Topographical and Quantitative Characterization of Visual Field Representation in Human Cortex with Multifocal fMRI

With multifocal technique, responses from several visual field or retinal locations are characterized concurrently. Multifocal technique is used in electroretinograms and visually evoked potentials. In this thesis, multifocal fMRI (mffMRI) and tools for multifocal data analysis have been developed. In addition, human cortex has been analysed with mffMRI. Several visual cortical areas are organized retinotopically, i.e. neighbouring locations in visual field are mapped next to each other also in the cortex. Thus far, the retinotopic organization of visual cortex has been mapped in fMRI with so-called phase-encoded approach where the borders between visual areas can be mapped accurately with Fourier analysis. MffMRI responses are discrete, so compared to the phase-encoded response, the data-analysis is more straightforward and visual field representation is accurate also within visual areas. With our multifocal stimulus, visual field (1°-12°) was divided into 60 regions. Six subjects participated in the study. As reference, retinotopy was also mapped with phase-encoded approach. The results from mffMRI are promising; for all the subjects all 60 visual field regions evoked strong responses in VI and a subset also in V2 and V3. The statistical analysis of multifocal data was done with SPM2 Matlab toolbox and surface-oriented analysis with BALC toolbox. To illustrate the anisotropies in the visual cortex, an mffMRI grid was implemented. In addition, a function for the visualization of the retinotopic organization over an anatomical image has been developed and individual visual field representation in the cortex has been analysed with a mathematical model. MffMRI has potential for wide use in basic research and as clinical tool. One future aim is to develop multifocal MEG paradigm and to use mffMRI results as a priori models in MEG-analysis. For clinical use, it is essential that the statistical analysis of multifocal data has been automated. MffMRI provides rapid and ac
Multifokaalisella tekniikalla kartoitetaan samanaikaisesti useiden näkökentän tai retinan alueiden vasteita. Multifokaalista tekniikkaa on käytetty elektroretinogrammeissa ja näköherätepotentiaaleissa. Tässä työssä on kehitetty multifokaalista fMRl:ta (mffMRI) ja työkaluja multifokaalidatan analysointiin sekä analysoitu näkökentän edustusta ihmisen aivokuorella. Useat aivojen näköalueet ovat järjestyneet retinotooppisesti, eli viereiset näkökentän pisteet kuvautuvat viereisiksi myös aivokuorella. Tähän saakka näköaivokuoren retinotopiaa on fMRl:ssa kartoitettu niin kutsutulla vaihekoodatulla menetelmällä, jossa Fourier-analyysin avulla saadaan tarkasti selvitettyä retinotooppisten näköalueiden rajat. MffMRl:n vasteet ovat erillisiä, joten verrattuna vaihekoodattuun vasteeseen data-analyysi on suoraviivaisempaa ja tieto näkökenttäedustuksesta on tarkkaa myös näköalueiden sisällä. Multifokaaliärsykkeemme sisälsi 60 aluetta eksentrisyyksillä 1°-12°. Tutkimukseen osallistui kuusi koehenkilöä. Vertailun vuoksi retinotopia kartoitettiin my6s vaihekoodatul1a menetelmällä. MffMRl:n tulokset ovat lupaavia; kaikille koehenkilöille kaikki 60 näkökentän aluetta herättivät voimakkaat vasteet ensimmäisellä näköaivokuorella ja osa lisäksi näköalueilla V2 ja V3. Multifokaalidatalle tehtiin statistinen analyysi SPM2-ohjelmistolla ja pintaorientoitunut analyysi BALC-ohjelmistolla. Näköaivokuoren anisotropian havainnollistamiseksi kehitettiin MffMRl-verkko. Lisäksi on kehitetty funktio, jonka avulla retinotooppista järjestäytymistä voidaan tarkastella my6s suoraan anatomisen MRl-kuvan päällä sekä analysoitu näkökentän edustusta yksilötasolla matemaattisella mallilla. MffMRI:lla on potentiaalia laajaan käyttöön perustutkimuksessa ja kliinisenä työkaluna. Tulevaisuudessa on tarkoitus kehittää multifokaalinen MEG-paradigma ja käyttää MffMRI-tuloksia a priori-malleina MEG-analyysissa. Kliiniselle käytölle on olennaista, että multifokaalidatan statistinen analyysi on automatisoitu. MfMRl:n