Mekansal Navigasyon Öğrenme Eğitim için Infrared Spektroskopisi civarında MazeSuite ve Fonksiyonel kullanma

Bu sunumdaki amacımız iki yönlüdür. İlk olarak, deneysel protokol tasarım sürecini ve May suite kullanımını örneklendirmek; ikinci olarak ise fNIRS Beyin Aktivitesi İzleme Sistemi'nin kurulumunu ve uygulanmasını göstermektir. May suite, uyarlanmış 3D ortamlar tasarlamak ve düzenlemenin yanı sıra bir katılımcının davranışsal performansını takip etmek için kullanılabilir.

Bunları göstermek amacıyla, tek bir deneyde hem May suite hem de FNIR'ın nasıl kullanılacağını göstermek için bir çalışmadan alt örneklem rapor edilmiştir. Çalışma, bloklu ve rastgele uygulama sıraları için bilgisayar tabanlı görevlerin edinimi ve öğrenimi sırasında dorsal lateral prefrontal korteksin bilişsel aktivitesinin değerlendirilmesini içermektedir. FNIR, korteks içindeki hemodinamik yanıtlardaki değişimleri takip etmek için yakın kızılötesi ışık kullanan optik bir beyin izleme tekniğidir.

Serebral hemodinamik ve oksijenasyonun invaziv olmayan yöntemlerle izlenmesi ilk kez 1977 yılında Jobossy ve arkadaşları tarafından gösterilmiştir. Bu teknoloji; doğal ortamlarda beyin aktivitesini ölçmek için kullanılabilecek taşınabilir, güvenli, uygun maliyetli, invaziv olmayan ve minimum düzeyde girişimsel izleme sistemlerinin tasarlanmasına olanak tanır. Ambulatuvar ve saha koşullarında, 700 ile 900 nanometre arasındaki yakın kızılötesi ışık, dokuların birkaç santimetre içine nüfuz edebilir.

Işık dokuya girdiğinde ya soğurulur ya da saçılır. Soğurma; hemoglobin ve su gibi ışığı soğuran kromofor moleküllerden kaynaklanırken; saçılma, hücre zarları ve katmanlar gibi doku yapısı içerisinde meydana gelir. Tipik bir FNIR ölçümü, ışık kaynakları ve dedektörlere sahip bir ölçüm ünitesi içerir.

Bir ışık kaynağı aktive olduğunda, saçlı deriye ışık verilir, deri içine nüfuz eder, doku içerisinde her yöne yayılır ve ilerledikçe yoğunluğunu kaybeder; ışığın bir kısmı, ardışık çoklu saçılmalar nedeniyle yüzeye geri döner ve detektör tarafından kaydedilir; detektöre ulaşan fotonlar aslında muz şeklinde bir hacim boyunca hareket eder. Detektördeki ölçümler, ışık kaynağı ile detektör arasındaki bu hacim hakkında bilgi sağlar. Oid olarak adlandırılan bu yapıda, penetrasyon derinliği veya başka bir ifadeyle muz şeklindeki eğrilik, ışık kaynağı ile detektör arasındaki mesafenin bir fonksiyonudur.

Bu nedenle, fNIRS sensör geometrisi tasarımda kilit rol oynamaktadır. Bilişsel görev ölçümleri ve prefrontal korteksten alınan ölçümlerin tipine bağlı olarak, optik ayırım genellikle 2,5 cm ile 3 cm arasındadır. Bu çalışmada, 1000 model fNIRS cihazları kullanılmıştır.

Bu düzenek, 1990'larda Chance ve meslektaşlarının tasarımlarına dayanmakta olup Drexel Üniversitesi Optik Beyin Görüntüleme Laboratuvarı'nda daha da geliştirilmiştir. Bu cihaz, optotları deriyle temas ettirmek için fiberlere veya ışık kılavuzlarına ihtiyaç duymaz. Bu nedenle kurulumu daha kolaydır, uzun seanslar için daha konforludur ve hareket artefaktlarına karşı daha dirençlidir.

