Sağlıklı bireylerde karar verme süreçlerinde etkili olan kortikal aktivite paternlerinin fNIRS ile değerlendirilmesi
Evaluation of cortical activity patterns in desicion making process by fNIRS in healthy indivudials
Yazar: BERKER DUMAN
Danışman: PROF. DR. HALİSE ÖZGÜVEN
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Disiplinlerarası Sinir Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Fizyoloji = Physiology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Karar verme = Decision making ; Karar verme süreci = Decision making process ; Kızılötesi spektroskopi = Infrared spectroscopy ; Özgür istenç = Free will ; Öğrenme = Learning ; İrade = Will

Özet:
Sağlıklı Bireylerde Karar Verme Süreçlerinde Etkili Kortikal Aktivite Paternlerinin fNIRS ile Değerlendirilmesi
Karar verme ve ilişkili süreçler günümüzde nörobilimin önemli araştırma alanlarından birisi haline gelmiştir. Bu alandaki çalışmalardan elde edilecek sonuçlar, psikoloji, ekonomi, psikiyatri ve nöroloji gibi birçok disipline yönelik veriler ortaya koymaktadır. Karar verme süreçlerinin farkındalıkla olan ilişkisine yönelik geçmiş çalışmalarda, kullanılan metodolojiye bağlı olarak farklı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada sağlıklı bireylerde oluşturulan bir Libet-tipi özgür irade taskı kullanarak, 15 dakika süresince tamamen özgür biçimde kendi istediği anda önündeki sol veya sağ tuşlarına basmaları ve kararı ne zaman verdiğini de önündeki kayan harflerden seçerek iletmesi istenmiştir ve kararın içeriğinin (sol veya sağ) henüz farkındalığa ulaşmadan yordanabilmesi amaçlanmıştır. Veriler fNIRS yöntemiyle toplanmıştır. Bu amaçla, skalp üzerine yerleştirilen iki ayrı probe set (ön ve arka) kullanılmıştır. Ön probe set arka sınırı Cz hattına gelecek şekilde, arka probe set ise hemen arkasına yerleştirilmiştir. Solda ve sağda toplam 40 kanaldan eş zamanlı kayıt alınmıştır Elde edilen verilerin analizinde derin öğrenme algoritmalarından yararlanılmıştır. Araştırmaya en az ilköğretim mezunu, sağ elli, erkek, psikiyatrik ve nörolojik hastalığı olmayan sağlıklı kişiler dahil edilmiştir (n=30). Örneklemin ortalama yaşı 26,76±5,7'dir. El tercihi Edinburgh El Tercihi Anketi ile değerlendirilmiş ve +80 ve üzeri puan alanlar sağ elli olarak kabul edilmiştir. Verilen yanıtların analizinde görece dengeli bir dağılım gerektiğinden, her denek için lateralizasyon indeksi (Li) hesaplanmıştır ve fNIRS kaydı alınan iki kişi, Li>0,35 olduğu için analizlerden çıkarılmıştır. Analizlerden ayrıca 3 saniyeden kısa ve 26 saniyeden uzun karar verilen denemeler de karıştırıcı olmaması amacıyla çıkarılmıştır. Sonuç olarak 28 katılımcıdan elde edilen toplam 1041 deneme analizlere dahil edilmiştir. Denemelerin tamamı dikkate alındığında, katılımcıların ortalama karar sayısı 40,6, motor çıktıya kadar geçen ortalama süre 9,69 olmuştur. Karar anı ile motor çıktı arasındaki süre ortalama 410 ms bulunmuştur. Elde edilen davranışsal veriler literatürle uyumlu bulunmuştur. Yapılan analizlerde RNN ve LSTM algoritmalarıyla iki katmana sahip mimariler, 8-16 ve 32 hücre sayılarıyla denenmiştir. Motor çıktıya kadar olan veriler dahil edilmiş ve 40-kanal üzerinden analizler yapılmıştır. Bu analizler sonucunda, %57-58 oranında F1 skorlarına ve %53-54 oranında doğruluk oranlarına ulaşılabilmiştir. Bu verilerle, kararın içeriğini henüz farkındalığa ulaşmadan istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde yordayabilmek mümkün olmuştur (p<0,05). Elde edilen veriler BOLD sinyalinin yapısı da dikkate alındığında yaklaşık 4 saniye öncesinden anlamlı verilere ulaşılabildiğini göstermektedir. Bu tez çalışmasında, özgür irade ilişkili nörobilim araştırmalarında literatürde ilk kez fNIRS ve derin öğrenme algoritmaları başarıyla kullanılmıştır. 
Anahtar Sözcükler: fNIRS, derin öğrenme, karar verme, özgür irade.

Abstract:
Evaluation of Cortical Activity Patterns In Desicion Making Process By fNIRS In Healthy Indivudials 
Desicion making and related processess are currently became a hot topic in neuroscience research. Research on this issue will provide important outcomes especially in the fields of psychology, economics, psychiatry and neurology. Previous research probably due to the different methodologies, conflicting results have been reported. In this study, by using Libet-type free will task subjects were informed to choose right or left buttons and push immediately when they urge to move and to report the streaming letter for 15 minutes. We aimed to predict the content of the desicion (left or right) before it reaches to the awareness. The data gathered by using fNIRS method. Two probe set (anterior and posterior) were used. Anterior probe set posterior border was established with a reference of Cz line and posterior probe set was placed just behind the anterior probe set. Totally 40-channel data were recorded simultaneously. Deep learning algorithms were used in the analysis of data.  Right-handed, male, at least graduate of primary school, healthy subjects without any psychiaric and neurological disease were included (n=30). Mean age of the sample was 26,76±5,7. Handedness was evaluated by using Edinburgh Handedness Inventory and the subjects with scores of +80 or over were labeled as right-handed. In order to obtain balanced desicions, lateralisation index (Li) was calculated. Two subjects with Li>0,35 were excluded from further analysis after fNIRS recordings. The desicions earlier than three seconds and late than 26 seconds were also excluded. As a result, 1041 trial from 28 subjects were included into analysis. Mean desicion for each subject was 40,6; and the mean time for desision was 9,69. The mean time between desicion time and motor output was 410 ms. These behavioral results were considered as compatible with literature. Two-layered architectures with cell counts of 8,16 and 32 were performed by using RNN and LSTM algorithms. 40-channel recordings with a time point to motor output were used in the analysis. According to this analysis, F1 scores of 57-58% and 53-53% accuracy were obtained. By using these data, statistically significant prediction of the content of the desicion even before it reaches the awareness (p<0,05). If we consider the nature of BOLD signal, it can be argued that statistically significant data could be obtained even 4 seconds before it reaches the awareness. As a result, for the first time in the neuroscience literature of free will, fNIRS and deep learning have been used succesfully in this PhD thesis.   
Keywords: fNIRS, deep learning, desicion making, free will.