Skip to main content

Neurocomputationelle Ansätze zur objektiven Funktionsüberprüfung des Sehens

Neuro-computational approaches for objective assessment of visual function

Zusammenfassung

Hintergrund

Retinale Pathologien wirken sich auf Struktur und Funktion der postretinalen Sehbahn aus mit möglicherweise hochgradig negativen Auswirkungen auf den Erfolg innovativer retinaler Therapien, die auf eine Wiederherstellung des Sehvermögens abzielen.

Fragestellung

Aktuelle Entwicklungen im Feld des Neuroimagings und der assoziierten neurocomputationellen Analysen ermöglichen eine detaillierte Darstellung dieses Zusammenhanges und stellen somit eine Vorabeinschätzung des Therapieerfolges in Aussicht.

Methodik

Im vorliegenden Beitrag wird erläutert, wie Innovationen insbesondere der Magnetresonanztomographie-basierten anatomischen, funktionellen und Diffusionsbildgebung für Sehbahnanalysen im Rahmen ophthalmologischer Fragestellungen angewendet werden können.

Ergebnisse

Es werden konkrete Beispiele von Retina- und Sehbahnpathologien im Kontext einer detaillierten Sehbahnanalyse vorgestellt.

Schlussfolgerungen

Es wird ein Konzept entwickelt, das es ermöglicht, diese aussagekräftigen, aber technisch und computationell sehr anspruchsvollen Verfahren in klinische Fragestellungen einzubinden und effizient mit innovativen Therapieansätzen zu verbinden.

Abstract

Background

Retinal pathologies affect the structure and function of post-retinal visual pathways. These post-retinal alterations bear the potential to obstruct the aim of innovative retinal treatment to restore visual function.

Objective

Current developments in the field of neuroimaging and the associated neurocomputational approaches enable a detailed assessment of this interrelationship. As a consequence, they open up the possibility to anticipate the success of treatment.

Methods

This review article demonstrates how innovations particularly in magnetic resonance imaging (MRI)-based anatomical, functional, and diffusion imaging can guide visual pathway assessments that are relevant for ophthalmological applications.

Results

Specific examples of retinal and visual pathway pathologies in the context of a detailed analysis of the visual pathway are described.

Conclusion

A concept is introduced of how to translate the meaningful but technically and computationally challenging neuroimaging procedures into a clinical setting in order to effectively connect these procedures to innovative treatment approaches.

This is a preview of subscription content, access via your institution.

Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4
Abb. 5
Abb. 6

Literatur

  1. 1.

    Roska B, Sahel J‑A (2018) Restoring vision. Nature 557:359–367. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0076-4

    CAS  Article  PubMed  Google Scholar 

  2. 2.

    Heinrich SP, Hoffmann MB (2018) Visual acuity, contrast sensitivity, color vision: Thoughts on psychophysical exams in neuro-ophthalmology. Klin Monatsbl Augenheilkd 235:1212–1217

    Article  Google Scholar 

  3. 3.

    Robson AG, Nilsson J, Li S et al (2018) ISCEV guide to visual electrodiagnostic procedures. Doc Ophthalmol 136:1–26. https://doi.org/10.1007/s10633-017-9621-y

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  4. 4.

    Hamilton R, Bach M, Heinrich SP et al (2020) VEP estimation of visual acuity: a systematic review. Doc Ophthalmol. https://doi.org/10.1007/s10633-020-09770-3

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  5. 5.

    Hamilton R, Bach M, Heinrich SP et al (2021) ISCEV extended protocol for VEP methods of estimation of visual acuity. Doc Ophthalmol 142:17–24. https://doi.org/10.1007/s10633-020-09780-1

    Article  PubMed  Google Scholar 

  6. 6.

    Hoffmann MB, Heinrich SP, Thieme H, Al-Nosairy KO (2018) Reaching beyond the retina with clinical electrophysiology. Klin Monatsbl Augenheilkd 235:1229–1234. https://doi.org/10.1055/a-0715-8072

    Article  PubMed  Google Scholar 

  7. 7.

    Bach M, Heinrich SP (2019) Acuity VEP: improved with machine learning. Doc Ophthalmol 139:113–122. https://doi.org/10.1007/s10633-019-09701-x

    Article  PubMed  Google Scholar 

  8. 8.