Ancak bu sensör, özellikle alın bölgesinin altında bulunan dorsal lateral prefrontal korteksin kortikal aktivasyonunun saptanması için tasarlanmıştır ve saçların neden olduğu girişimler nedeniyle başın diğer bölgelerinde kullanılamaz. Çalışmada kullanılan FNIR sensör pedi, 730 nanometre ve 850 nanometre dalga boyunda uyumsuz ışık yayan dört adet ışık yayan diyot (LED) içerir. 10 adet fotodedektör bulunmaktadır ve LED'lerin sıralı bir düzende ışık yaymasıyla, çevre dedektörlerin kullanımıyla birlikte toplam 16 ölçüm noktası elde edilir.

Her taramada kutulardan örnekler alınmaktadır. Buna, iki farklı dalga boyunun ışık yoğunluğu ölçümü ve ortam ışığı için bir karanlık ölçümü dahildir; böylece her ölçüm noktası için toplam üç kanal bulunur ve taramadan toplam 48 kanal kaydedilir. Sensör pedi, deneğin alın bölgesine yerleştirilir.

Bir kişi deneğin solunda ve ikinci yan tarafında olmalıdır. Deneğin sağ tarafında, sensör tam kaşların üzerine yerleştirilmeli ve dikey olarak ortalanmalıdır. Hayali dikey simetri hattı, alnın orta hattından ve ardından burundan geçer.

Sensör pedlerinin merkez hattı, alın ve burnun orta hattıyla örtüşür. Sensör pedi yerleştirildikten sonra, kablolar iki yandan çekilir ve başın arkasında birleştirilir. Kablo klipsle sabitlendiğinde, sensör pedinin ciltle düzgün şekilde eşleştiğini ve optolar ile cilt arasında herhangi bir tümsek veya boşluk olmadığını kontrol etmek kritik önem taşır.

Doğru eşleşmeyi kontrol etmenin iyi bir yolu, sensör pedine hafifçe bastırmak ve basınçla birlikte konumun değişip değişmediğini hissetmektir. Optosların ciltle eşleşmesini sabitlemek için FNIR sensörünün üzerine bir kafa bandı, elastik bant ve/veya tenis bandı veya bandana gibi sıkı bir kumaş yerleştirilebilir. Sensörün konumu ayarlandıktan sonra, veri toplama başlatılarak tüm kanallardaki sinyaller doğrulanmalıdır. İlk olarak, sensör pedi FNIR donanım kontrol kutusuna bağlanmalıdır.

Cihaz USB kablosu ile bilgisayara bağlanmalı ve her iki sistem de açılmalıdır. Ardından, sol paneldeki kısayola tıklayarak bilgisayarda Kobe Studio'yu çalıştırın ve mevcut cihazı başlat bağlantısına tıklayın. Ayarlar doğruysa, mesaj panelinde cihazın başlatıldığı görüntülenecek ve grafiklerde yeni elde edilen sinyaller yer alacaktır.

Sinyal seviyeleri, LED akımına ve kazanç ayarlarına bağlıdır. Genel bir kural olarak, bu parametrelerin 700 millivolt'un üzerinde ve 4.000 millivolt'un altında olması önerilir. Ayrıca, sinyaller stabil olmalıdır.

Aşırı varyasyon ve sıçramalar, uygun olmayan sensör eşleşmesine veya kablo ya da donanım bağlantı sorunlarına işaret edebilir. Bazı durumlarda, soldaki bir ve iki ile sağdaki 15 ve 16 numaralı bir veya iki lateral kanal saçların üzerine gelmiş olabilir ve sinyal değerleri çok düşük kalabilir. İşleme devam edebilir ve bu kanalları daha sonra analiz aşamasında eleyebilirsiniz.

Kişisel ciltlerin farklı optik özellikleri nedeniyle bireyler arasında yüksek farklılıklar olabileceğinden, ayarları her denek için yeniden düzenlemeniz gerekebilir. Cihaz ayarlarını değiştirmek için önce mevcut cihazı durdur (stop current device) seçeneğine tıklayın. Ardından sol paneldeki cihaz özellikleri (device properties) kısmına tıklayın.

