Korku duygusunun beyinde zaman algısı süreçlerine etkisi ve İMRG'de büyük sinyal değişimlerini düzelten yöntemlerin karşılaştırılması
The effect of fear on the timing mechanisms of the brain and comparison of motion spike correction methods in FMRI data
Yazar: HİKMET EMRE KALE
Danışman: PROF. DR. METEHAN ÇİÇEK
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Disiplinlerarası Sinir Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Fizyoloji = Physiology ; Psikoloji = Psychology

Özet:
Zaman algısı hassasiyetinin korkulu yüzler gibi duygusal uyaranlardan etkilendiği bilinmektedir. Tehditkâr uyaranın zaman algısına etkisi görev tipi ve deneyde kullanılan süre aralığı gibi birçok etkene bağlıdır. Bu çalışmada sağlıklı kontrollerde (N = 26) iki seçenekli bir zaman algısı görevi kullanılarak, duygunun zaman algısı üzerindeki etkisi işlevsel Manyetik Rezonans Görüntüleme (iMRG) ile değerlendirildi. Yüzde sinyal değişimlerinin zamanla nasıl değiştiğini görmek için aktif bölgelerde Finite Impulse Response (FIR) analizi gerçekleştirildi. Ayrıca bağlantısallığın seçilen bölgeler arasında nasıl değiştiğini görmek için PPI analizi yapıldı. Zaman algısının sağ lateralize frontoparyetal ağı aktive ettiği görülürken, yüz ayırt etme görevinin ise amigdala ve fuziform yüz alanında (FFA) aktivasyona yol açtığı görülmüştür. Yüz ifadesi farkının (Korkulu - Nötr) hiçbir vokseli aktive etmediği görüldü. Diğer yandan yüzde sinyal değişimi zaman serileri amigdala ve FFA'nın korkulu ve nötr yüzlerin ikisinde de aktif olduğunu göstermiştir. Son olarak amigdala ve FFA bölgelerinin middle frontal girus ile bağlantısallığının görev durumu ile değiştiği görülmüştür. Bu da prefrontal-amigdala bağlantısallığının yüz işleme ve zaman algısının bütünleşmesinde önemi olabileceğini göstermektedir. Kafa hareketleri görev iMRG'de önemli gürültü kaynaklarından biridir. Hareket regresyon yöntemleri bu sorunları azaltmak için kullanılmasına rağmen, ani hareketlerin yarattığı büyük sinyal değişimlerine karşı etkili değillerdir. Buna yakın zamanda hareket sansürleme yöntemleri çözüm olarak önerilmiştir. Ani sinyal değişimi problemini istatistiki olarak ele alan daha eski bir çalışmada (Diedrichsen ve Shadmehr 2005) kullandıkları yöntemi Robust Weighted Linear Regression Method (RWLS) olarak adlandırmışlardır. Bu tez çalışmasında, RWLS yönteminin performansı hareket sansürleme yöntemlerinin performansı ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar ön işlemesi tamamlanmış CNP verisi üzerinde yapılmış ve RWLS yönteminin daha yüksek oranda aktif voksele ve daha yüksek sinyal gürültü oranına ulaştığı görülmüştür.

Abstract:
Time sensitivity is affected by emotional stimuli such as fearful faces. The effect of threatening stimuli on time perception depends on many factors such as task type and duration range. We applied a two-interval forced-choice task using face stimuli to healthy volunteers (N=26) to evaluate time perception and emotion interaction using functional magnetic resonance imaging (fMRI). We conducted Finite Impulse Response (FIR) analysis to examine percent signal change time series for the significantly activated brain areas and Psycho-Physical Interaction (PPI) to investigate the connectivity between selected regions. Time perception engaged a right lateralized fronto-parietal network while face discrimination task activated the amygdala and fusiform face area (FFA). No voxels were active related to the effect of expression (fearful vs. neutral). On the other hand, percent signal change time series of activated regions exhibited that the amygdala and FFA were active in both the fearful and neutral conditions. Finally, connectivity of the amygdala and FFA to middle frontal gyrus was modulated by task condition. This suggests the prefrontal-amygdala connectivity might be related to the integration of face processing and timing. Head movements are one of the main sources of noise in task fMRI. While motion regression methods have been applied commonly to alleviate these problems, they are not effective against abrupt signal changes due to sudden head movements. Motion censoring (scrubbing) has been recently proposed as a solution, and there exists also statistical solutions to this problem which have been proposed by Diedrichsen and Shadmehr (2005) and called Robust Weighted Linear Regression Method (RWLS). Here in this work we compared, RWLS performance with motion censoring on CNP preprocessed data (from openneuro.com) and found RWLS method gives higher active voxel ratio and yield higher statistics.