A retinal ganglion cell's receptive field is defined as that region on the retinal surface In which a light stimulus will produce a response. A retinal ganglion cell peers out at a small patch of the visual scene through its receptive field and encodes local features with action potentials that pass through the optic nerve to higher centers. Therefore, defining the receptive field of a retinal ganglion cell is essential to understand the electrical characteristics of a ganglion cell. Distribution of receptive fields over retinal surface provides us an Insight how the retinal ganglion cell processes the visual scene. In this paper, we provide the details how to reconstruct the receptive field of a retinal ganglion cell. We recorded the ganglion cell's action potential with multielectrode array when the random checkerboard stimulus was applied. After classifying the retinal waveform Into ON-cell, OFF-cell, ON/OFF-cell, we reconstructed the receptive field of retinal ganglion cell with Matlab. Here, we show the receptive fields of ON-cell and OFF-cell.
Retinal ganglion cells transmit visual scene as an action potential to visual cortex through optic nerve. Conventional recording method using single intra- or extra-cellular electrode enables us to understand the response of specific neuron on specific time. Therefore, it is not possible to determine how the nerve impulses in the population of retinal ganglion cells collectively encode the visual stimulus with conventional recording. This requires recording the simultaneous electrical signals of many neurons. Recent advances in multi-electrode recording have brought us closer to understanding how visual information is encoded by population of retinal ganglion cells. We examined how ganglion cells act together to encode a visual scene with multi-electrode array (MEA). With light stimulation (on duration: 2 sec, off duration: 5 sec) generated on a color monitor driven by custom-made software, we isolated three functional types of ganglion cell activities; ON (35.0$\pm$4.4%), OFF (31.4$\pm$1.9%), and ON/OFF cells (34.6$\pm$5.3%) (Total number of retinal pieces = 8). We observed that nearby neurons often fire action potential near synchrony (< 1 ms). And this narrow correlation is seen among cells within a cluster which is made of 6~8 cells. As there are many more synchronized firing patterns than ganglion cells, such a distributed code might allow the retina to compress a large number of distinct visual messages into a small number of ganglion cells.
Ye, Jang-Hee;Ryu, Sang-Baek;Kim, Kyung-Hwan;Goo, Yong-Sook
Progress in Medical Physics
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v.21
no.2
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pp.209-217
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2010
Retinal prostheses are being developed to restore vision for the blind with retinal diseases such as retinitis pigmentosa (RP) or age-related macular degeneration (AMD). Since retinal prostheses depend upon electrical stimulation to control neural activity, optimal stimulation parameters for successful encoding of visual information are one of the most important requirements to enable visual perception. Therefore, in this paper, we focused on retinal ganglion cell (RGC) responses to different voltage stimulation parameters and compared threshold charge densities in normal and rd1 mice. For this purpose, we used in vitro preparation for the retina of normal and rd1 mice on micro-electrode arrays. When the neural network of rd1 mouse retinas is stimulated with voltage-controlled pulses, RGCs in degenerated retina also respond to voltage amplitude or voltage duration modulation as well in wild-type RGCs. But the temporal pattern of RGCs response is very different; in wild-type RGCs, single peak within 100 ms appears while in RGCs in degenerated retina multiple peaks (~4 peaks) with ~10 Hz rhythm within 400 ms appear. The thresholds for electrical activation of RGCs are overall more elevated in rd1 mouse retinas compared to wild-type mouse retinas: The thresholds for activation of RGCs in rd1 mouse retinas were on average two times higher ($70.50{\sim}99.87\;{\mu}C/cm^2$ vs. $37.23{\sim}61.65\;{\mu}C/cm^2$) in the experiment of voltage amplitude modulation and five times higher ($120.5{\sim}170.6\;{\mu}C/cm^2$ vs. $22.69{\sim}37.57\;{\mu}C/cm^2$) in the experiment of voltage duration modulation than those in wild-type mouse retinas. This is compatible with the findings from human studies that the currents required for evoking visual percepts in RP patients is much higher than those needed in healthy individuals. These results will be used as a guideline for optimal stimulation parameters for upcoming Korean-type retinal prosthesis.