İletişim kutusundaki veri toplama ayarları sekmesine gidin. Öncelikle sinyal değerlerini artırmak istiyorsanız, LED akım değerini artırın. LED akım değerindeki bir artış, LED'lerin daha parlak yanacağı anlamına gelir.

Sinyal seviyelerini önce düşürmek isterseniz, kazancı azaltın. Tüm vokseller için başlangıç kazanç değeri kullanılır. Değerleri ayarladıktan sonra kaydet düğmesine ve ardından başlat düğmesine tıklayın.

Yeni ayarlanmış parametrelerle veri toplama işlemini başlatmak için mevcut cihazı kullanın; ayrıca deneyler sırasında belirli olayları tanımlamak için işaretleyiciler kullanmak yaygın ve faydalıdır. Manuel ve otomatik olmak üzere iki tip işaretleyici vardır. Manuel işaretleyiciler, K'nın ana penceresindeki buton tıklamalarıyla oluşturulur, zaman damgalı hale getirilir ve FNIR verileriyle birlikte kaydedilir.

Cihaz durdurulmuşken otomatik işaretçiler almak için, harici bir cihazdan veya bilgisayar yazılımından otomatik işaretçiler alınır. Sol bölmede yer alan cihaz ayarlarına gidin ve senkronizasyon ayarları sekmesinde, işaretçileri dinle seçeneğini işaretleyin. İşaretçi iletişimi için önerilen yöntem seri porttur.

Seri port numarasının bilgisayarda geçerli bir port numarasına ayarlandığını doğrulayın. Ardından, ePrime veya May Suite gibi stimülasyon yazılımları, bu bilgisayardaki FNIR verileriyle birlikte zaman damgası eklenerek kaydedilen değerler üzerinden işaretleyiciler gönderecek şekilde ayarlanabilir. Ham FNIR Sinyalleri, ışık yoğunluğunu temsil eden zaman serisi sinyalleridir.

Verilerdeki gürültü, ham ışık yoğunluğu değerlerinin oksijenasyon değerlerine dönüştürülmesinden önce veya sonra giderilebilir. Solunum, kalp atışı ve ekipman gürültüsü gibi fizyolojik olarak ilgisiz verilerin ham fNIRS ölçümlerinden temizlenmesi gerekir. Bu fizyolojik artefaktları gidermek için, kalp atış hızıyla ilişkili bileşen genellikle 0,5 hertz civarında veya üzerinde bir tepe noktasına sahipken, solunum 0,2 hertz ile 0,4 hertz arasındadır.

Sonlu dürtü yanıtlı ve doğrusal fazlı düşük geçiren filtreler kullanılır. Sinyaller ayrıca hareket artefaktları nedeniyle bozulabilir. FNIR sensör ışık kaynakları ve/veya dedektörleri, baş hareketi nedeniyle orijinal takıldıkları konumdan kaydığında veya ciltle temasını kaybettiğinde, FNIR ölçümlerinde beklenmedik ani patlamalar veya sıçramalar meydana gelebilir.

Ayrıca, ışık kaynağının ciltle olan kuplajı koparsa, dedektör ya hiçbir ışık geçmediği için çok düşük değerler ya da cildin yüzeyinden yansıyan ışık nedeniyle aşırı yüksek yoğunluklar ve anlık doygunluk kaydedebilir. Dedektör yerinden çıkıp ciltle temasını kaybettiğinde de benzer doygunluk etkileri meydana gelebilir. Ortam ışığının sızmasına neden olan baş hareketleri, sensör pedine veya ışık kaynakları ile dedektörlere uygulanan basınçta daha fazla değişikliğe yol açabilir.

