Abstract High-resolution fMRI in the sub-millimeter regime allows researchers to resolve brain activity across cortical layers and columns non-invasively. While these high-resolution data make it possible to address novel questions of directional information flow within and across brain circuits, the corresponding data analyses are challenged by MRI artifacts, including image blurring, image distortions, low SNR, and restricted coverage. These challenges often result in insufficient spatial accuracy of conventional analysis pipelines. Here we introduce a new software suite that is specifically designed for layer-specific functional MRI: LayNii. This toolbox is a collection of command-line executable programs written in C/C++ and is distributed open-source and as pre-compiled binaries for Linux, Windows, and macOS. LayNii is designed for layer-fMRI data that suffer from SNR and coverage constraints and thus cannot be straightforwardly analyzed in alternative software packages. Some of the most popular programs of LayNii contain ‘layerification’ and columnarization in the native voxel space of functional data as well as many other layer-fMRI specific analysis tasks: layer-specific smoothing, model-based vein mitigation of GE-BOLD data, quality assessment of artifact dominated sub-millimeter fMRI, as well as analyses of VASO data. Highlights A new software toolbox is introduced for layer-specific functional MRI: LayNii. LayNii is a suite of command-line executable C++ programs for Linux, Windows, and macOS. LayNii is designed for layer-fMRI data that suffer from SNR and coverage constraints. LayNii performs layerification in the native voxel space of functional data. LayNii performs layer-smoothing, GE-BOLD deveining, QA, and VASO analysis. Abstract Figure Graphical abstract

Abstract To what extent is the size of the blood-oxygen-level-dependent (BOLD) response influenced by factors other than neural activity? In a re-analysis of three neuroimaging datasets (male and female human participants), we find large systematic inhomogeneities in the BOLD response magnitude in primary visual cortex (V1): stimulus-evoked BOLD responses, expressed in units of percent signal change, are up to 50% larger along the representation of the horizontal meridian than the vertical meridian. To assess whether this surprising effect can be interpreted as differences in local neural activity, we quantified several factors that potentially contribute to the size of the BOLD response. We find relationships between BOLD response magnitude and cortical thickness, curvature, depth and macrovasculature. These relationships are consistently found across subjects and datasets and suggest that variation in BOLD response magnitudes across cortical locations reflects, in part, differences in anatomy and vascularization. To compensate for these factors, we implement a regression-based correction method and show that after correction, BOLD responses become more homogeneous across V1. The correction reduces the horizontal/vertical difference by about half, indicating that some of the difference is likely not due to neural activity differences. We conclude that interpretation of variation in BOLD response magnitude across cortical locations should consider the influence of the potential confounding factors of thickness, curvature, depth and vascularization. Significance statement The magnitude of the BOLD signal is often used as a surrogate of neural activity, but the exact factors that contribute to its strength have not been studied on a voxel-wise level. Here, we examined several anatomical and measurement-related factors to assess their relationship with BOLD signal magnitude. We find that BOLD magnitude correlates with cortical anatomy, depth and macrovasculature. To remove the contribution of these factors, we propose a simple, data-driven correction method that can be used in any functional magnetic resonance imaging (fMRI) experiment. After accounting for the confounding factors, BOLD magnitude becomes more spatially homogenous. Our correction method improves the ability to make more accurate inferences about local neural activity from fMRI data.

A bstract Mesoscopic (0.1-0.5 mm) interrogation of the living human brain is critical for advancing neuroscience and bridging the resolution gap with animal models. Despite the variety of MRI contrasts measured in recent years at the mesoscopic scale, in vivo quantitative imaging of T 2 * has not been performed. Here we provide a dataset containing empirical T 2 * measurements acquired at 0.35 × 0.35 × 0.35 mm 3 voxel resolution using 7 Tesla MRI. To demonstrate unique features and high quality of this dataset, we generate flat map visualizations that reveal fine-scale cortical substructures such as layers and vessels, and we report quantitative depth-dependent T 2 * (as well as R 2 *) values in primary visual cortex and auditory cortex that are highly consistent across subjects. This dataset is freely available at https://doi.org/10.17605/OSF.IO/N5BJ7 , and may prove useful for anatomical investigations of the human brain, as well as for improving our understanding of the basis of the T 2 * -weighted (f)MRI signal.