Although the physiological roles of calretinin have not been established, it may simply work as a calcium buffer or may actively work in calcium-mediated signal transduction. Calretinin plays a little role in the transport and physiological buffering of calcium in the adult photoreceptor cells, bipolar cells and horizontal cells of the human retina. We identified the calretinin-immunoreactive neurons in the inner nuclear cell layer and ganglion cell layer and the distribution pattern of the labeled neurons in the retina of a bat, Rhinolophus ferrumequinum, in this study. We observed the existence of calretinin-immunoreactive AII amacrine cell in the inner nuclear layer and ganglion cells in the ganglion cell layer of bat retina through this study. This observation must be significant along with our previous studies as we need to study for more understanding about the unsolved issue of a bat vision and the unique behavioral aspects of bat flight maneuverability.
Since the output of retina for visual stimulus is carried by neurons of very diverse functional properties, it is not adequate to use conventional single electrode for recording the retinal action potential. For this purpose, we used newly developed multichannel recording system for monitoring the simultaneous electrical activities of many neurons in a functioning piece of retina. Retinal action potentials are recorded with an extra-cellular planar array of 60 microelectrodes. In studying the collective activity of the ganglion cell population it is essential to recognize basic functional distinctions between individual neurons. Therefore, it is necessary to detect and to classify the action potential of each ganglion cell out of mixed signal. We programmed M-files with MATLAB for this sorting process. This processing is mandatory for further analysis, e.g. poststimulus time histogram (PSTH), auto-correlogram, and cross-correlogram. We established MATLAB based protocol for waveform classification and verified that this approach was effective as an initial spike sorting method.
Retinal prosthesis is regarded as the most feasible method for the blind caused by retinal diseases such as retinitis pigmentosa (RP) or age related macular degeneration (AMD). Recently Korean consortium launched for developing retinal prosthesis. One of the prerequisites for the success of retinal prosthesis is the optimization of the electrical stimuli applied through the prosthesis. Since electrical characteristics of degenerate retina are expected to differ from those of normal retina, we performed voltage stimulation experiment both in normal and degenerate retina to provide a guideline for the optimization of electrical stimulation for the upcoming prosthesis. After isolation of retina, retinal patch was attached with the ganglion cell side facing the surface of microelectrode arrays (MEA). $8{\times}8$ grid layout MEA (electrode diameter: $30{\mu}m$, electrode spacing: $200{\mu}m$, and impedance: $50k{\Omega}$ at 1 kHz) was used to record in-vitro retinal ganglion cell activity. Mono-polar electrical stimulation was applied through one of the 60 MEA channel, and the remaining channels were used for recording. The electrical stimulus was a constant voltage, charge-balanced biphasic, anodic-first square wave pulse without interphase delay, and 50 trains of pulse was applied with a period of 2 sec. Different electrical stimuli were applied. First, pulse amplitude was varied (voltage: $0.5{\sim}3.0V$). Second, pulse duration was varied $(100{\sim}1,200{\mu}s)$. Evoked responses were analyzed by PSTH from averaged data with 50 trials. Charge density was calculated with Ohm's and Coulomb's law. In normal retina, by varying the pulse amplitude from 0.5 to 3V with fixed duration of $500{\mu}s$, the threshold level for reliable ganglion cell response was found at 1.5V. The calculated threshold of charge density was $2.123mC/cm^2$. By varying the pulse duration from 100 to $1,200{\mu}s$ with fixed amplitude of 2V, the threshold level was found at $300{\mu}s$. The calculated threhold of charge density was $1.698mC/cm^2$. Even after the block of ON-pathway with L-(1)-2-amino-4-phosphonobutyric acid (APB), electrical stimulus evoked ganglion cell activities. In this APB-induced degenerate retina, by varying the pulse duration from 100 to $1200{\mu}s$ with fixed voltage of 2 V, the threshold level was found at $300{\mu}s$, which is the same with normal retina. More experiment with APB-induced degenerate retina is needed to make a clear comparison of threshold of charge density between normal and degenerate retina.