Bu değişiklikler, dokuya daha fazla foton girmesine izin verebilir ve böylece tespit edilen ışık yoğunluğunu geçici olarak değiştirebilir. Verilerin olası hareket artefaktları açısından yalnızca görsel olarak incelenmesinin ötesinde, süreci otomatikleştirmek ve öznelliği ortadan kaldırmak için giderek artan sayıda hareket artefaktı tespit ve giderme algoritması bulunmaktadır. Literatürdeki artefakt giderme algoritmaları, basit alçak geçiren ve VAM geçiren filtrelerden dalgacık analizine, bağımsız veya temel bileşen analizinden adaptif wiener ve cowman filtreleri gibi optimal filtrelemeye kadar geniş bir yelpazeye yayılmaktadır. Sürekli dalga sistemlerinde, ham fNIR sinyalleri modifiye Beer-Lambert Yasası kullanılarak bağıl oksijenasyon değişikliklerine dönüştürülür.

Belirli bir giriş dalga boyundaki optik yoğunluk, giriş ışık yoğunluğunun çıkış ışık yoğunluğuna olan logaritmik oranıdır. OD aynı zamanda kromoforun konsantrasyonu ve absorbsiyon katsayısı, ışık kaynağı ile dedektör arasındaki düzeltilmiş mesafe ve iki farklı zaman anında aynı giriş ışık yoğunluğuna sahip olan sabit bir zayıflama faktörü ile ilişkilidir. OD'deki fark, yalnızca tespit edilen ışık yoğunluğu değerleri cinsinden yazılabilir. Tipik olarak seçilen iki dalga boyundan biri, oksihemo-globin ve deoksihemoglobin absorbsiyonunun diğer doku kromoforlarına kıyasla baskın olduğu 700 ile 900 nanometre arasındadır; diğeri ise deoksi ve oksihemo-globin absorbsiyon spektrumlarının birbirini kestiği, yaklaşık 805 nanometre olan izospastik noktanın birinin altında ve birinin üstündedir.

İki çarpı iki matris anlamlı değilse, bu denklem konsantrasyonları çözmek için kurulabilir. Oksijenli ve oksijensiz hemoglobin değerlerinin göreceli değişimleri hesaplandıktan sonraki adım, kullanılan deneysel protokole ve bilişsel göreve bağlı olarak özniteliklerin çıkarılmasıdır.

Öznitelik çıkarımı, en yaygın olarak veri miktarını azaltmak ve istatistiksel analizler kullanarak farklı bilişsel görevler, denek grupları ve anatomik konumlar arasında karşılaştırmalar yapmak için kullanılır. Yaygın olarak kullanılan öznitelikler; oksijenli ve oksijensiz hemoglobinin maksimum, minimum, ortalama veya medyan değerleri ile minimum veya maksimum değere ulaşana kadar geçen süre olan tepki süresini içerir. Bu öznitelikler, tek deneme paradigmaları kullanılarak elde edilen belirli bilişsel uyaranlara verilen uyarılmış hemodinamik yanıtlar içerisinden veya blok deneme tasarımları ve paradigmaları aracılığıyla uygulanan belirli koşullara karşılık gelen veri epokları veya veri blokları üzerinden çıkarılabilir.

Süit, her biri deneyin belirli bir aşamasını hedefleyen üç bileşenden oluşur: Tasarım, deney ve analiz. Maze Maker, kullanıcının deneysel protokolün her aşaması için kolayca 3B bir ortam tasarlamasına olanak tanır.

Basit ortamlar anlar içinde oluşturulabilir. Öncelikle zemin alanı tanımlayın ve ardından labirentin sınırlarını belirlemek için duvar aracını kullanın. Son olarak, bir denek başlangıç konumu ve ardından çıkış alanı yerleştirin.

Kaydettikten sonra, ortamı anında test etmek için hızlı çalıştırma aracı kullanılabilir. Belirli bir deneysel tasarımın gereksinimlerini karşılamak için daha karmaşık ortamlar oluşturulabilir. Ortamlar; etkileşimli nesnelerin, aydınlatma kontrollerinin ve dokulandırmanın eklenmesiyle özelleştirilebilir.

