Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ELİF UĞURGÖL
Danışman: Ayşegül Güven
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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.