    Prins D, Hanekamp S, Cornelissen FW (2016) Structural brain MRI studies in eye diseases: Are they clinically relevant? A review of current findings. Acta Ophthalmol 94:113–121. https://doi.org/10.1111/aos.12825

    Article  PubMed  Google Scholar 

  9. 9.

    Puzniak RJ, Prabhakaran GT, Buentjen L et al (2021) Tracking the visual system—from the optic chiasm to primary visual cortex. Z Epileptol 34:57–66. https://doi.org/10.1007/s10309-020-00384-y

    Article  Google Scholar 

  10. 10.

    Puzniak RJ, Ahmadi K, Kaufmann J et al (2019) Quantifying nerve decussation abnormalities in the optic chiasm. Neuroimage Clin 24:102055. https://doi.org/10.1016/j.nicl.2019.102055

    Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  11. 11.

    Ahmadi K, Fracasso A, Puzniak RJ et al (2020) Triple visual hemifield maps in a case of optic chiasm hypoplasia. Neuroimage 215:116822. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116822

    Article  PubMed  Google Scholar 

  12. 12.

    Hoffmann MB, Kaule F, Grzeschik R et al (2011) Retinotopic mapping of the human visual cortex with functional magnetic resonance imaging – basic principles, current developments and ophthalmological perspectives. Klin Monatsbl Augenheilkd 228:613–620. https://doi.org/10.1055/s-0029-1245625

    CAS  Article  PubMed  Google Scholar 

  13. 13.

    Benson NC, Butt OH, Brainard DH, Aguirre GK (2014) Correction of distortion in flattened representations of the cortical surface allows prediction of V1-V3 functional organization from anatomy. PLoS Comput Biol 10:e1003538. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003538

    CAS  Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  14. 14.

    Dumoulin SO, Wandell BA (2008) Population receptive field estimates in human visual cortex. Neuroimage 39:647–660. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2007.09.034

    Article  PubMed  Google Scholar 

  15. 15.

    Carvalho J, Invernizzi A, Ahmadi K et al (2020) Micro-probing enables fine-grained mapping of neuronal populations using fMRI. Neuroimage 209:116423. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116423

    Article  PubMed  Google Scholar 

  16. 16.

    Leventhal AG, Creel DJ (1985) Retinal projections and functional architecture of cortical areas 17 and 18 in the tyrosinase-negative albino cat. J Neurosci 5:795–807. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.05-03-00795.1985

    CAS  Article  PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  17. 17.

    Hoffmann MB, Dumoulin SO (2015) Congenital visual pathway abnormalities: a window onto cortical stability and plasticity. Trends Neurosci 38:55–65. https://doi.org/10.1016/j.tins.2014.09.005

    CAS  Article  PubMed  Google Scholar 

Download references

Danksagung

Diese Arbeit wurde durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG; HO2002/10‑3, HO2002/20‑1, HO2002/22-1) unterstützt. Wir danken Dr. Joana Carvalho für ihre Unterstützung bei der Erstellung der Abbildungen.

Author information

Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Michael B. Hoffmann.

Ethics declarations

Interessenkonflikt

L. Choritz, H. Thieme, G. Prabhakaran und R.J. Puzniak geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht. M.B. Hoffmann erhielt Unterstützung von der DFG (HO 2002/10‑3, HO 2002, HO 2002/20‑1) und dem European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement (No. 641805 & No. 675033).

Alle beschriebenen Untersuchungen am Menschen oder an menschlichem Gewebe wurden mit Zustimmung der Ethik-Kommission der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg, im Einklang mit nationalem Recht sowie gemäß der Deklaration von Helsinki von 1975 (in der aktuellen, überarbeiteten Fassung) durchgeführt. Von allen beteiligten Patienten liegt eine Einverständniserklärung vor.

Rights and permissions

Reprints and Permissions

About this article

Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Hoffmann, M.B., Choritz, L., Thieme, H. et al. Neurocomputationelle Ansätze zur objektiven Funktionsüberprüfung des Sehens. Ophthalmologe 118, 900–906 (2021). https://doi.org/10.1007/s00347-021-01404-6

Download citation

Schlüsselwörter

  • Visuelle Restauration
  • Visueller Kortex
  • Plastizität
  • Retinitis pigmentosa
  • Chiasma opticum

Keywords

  • Vision restoration
  • Visual cortex
  • Plasticity
  • Retinitis pigmentosa
  • Optic chiasma