposto a tutte le manipolazioni nello studio. L'ordine delle manipolazioni sperimentate da ciascun partecipante è randomizzato tra i partecipanti. Gli investigatori utilizzeranno test di randomizzazione non parametrici per tutti i confronti statistici in base ai quali condurranno test di ipotesi (ad esempio, analisi della varianza a misure ripetute) utilizzando dati "mischiati" (etichette di condizioni disallineate rispetto all'attivazione della mappa misurata in ciascuna prova) per generare una distribuzione nulla delle statistiche di test sotto l’ipotesi nulla di nessun effetto delle loro variabili indipendenti. Una volta che questa procedura viene ripetuta ampiamente (1.000 volte) per test, il valore p può essere stimato confrontando la statistica del test calcolata utilizzando etichette intatte con questa distribuzione nulla e corretta per confronti multipli, a seconda dei casi (ad esempio, tramite il tasso di false scoperte). L'utilizzo di procedure di permutazione per generare una distribuzione nulla riduce al minimo la dipendenza da ipotesi parametriche.

Inoltre, gli esperimenti all'interno dello studio sono progettati in modo tale da acquisire dati sufficienti da poter utilizzare i dati di ciascun singolo partecipante per testare gli effetti di interesse. Di conseguenza, ogni partecipante può essere considerato una "replica" indipendente di ogni altro partecipante. Precedenti studi che adottavano una metodologia simile in base alla quale le ricostruzioni basate su IEM degli stimoli visivi venivano confrontate tra le condizioni avevano impiegato campioni di dimensioni relativamente piccole (n = 7-8). Altri studi che utilizzano modelli di campo recettivo della popolazione o localizzatori funzionali specifici per posizione, che sono in linea di principio molto simili all'approccio qui impiegato, hanno utilizzato campioni di dimensioni più piccole (ad esempio, n = 6).

Dimensione del campione e potere statistico:

In questo studio, i ricercatori acquisiranno una dimensione del campione intermedia con dati estesi per condizione di attività (n = 10; 2 sessioni sperimentali di fMRI, ciascuna di 1,5-2 ore, per ciascun partecipante; insieme a un imaging anatomico di 2 ore e una mappatura retinotopica fMRI sessione). Di particolare interesse, uno studio ha utilizzato n = 6 partecipanti per stabilire con una dimensione dell'effetto di grandi dimensioni dz = 3,52 che i voxel V1 sintonizzati su una posizione di stimolo in cui uno stimolo saliente era definito dal contrasto delle caratteristiche rispondono più fortemente rispetto a quando il contrasto delle caratteristiche è assente. In un altro studio, dimensioni dell'effetto simili sono state riportate da questo gruppo in una ROI selettiva del colore nota come hV4 (n = 6; dz = 1,06 e 1,80 rispettivamente per il contrasto basato sull'orientamento e sul movimento).

Di conseguenza, assumendo una dimensione dell'effetto conservativa di 0,90 (sulla base di quelle riportate in precedenza), i ricercatori si aspettano che una dimensione del campione di n = 10 consentirà allo studio di essere ben potenziato (80%, α = 0,05) per rilevare un cambiamento simile in Esperimento 1.1, che è molto analogo a questo studio (test T accoppiato a una coda).

Inoltre, i ricercatori hanno utilizzato i loro dati pilota (n = 3) per misurare la dimensione dell'effetto per il confronto critico tra le modulazioni correlate alla salienza tra regioni selettive delle caratteristiche per essere dz = 3,10 per la caratteristica che definisce la salienza. Questi valori sono commisurati a quelli sopra citati e supportano ulteriormente la selezione della dimensione del campione. Se le analisi dei dati acquisiti durante ulteriori test pilota e il perfezionamento dell'esperimento suggeriscono dimensioni dell'effetto inferiori, i ricercatori perfezioneranno le analisi di potenza e adatteranno di conseguenza l'iscrizione prevista per garantire risultati robusti e riproducibili. Si noti che questa analisi di potenza si basa su ipotesi parametriche che non saranno richieste per le analisi proposte, che invocano metodi di randomizzazione per calcolare distribuzioni empiriche nulle.