Abstract Cortical columns of direction-selective neurons in the motion sensitive area (MT) have been successfully established as a microscopic feature of the neocortex in animals. The same property has been investigated at mesoscale (<1 mm) in the homologous brain area (hMT+, V5) in living humans by using ultra-high field functional magnetic resonance imaging (fMRI). Despite the reproducibility of the selective response to axis-of-motion stimuli, clear quantitative evidence for the columnar organization of hMT+ is still lacking. Using cerebral blood volume (CBV)-sensitive fMRI at 7 Tesla with submillimeter resolution and high spatial specificity to microvasculature, we investigate the columnar functional organization of hMT+ in 5 participants perceiving axis-of-motion stimuli for both blood oxygenation level dependent (BOLD) and vascular space occupancy (VASO) contrast mechanisms provided by the used Slab-Selective Slice Inversion (SS-SI)-VASO sequence. With the development of a new searchlight algorithm for column detection, we provide the first quantitative columnarity map that characterizes the entire 3D hMT+ volume. Using voxel-wise measures of sensitivity and specificity, we demonstrate the advantage of using CBV-sensitive fMRI to detect mesoscopic cortical features by revealing higher specificity of axis-of-motion cortical columns for VASO as compared to BOLD contrast. These voxel-wise metrics also provide further insights on how to mitigate the highly debated draining veins effect. We conclude that using CBV-VASO fMRI together with voxel-wise measurements of sensitivity, specificity and columnarity offers a promising avenue to quantify the mesoscopic organization of hMT+ with respect to axis-of-motion stimuli. Furthermore, our approach and methodological developments are generalizable and applicable to other human brain areas where similar mesoscopic research questions are addressed.

Abstract Cortical depth-dependent functional magnetic resonance image (fMRI), also known as layer-fMRI, has the potential to capture directional neural information flow of brain computations within and across large-scale cortical brain networks. E.g., layer-fMRI can differentiate feedforward and feedback cortical input in hierarchically organized brain networks. Recent advancements in 3D-EPI sampling approaches and MR contrast generation strategies have allowed proof-of-principle studies showing that layer-fMRI can provide sufficient data quality for capturing laminar changes in functional connectivity. These studies have however not shown how reliable the signal is and how repeatable the respective results are. It is especially unclear whether whole-brain layer-fMRI functional connectivity protocols are widely applicable across common neuroscience-driven analysis approaches. Moreover, there are no established preprocessing fMRI methods that are optimized to work for whole-brain layer-fMRI datasets. In this work, we aimed to serve the field of layer-fMRI and build tools for future routine whole-brain layer-fMRI in application-based neuroscience research. We have developed publicly available sequences, acquisition protocols, and processing pipelines for whole-brain layer-fMRI. These protocols are validated across 60 hours of scanning in nine participants. Specifically, we identified and exploited methodological advancements for maximizing tSNR efficiency and test-retest reliability. We are sharing an extensive multi-modal whole-brain layer-fMRI dataset (20 scan hours of movie-watching in a single participant) for the purpose of benchmarking future method developments: The Kenshu dataset. With this dataset, we are also exemplifying the usefulness of whole brain layer-fMRI for commonly applied analysis approaches in modern cognitive neuroscience fMRI studies. This includes connectivity analyses, representational similarity matrix estimations, general linear model analyses, principal component analysis clustering, etc. We believe that this work paves the road for future routine measurements of directional functional connectivity across the entire brain. Graphical Abstract

Abstract How functional MRI (fMRI) data are analyzed depends on the researcher and the toolbox used. It is not uncommon that the processing pipeline is rewritten for each new dataset. Consequently, code transparency, quality control and objective analysis pipelines are important for improving reproducibility in neuroimaging studies. Toolboxes, such as Nipype and fMRIPrep, have documented the need for and interest in automated pre-processing analysis pipelines. Recent developments in data-driven models combined with high-resolution neuroimaging datasets have strengthened the need not only for a standardized preprocessing workflow but also for a reliable and comparable statistical pipeline. Here, we introduce fMRIflows: a consortium of fully automatic neuroimaging pipelines for fMRI analysis, which performs standard preprocessing, as well as 1st- and 2nd-level univariate and multivariate analyses. In addition to the standardized pre-processing pipelines, fMRIflows provides flexible temporal and spatial filtering to account for datasets with increasingly high temporal resolution and to help appropriately prepare data for advanced machine learning analyses, improving signal decoding accuracy and reliability. This paper first describes fMRIflows’ structure and functionality, then explains its infrastructure and access, and lastly validates the toolbox by comparing it to other neuroimaging processing pipelines such as fMRIPrep, FSL and SPM. This validation was performed on three datasets with varying temporal sampling and acquisition parameters to prove its flexibility and robustness. fMRIflows is a fully automatic fMRI processing pipeline that uniquely offers univariate and multivariate single-subject and group analyses as well as pre-processing.

