Beynin stroop testi uyaranlarına verdiği elektroensefalografi ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi tabanlı cevapların, sinyal işleme ve makine öğrenmesi metotlarıyla değerlendirilmesi
Evaluation of the brain's responses to stroop test stimuli using electroencephalography and functional near-infrared spectroscopy based on signal processing and machine learning methods
Yazar: ELİF UĞURGÖL
Danışman: PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography ; Kızılötesi spektroskopi = Infrared spectroscopy ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Stroop etkisi = Stroop effect ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Renk-kelime çatışmasına dayalı Stroop görevi, yürütücü işlevlerin incelendiği en yaygın bilişsel testlerden biridir. Amacımız, makine öğrenmesi yaklaşımını kullanarak, elektroensefalografi (EEG) ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi (functional near-infrared spectroscopy-fNIRS) eşzamanlı ölçümlerle Stroop etkisini araştırmaktır. 45 sağlıklı erkek üniversite öğrencisinin renk-kelime eşleştirme Stroop görevi sırasındaki beyin aktivasyonları EEG/fNIRS sistemleriyle ölçülmüştür. EEG'de Olay İlişkili Potansiyelleri (OİP) elde edilmiş ayrıca beş frekans bandında doğrusal-doğrusal olmayan özellikler hesaplanmıştır. fNIRS analizinde ise genel lineer model kullanılmıştır. Elde edilen özellikler ayrı ayrı ve bir arada farklı algoritmalarla sınıflandırılmıştır ve iki modalitenin bir arada kullanımının doğruluk oranını arttırdığı görülmüştür. Ayrıca prefrontal korteksin (PFK) alt bölgelerinde Stroop etkisi istatistiksel analizler kullanılarak araştırılmıştır. Sonuçlar, Stroop girişimine bağlı beyin aktivasyonunun, özellikle sağ dorsolateral PFK'da uyuşmayan uyaranlarla arttığını göstermiştir. OİP-N450 bilgileri, EEG'nin fraktal boyutu ve güç spektral yoğunluğu Stroop etkisi ile ilişkilendirilmiştir. Davranışsal parametrelerde ise nötrlere kıyasla uyuşmayan uyaranlarda anlamlı olarak daha uzun reaksiyon süresi ve daha fazla görev hatası gözlenmiştir. Bu çalışma, Stroop etkisini multimodal EEG/fNIRS sistemi ve makine öğrenimi kullanarak inceleyen ilk çalışmadır. Çalışmamız, hibrit EEG/fNIRS sisteminin Stroop etkisi altında yatan nöral bağlantıları incelemede etkili bir metot olduğunu ortaya koymuştur.

Abstract:
Stroop task, based on color-word interference, is one of the most widely used cognitive tests for examining executive functions. This study aimed to investigate neural correlates of Stroop interference effect by means of simultaneous measurement of electroencephalography (EEG) and functional near infrared spectroscopy (fNIRS), using machine learning approach. The brain activations of 45 healthy male university students during color-word matching Stroop task were measured using EEG/fNIRS systems. Event-Related Potentials (ERPs) of the EEG were obtained, and linear and nonlinear dynamics were calculated across five frequency subbands. fNIRS analysis was performed using the general linear model method. Features from both modalities were classified separately and combined using various algorithms, demonstrating that the combined use of both modalities improved accuracy across all classifiers. Additionally, the Stroop effect in subregions of the prefrontal cortex (PFC) was investigated using statistical analyses. The results indicated that brain activation due to Stroop interference increased with incongruent stimuli, particularly in the right dorsolateral PFC. EEG features such as the N450 component, fractal dimension, and power spectral density were associated with the Stroop effect. For behavioral parameters, longer reaction times and more errors were observed with incongruent stimuli compared to neutral trial. This study is the first to examine the Stroop effect using multimodal EEG/fNIRS system and machine learning approach. Our findings suggest that the hybrid EEG/fNIRS system is an effective neuroimaging tool for investigating neural correlates underlying the Stroop effect.