Parvalbumin occurs in various types of cells in the retina. We previously reported parvalbumin distribution in the inner nuclear layer of bat retina. In the present study, we identified the parvalbumin-immunoreactive neurons in the ganglion cell layer of the retina of a bat, Rhinolophus ferrumequinum, and investigated the distribution pattern of the labeled neurons. Parvalbumin immunoreactivity was found in numerous cell bodies in the ganglion cell layer. Quantitative analysis showed that these cells had medium to large-sized somas. The soma diameter of the parvalbumin-immunoreactive cells in the ganglion cell layer ranged from 12.35 to 19.12 ${\mu}m$ (n=166). As the fibers in the nerve fiber layer were also stained, the majority of parvalbumin-immunoreactive cells in the ganglion cell layer should be medium to large-sized retinal ganglion cells. The mean nearest neighbor distance of the parvalbumin-immunoreactive cells in the ganglion cell layer of the bat retina ranged from 59.57 to 62.45 ${\mu}m$ and the average regularity index was 2.95 ${\pm}$ 0.3 (n=4). The present results demonstrate that parvalbu-min is expressed in medium to large-sized retinal ganglion cells in bat retina, and they have a well-or-ganized distributional pattern with regular mosaics. These results should be important as they are applicable to a better understanding of the unsolved issue of a bat vision. This data will help to provide fundamental knowledge for the better understanding of the unique behavioral aspects of bat flight maneuverability.
Purpose: The objective of this study was to investigate the visual system of the greater horseshoe bat (Rhinolophus ferrumequinum) by location analysis of some major neurotransmitters glutamate, ${\gamma}$-aminobutyric acid (GABA), acetylcholine, and their receptors, and $m{\ddot{u}}ller$ glial cells in retina. Methods: Standard immunocytochemical techniques were used after vibratome section of retinal tissues of adult greater horseshoe bat for this study. Immnoreactions in immunofluorescence images were analyzed using confocal microscope. Results: Anti-glutamate-immunoreactive neurons were mainly localized in the ganglion cell layer (GCL). The majority of anti-GABA-immunoreactive cells distributed in the inner nuclear layer (INL), and GABAA receptors were localized in the inner plexiform layer (IPL). Anti-choline acetyltransferase-immuoreactive cholinergic neurons were mainly located in the INL and GCL, and most of nicotinic acetylcholine receptors were localized in the IPL. The $m{\ddot{u}}ller$ cells in the retina of the greater horseshoe bat stretched theirs range from the GCL to outer nuclear layer (ONL). Conclusions: This study revealed that the retinas of the greater horseshoe bats contain the same major neurotransmitters and receptors, and glial cell in visually functional mammalian retinas. The present results may suggest that the greater horseshoe bats have the functional retinas for visual analysis through the organized retinal neural circuits.
The Principal component analysis (PCA) is a well-known data analysis method that is useful in linear feature extraction and data compression. The PCA is a linear transformation that applies an orthogonal rotation to the original data, so as to maximize the retained variance. PCA is a classical technique for obtaining an optimal overall mapping of linearly dependent patterns of correlation between variables (e.g. neurons). PCA provides, in the mean-squared error sense, an optimal linear mapping of the signals which are spread across a group of variables. These signals are concentrated into the first few components, while the noise, i.e. variance which is uncorrelated across variables, is sequestered in the remaining components. PCA has been used extensively to resolve temporal patterns in neurophysiological recordings. Because the retinal signal is stochastic process, PCA can be used to identify the retinal spikes. With excised rabbit eye, retina was isolated. A piece of retina was attached with the ganglion cell side to the surface of the microelectrode array (MEA). The MEA consisted of glass plate with 60 substrate integrated and insulated golden connection lanes terminating in an 8${\times}$8 array (spacing 200 $\mu$m, electrode diameter 30 $\mu$m) in the center of the plate. The MEA 60 system was used for the recording of retinal ganglion cell activity. The action potentials of each channel were sorted by offline analysis tool. Spikes were detected with a threshold criterion and sorted according to their principal component composition. The first (PC1) and second principal component values (PC2) were calculated using all the waveforms of the each channel and all n time points in the waveform, where several clusters could be separated clearly in two dimension. We verified that PCA-based waveform detection was effective as an initial approach for spike sorting method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.351-353
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1998
본 논문에서는 보다 효율적인 영상 처리를 위해 생물 시각 시스템의 특성을 반영하는 영상 표현 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 단순화된 특성들만을 이용한 것인데 비해 본 논문에서 제안하는 방법은 고등 생물의 시각이 독립된 처리 경로를 가진 다는 점에 기반을 두고 있으며, 각 처리 경로의 시작이 되는 두 가지의 신경절 세포가 가지는 수용장의 분포 및 크기의 특성을 독립적으로 고려하여 각각 인식 및 움직임 정보 처리에 효율적인 영상 표현을 얻어낸다. 제안된 방법에 대한 실험 및 분석을 통하여 본 방법이 영상의 데이터를 효율적으로 축약시켜줄 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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