Source separation analysis of visual cortical dynamics revealed by voltage sensitive dye imaging
Analyse par séparation des sources de la dynamique corticale visuelle mesurée en imagerie optique utilisant un colorant sensible au potentiel
Résumé
The work presented in this thesis consists of a statistical source separation analysis of VSD imaging recordings in order to 1) separate the neural-related signal from the artefacts, and 2) investigate the dynamics of the spatio-temporal patterns of activity created by populations of cells that share common statistics. For this purpose, we performed VSD imaging of areas 17 and 18 in the anaesthetized and paralyzed cat. Full field sinusoidal luminance grating stimulations whose orientation was chosen among 4 or 6 cardinal values were presented moving each at two opposite directions. We developed an analysis method for VSD imaging that separates the neural response from the artefacts on single trials, and extracts the spatio-temporal patterns of activity that are related to functionally differentiable populations. Our denoising method permits to perform single trial analysis, for instance to study trial-to-trial variability of signal-to-noise ratio in neuronal population activity. Furthermore, we could also separate neuronal populations that show different response profiles to orientation and/or to direction of the drifting grating stimuli by using PCA and ICA. The compression and projection of V1 maps in response to drifting gratings on three spatiotemporally structured components allowed us to investigate cortical state dynamics and demonstrate the separation of state trajectories as a function of orientation. The sensitivity of our method appears much higher than that gained with conventional analysis of time courses of individual pixels. We hope in the future to provide a measurement framework to quantify and interpret the responses to more naturalistic stimuli
Ce travail consiste en une analyse statistique de la séparation des sources des enregistrements d'imagerie VSD afin de 1) séparer le signal neuronal des artefacts, et 2) d'étudier la dynamique des motifs spatio-temporels de l'activité créés par les populations neuronales qui partagent des statistiques communes. À cette fin, nous avons effectué des enregistrements en imagerie VSD des zones 17 et 18 du cortex du chat anesthésié et paralysé, en réponse à des réseaux sinusoïdaux de luminance en mouvement et en plein champ. Nous avons développé une méthode d'analyse pour l'imagerie VSD qui sépare la réponse neuronale des artefacts, et extrait les motifs de l'activité qui sont fonctionnellement liés à des populations différentiables. Notre méthode de débruitage permet d'effectuer des analyses sur des essais unitaires, par exemple pour étudier la variabilité intrinsèque de chaque réponse de la population neuronale enregistrée pour une même stimulation. En outre, nous avons pu séparer des populations de neurones qui montrent différents profils de réponse à l'orientation et/ou à la direction des stimuli à l'aide de la PCA et de l'ICA. La compression et la projection de l'activité de V1 sur trois axes de composantes principales nous a permis d'étudier la dynamique des états corticaux et de démontrer la séparabilité des trajectoires d'état en fonction de l'orientation. Nos résultats indiquent que le codage neuronal de la préférence à l'orientation au niveau de la population plutôt que des canaux individuels est plus efficace. Nous espérons à l'avenir fournir un cadre de mesure pour la quantification et l'interprétation des réponses à des stimuli plus naturels