Abstract We conducted a comparative analysis of primate cerebral size and neocortical folding using magnetic resonance imaging data from 65 individuals belonging to 34 different species. We measured several neocortical folding parameters and studied their evolution using phylogenetic comparative methods. Our results suggest that the most likely model for neuroanatomical evolution is one where differences appear randomly (the Brownian Motion model), however, alternative models cannot be completely ruled out. We present estimations of the ancestral primate phenotypes as well as estimations of the rates of phenotypic change. Based on the Brownian Motion model, the common ancestor of primates may have had a folded cerebrum similar to that of a small lemur such as the aye-aye. Finally, we observed a non-linear relationship between fold wavelength and fold depth with cerebral volume. In particular, gyrencephalic primate neocortices across different groups exhibited a strikingly stable fold wavelength of about 12 mm (± 20%), despite a 20-fold variation in cerebral volume. We discuss our results in the context of current theories of neocortical folding.

Layers and columns are the dominant processing units in the human (neo)cortex at the mesoscopic scale. While the blood oxygenation dependent (BOLD) signal has a high detection sensitivity, it is biased towards unwanted signals from large draining veins at the cortical surface. The additional fMRI contrast of vascular space occupancy (VASO) has the potential to augment the neuroscientific interpretability of layer-fMRI results by means of capturing complementary information of locally specific changes in cerebral blood volume (CBV). Specifically, VASO is not subject to unwanted sensitivity amplifications of large draining veins. Because of constrained sampling efficiency, it has been mainly applied in combination with efficient block task designs and long trial durations. However, to study cognitive processes in neuroscientific contexts, or probe vascular reactivity, short stimulation periods are often necessary. Here, we developed a VASO acquisition procedure with a short acquisition period (895 ms volume acquisition) and sub-millimetre resolution. During visual event-related stimulation, we show reliable responses in visual cortices within a reasonable number of trials (∼20). Furthermore, the short TR and high spatial specificity of our VASO implementation enabled us to show differences in laminar reactivity and onset times. Finally, we explore the generalizability to a different stimulus modality (somatosensation). With this, we showed that CBV-sensitive VASO provides the means to capture layer-specific haemodynamic responses with high spatio-temporal resolution and is able to be used with event-related paradigms.

Abstract Selective attention enables the preferential processing of relevant stimulus aspects. Invasive animal studies have shown that attending a sound feature rapidly modifies neuronal tuning throughout the auditory cortex. Human neuroimaging studies have reported enhanced auditory cortical responses with selective attention. To date, it remains unclear how the results obtained with functional magnetic resonance imaging (fMRI) in humans relate to the electrophysiological findings in animal models. Here we aim to close the gap between animal and human research by combining a selective attention task similar in design to those used in animal electrophysiology with high spatial resolution ultra-high field fMRI at 7 Tesla. Specifically, human participants perform a detection task, while the probability of target occurrence varies with sound frequency. Contrary to previous fMRI studies, we show that selective attention reduces responses to the attended frequencies in those neuronal populations preferring the attended frequency. Through population receptive field (pRF) mapping, we furthermore show that these response reductions are at least partially driven by frequency-induced pRF narrowing. The difference between our results to those of previous fMRI studies supports the notion that the influence of selective attention on auditory cortex is diverse and may depend on context, task, and auditory processing stage.

The human superior temporal plane, the site of the auditory cortex, displays a high inter-individual macro-anatomical variation. This questions the validity of curvature based alignment (CBA) methods for in vivo imaging data. Here, we have addressed this issue by developing CBA+, which is a cortical surface registration method that uses prior macro-anatomical knowledge. We validate this method by using cyto-architectonic areas on ten individual brains (which we make publicly available). Compared to volumetric and standard surface registration, CBA+ results in a more accurate cyto-architectonic auditory atlas. The improved correspondence of micro-anatomy following the improved alignment of macro-anatomy validates the superiority of CBA+ compared to CBA. In addition, we use CBA+ to align in vivo and post mortem data. This allows projection of functional and anatomical information collected in vivo onto the cyto-architectonic areas, which has potential to contribute to ongoing debate on the parcellation of the human auditory cortex.