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Mishal Qubad

• The visual system encompasses about 20% of the cerebral cortex1 and plays a pivotal role in higher-order cognitive processes such as attention and working memory. Cognitive impairments constitute a central role in neuropsychiatric disorders such as schizophrenia (SZ). Impairments are described in visual perceptual processes including contrast, and emotion discrimination as well as in the ability to identify visual irregularities and in higher-order cognition like visual attention and working memory. Furthermore, perceptual and higher-order cognitive processes are part of the Research Domain Criteria (RDoC) project that aims to develop dimensional and transdiagnostic constructs with defined links to specific brain circuits.Therefore, the detailed study of the visual system using functional magnetic resonance imaging (fMRI) is essential to understand the processes in healthy individuals but also in populations with neuropsychiatric disorders. Visual mapping techniques include functional localizer tasks to map functionally defined regions like the fusiform face area (FFA), retinotopic mapping to map specific brain regions that are retinotopically organized in full, and visual-field localizer paradigms to define circumscribed areas within retinotopically organized areas.Thus, the latter allow studying local information processing in early visual areas. Despite advances in neuroimaging techniques, analyses of fMRI data at the group-level are impeded by interindividual macroanatomical variability. This reduces the reliability to accurately define visual areas particularly at the group-level and decreases statistical power. Single-subject based solutions for this problem are not appropriate. Analyses after volume-based alignment (VBA) and primary surface-based analyses without macroanatomical alignment do not increase macroanatomical correspondence sufficiently. Cortex-based alignment (CBA) approaches are recommended as an alternative technique to address this obstacle. However, CBA has not been evaluated for visual-field localizer paradigms. Therefore, we aimed to evaluate potential benefits of CBA for an attention-enhanced visual field localizer paradigm that maps circumscribed regions in retinotopically organized visual areas. Since previous studies solely compared surface-based data before and after CBA, we aimed to compare all three techniques: (1) a volume-based alignment (VBA), (2) a surface-based data set without (SBAV) and (3) a surface- based data set with macroanatomical alignment (CBA). Furthermore, we sought to define regions of interest (ROI) that subsequently can be used for the study of higher-order cognitive processes. Also, we aimed to investigate whether CBA facilitates the study of functional asymmetries in early visual areas as these were described in previous studies. Healthy volunteers (n=50) underwent fMRI in a 3- Tesla Siemens Trio scanner while performing an attention-enhanced visual field localizer paradigm. Our task consisted of a series of flickering, black-and white colored checkerboard stimuli that randomly appeared at one of four locations comprising the participants’ visual quadrants. In 25% of the trials the centrally located squares briefly changed their color to yellow (target trial). Participants had to indicate detection of a target by button press. Data analysis was conducted using Brain Voyager 20.6. Our approach for macroanatomical alignment included a high-resolution, multiscale curvature driven alignment procedure minimizing interindividual macroanatomical variability. Here, each folding pattern was aligned to a dynamically updated group average. Thus, we counteracted a possible confounding effect of a suboptimal selection of an individual target brain with a folding pattern deviating considerably from the cohort average. Group ROIs after CBA showed increased spatial consistency, vertical symmetry, and an increase of size. This was corroborated by an increase in the probability of activation overlap of up to 86%. CBA increased macroanatomical correspondence and thus ameliorated results of multi-subject ROI analyses. Functional differences in the form of a downward bias in visual hemifields were measured with increased reliability. In summary, our findings provide clear evidence for the superiority of CBA for the study of local information processing in early visual cortex at the group-level. This approach is of relevance for the study of visual dysfunction in neuropsychiatric disorders including schizophrenia as they show impaired visual processing that in turn impacts higher-order cognitive processes and in consequence functional outcome. In addition, our attention-enhanced visual field localizer paradigm will be useful for machine learning approaches such as multivariate pattern analysis decoding local information processes and connectivity patterns.
