Çoklu ipucu olasılıksal öğrenme görevi sırasındaki nöral yapıların graf analizleri
Graph analyses of the neural structures  during multipl-CUE probability learning task
Yazar: GÖZDE KIZILATEŞ
Danışman: PROF. DR. ALİ SAFFET GÖNÜL
Ege Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Psikoloji = Psychology
Dizin: Duygusal öğrenme = Emotional learning ; Grafik teorisi = Graph theory ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Nöronlar = Neurons ; Olasılıksal öğrenme = Probability learning ; Yüz ifadesi = Facial expressions ; Ödüllendirme = Rewarding ; Ölçekler = Scales ; Öğrenme = Learning

Özet:
Öğrenme; dikkat, duygusal durum, çevre ve sosyal faktörlerden etkilenen dinamik bir süreçtir. Ödül ve duygu; öğrenilecek olan bilginin, yetinin ya da davranışın organizma için değerini belirler, dolayısıyla öğrenme sürecini etkileyen en önemli faktörler arasındadırlar. Yapılan çalışmalarda ödül ile bilginin işlenmesi sırasında nükleus akkumbens ve striatumda işlev değişiklikleri gözlenirken, duygu ile ilişkili bilginin işlenmesi sırasında amigdala, prefrontal ve orbitofrontal kortekste işlev değişiklikleri gözlenmiştir. Ancak ödül ve duygu ile ilgili öğrenme süreçlerinin birbiri ile olan ilişkisi hakkındaki bilgimiz sınırlıdır. Bu çalışmanın amacı beyinde ödül sisteminin ve farklı duygu içeren yüz ifadelerinin etkileşiminin olasılıksal öğrenme sürecinde aktif olan nöral yapılar arasındaki ilişkinin araştırılmasıdır. Çalışmaya 45 sağlıklı gönüllü katılmıştır. Katılımcıların psikiyatrik muayenesi yapılmış, Beck Depresyon Ölçeği, Fiziksel Anhedoni Ölçeği, Sosyal Anhedoni Ölçeği, Davranışsal İnhibisyon/Aktivasyon Sistemi Ölçeği uygulanmış ve 3-Tesla MR cihazı ile yapısal ve fonksiyonel görüntüleri elde edilmiştir. Fonksiyonel görüntüler için her bir denemede bireylerin belirli yüz ifadeleri sonrasında sunulan farklı ipuçlarının özelliğini öğrenerek seçim yapmaları istenmiştir. Oluşturulan bu fMRG ödevi ile sağlıklı gönüllülerin olasılıksal öğrenme sürecinde duygunun etkisine göre aktif olan beyin bölgeleri arasındaki bağlantısallık graf teori ile incelenmiştir. Ayrıca ödev sırasında katılımcıların doğru sayısı, yanlış sayısı, kayıp sayısı, tepki süreleri ve kazanılan ödül miktarı davranışsal veri olarak kaydedilmiştir. Davranışsal veriler ANOVA ile karşılaştırılmıştır. Fonksiyonel MR görüntülerinin önişleme adımları Matlab-SPM12 programı kullanılarak yapılmıştır. Her bir duygu için zaman serileri elde edilmiş ve graf modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan grafların analizi BRAPH programı ile yapılmıştır. Katılımcıların tepki süreleri, doğru sayıları ve öğrenme oranları bakımından duygular arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunamamıştır. Ancak yapılan graf analizleri ile kişilerin olasılıksal öğrenme görevi sırasında farklı duygulara göre farklı ağlar kullandığı görülmektedir. Duyguların genel olarak bilişsel işlevler üzerine etkisi göz önünde bulundurularak farklı duygular öğrenme sırasında farklı beyin bölgeleriyle ağ oluşturmaktadır. Davranışsal olarak bir fark görünmemesi çalışmanın hipotezi ile örtüşmektedir. Davranışa yansımayan ancak beyin ağlarında farklı bağlantılarla sonuçlanan duygulara özgül ağ örüntüleri görülmektedir.

Anahtar Kelimeler: fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, graf teori,
olasılıksal öğrenme

Abstract:
Learning is a dynamic process which is affected by attention, emotional state, environment and social factors. Reward and emotion adjust the value of the information to be learned, skill or behavior for the organism. Studies showed significant functional activation changes in striatum and nucleus accumbens activations during processing information with reward and amygdala, prefrontal and orbitofrontal cortex during emotional information processing. Findings of the combined effect of emotion and reward on information processing are limited. The aim of this study is to investigate the connections between different neural structures, are activated in response to the interaction between the reward system and different emotional facial expressions, during probability learning process. 45-healthy controls are included in this study.Following psychiatric assessment, Beck Depression Inventory, Physical Anhedonia Scale, Social Anhedonia Scale, Behavioural Inhibition/Activation Scale were performed and structural, functional MRI were obtained with 3T-MRI scanner. For functional images, participants have been asked to make selections by learning the characteristic of the different hints presented after certain facial expressions in each trial. The connectivity between the active brain regions has been examined by graph theory according to the effect of emotion in the probabilistic learning process of healthy volunteers with creating fMRI task. Correct answer count, wrong answer count, reaction time and reward amount were recorded as behavioral data during task. They were compared with ANOVA. Preprocessing for fMRIs were analyzed by using Matlab-SPM12. Network structures for each emotion were formed by time series. The formed graph was analyzed with BRAPH. There has not been found statistically significant difference between the emotions in participants' behavioral data. But, with graph analysis, participants use different networks according to different emotions during the probabilistic learning task. Considering the influence of emotions on cognitive functions, different emotions network with different brain regions during learning. The absence of behavioral difference overlaps with the hypothesis of this paper. Emotions-specific network patterns have not reflected on behaviors but resulting in different connections in brain networks.

Keywords: functional magnetic resonance imaging, graph theory, probability learning