• Das visuelle System umfasst ca. 20% des zerebralen Kortex1 und spielt eine bedeutende Rolle in Aufmerksamkeits- sowie Arbeitsgedächtnisprozessen. Kognitive Defizite und Defizite im visuellen System sind zudem zentraler Bestandteil neuropsychiatrischer Erkrankungen wie der Schizophrenie. Bei Patienten mit Schizophrenie werden z.B. Einschränkungen in der selektiven Aufmerksamkeit sowie in der Fähigkeit Unregelmäßigkeiten, Farben und Kontraste adäquat zu erkennen, beschrieben. Diese Beispiele heben die Relevanz eines funktionierenden visuellen Systems sowie die Untersuchung der neurophysiologischen Grundlagen hervor. Befürwortet wird dies auch durch das RDoC-Projekt, welches das Ziel hat, neuropsychiatrische Erkrankungen auf Basis von Defiziten in kognitiven Domänen und neuronalen Netzwerken zu beschreiben. Hierbei wird auch empfohlen, Wahrnehmungsprozesse zu berücksichtigen. Zusammenfassend ist somit die detaillierte Untersuchung des visuellen Systems mittels funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) essenziell, um die Abläufe in gesunden Personen aber auch in Populationen mit einer neuropsychiatrischen Erkrankung zu verstehen. Im Rahmen solcher Untersuchungen gibt es verschiedene Methoden, die genutzt werden können: die Untersuchung funktionell definierter visueller Areale anhand einer sog. functional-localizer Aufgabe, retinotope Kartierung der visuellen Areale, sowie die Untersuchung umschriebener visueller Regionen innerhalb dieser retinotop organisierten Systeme mittels visual-field-localizer Aufgaben. Letztere ermöglichen insbesondere die Untersuchung lokaler Informationsverarbeitung einfacher visueller Stimuli in frühen visuellen Arealen. All diese Ansätze haben eine limitierende Gemeinsamkeit, und zwar interindividuelle, makroanatomische Unterschiede, die die Analysen auf Gruppenebene erschweren und die statistische Aussagekraft minimieren. Als Alternative kann die Anwendung eines kortexbasierten Angleichungsverfahrens (CBA) dienen.41 Für visual-fieldlocalizer Aufgaben ist CBA jedoch noch nicht untersucht. Darüber hinaus beschränkten sich die Untersuchungen bislang primär auf oberflächenbasierte Datenanalysen. Hierbei wurde postuliert, dass oberflächenbasierte Methoden ohne CBA vergleichbar mit strikt volumen-basierten Analysen sind. Ziel unserer Studie war es, Effekte der CBA auf visual-field-localizer Aufgaben zu evaluieren und ROIs zu definieren, die auch für die Untersuchung höherer kognitiver Prozesse genutzt werden können. Darüber hinaus beabsichtigten wir, alle drei Methoden miteinander zu vergleichen: (1) volumenbasierte Angleichung (VBA), (2) oberflächenbasierte Angleichung ohne makroanatomische (SBAV) und (3) mit makroanatomischer Angleichung (CBA). Gesunde Kontrollprobanden (n = 50) ohne neuropsychiatrische Erkrankung bearbeiteten im 3-Tesla-fMRT eine visualfield-localizer Aufgabe, bestehend aus einer Serie blinkender, runder, schwarzweiß-gefärbter Schachbrettmuster. Die Muster erschienen zufällig in vier verschiedenen Gesichtsfeldarealen. In 25 % der Fälle änderte sich die Farbe der zwei zentral gelegenen Quadrate kurzzeitig in Gelb (target trial). Das Bemerken der Änderung sollte mittels Tastendrucks zurückgemeldet werden. Alle drei Analyseverfahren (VBA, SBAV, CBA) wurden mit Brain Voyager durchgeführt. Grundlage der CBA-Methode sind kortikale Faltungsmuster mit der Besonderheit, dass die Datensätze an ein dynamisch aktualisiertes Zielgehirn angeglichen werden. Hierdurch vermeidet man, ein Zielgehirn mit ausgeprägter Abweichung vom Gruppendurchschnitt auszuwählen. Wir definierten vier ROIs für alle drei Methoden (VBA, SBAV, CBA), um diese miteinander zu vergleichen. CBA verbesserte die räumliche Präzision der Gruppenaktivitätskarten und führte zu deutlich symmetrischer und fokussierter Verteilung der Aktivitätscluster. Bestätigt wurde dies durch eine Zunahme der Überlappungswahrscheinlichkeit der Aktivitätscluster um bis zu 86%. Es zeigte sich somit eine deutliche Verbesserung der Ergebnisse der Gruppenanalyse. Funktionelle Unterschiede in Form von Asymmetrien, die in elektrophysiologischen Untersuchungen beschrieben wurden, konnten hierdurch reliabler dargestellt werden. CBA-basierte Analyseverfahren sind somit für die Untersuchung früher visueller Areale einer volumen-basierten aber auch einer rein oberflächen-basierten Analyse ohne makroanatomische Angleichung überlegen und können daher in Patientengruppen, die eine erhöhte interindividuelle makroanatomische Variabilität aufweisen wie der Schizophrenie, genutzt werden.