Maze List Builder kullanılarak, deneysel prosedürlerde kullanılmak üzere belirli labirent kombinasyonlarını ve kullanıcı mesajlarını birleştiren Mel dosyaları oluşturulabilir ve kaydedilebilir. Masis işlevselliği, belirli deneysel tasarım seviyelerinin, bir storyboard şeklinde artan veya randomize edilmiş zorluk dereceleriyle ya da kontrol ile deney grupları şeklinde düzenlenerek yürütülmesi için kullanılabilir. Deneyin bireysel denemeleri, Maze Walker programı aracılığıyla gerçekleştirilir.

Maze Walker ayarlarının değiştirilmesi, kullanıcıların deney koşullarını daha detaylı bir şekilde belirlemesine olanak tanır. Kontrol sistemi; klavye, fare ve joystick dahil olmak üzere farklı cihazlardan gelen girişleri kabul edecek şekilde değiştirilebilir. Harici cihazlar, bilgi toplayarak veya ortam içindeki değişiklikleri tetikleyerek Maze Walker ile iki yönlü iletişim kurabilir.

Cihaz iletişimi T-C-P-I-P veya seri kablo üzerinden gerçekleştirilebilir ve E-E-G-F-M-R-I ile FNIR dahil olmak üzere çok çeşitli cihazlarla arayüz oluşturabilir. Oturumlar sırasında, mais Walker, oturum boyunca meydana gelen olaylarla birlikte denek hareketlerini kaydeder. Maze Analyzer programı ile MACE dosyaları, inceleme amacıyla kaydedilmiş kullanıcı yoluyla birlikte görüntülenebilir.

Analize yardımcı olmak amacıyla farklı yollar üst üste bindirilebilir ve farklı denemelere ilişkin istatistiksel bilgiler hesaplanabilir. Ayrıca, toplanan bilgiler ek işlem için Excel veya MATLAB'e aktarılabilir. Bilişsel repertuvarımız, sanal mekansal navigasyon ve labirentler dahil olmak üzere çeşitli görevler aracılığıyla erişilebilen geniş bir fonksiyon ve yetenek yelpazesini kapsar; frontal korteksteki beyin aktivasyon örüntüleri, pratik sonrası ilk yeni görev performansı ile hatırlama süreci arasında farklılık gösterir.

FNIR kullanarak ve prefrontal kortekse odaklanarak; PFC'nin fonksiyonlarından, özellikle yürütücü işlevden, eylem halindeki bilişsel fonksiyonun düzenlenmesinden, problem çözme görevleri sırasında PFC kullanımından ve çalışma belleğinde birden fazla öge tutulurken üst düzey yapıların kullanımından yararlanıyoruz. Benzer birden fazla görev öğrenilirken uygulanan pratik organizasyonu, bağlamsal girişim etkisi olarak adlandırılan bir öğrenme fenomenidir. Bağlamsal girişimin etkileri, bireyler farklı pratik programları üzerinden birden fazla görevi edindiklerinde belirginleşir.

Öğrenilecek görevlerin ardışık olmayan öngörülemez bir sırayla sunulmasıyla yüksek bağlamsal girişim oluşturulur. Öğrenilecek görevlerin öngörülebilir bir sırayla sunulmasıyla düşük bağlamsal girişim blok uygulaması oluşturulur. Her biri Pazartesi, Çarşamba ve Cuma olmak üzere üç gün boyunca, üç labirentin her birinden 105 deneme olmak üzere toplam 315 edinim denemesi gerçekleştirmiştir.

Edinimden 72 saat sonra, takip eden Pazartesi günü, rastgele sırada 30 tutma ve 20 transfer denemesi gerçekleştirilmiştir. Tüm evreler boyunca 16 opto bölgesi için PFC aktivitesi izlenmiştir. FNIR kullanılarak elde edilen bağımlı değişkenler; ortalama oksijenli hemoglobin ve hemoglobindeki göreceli değişimler ile labirentler için toplam süre, yol uzunluğu ve ortalama hız gibi davranışsal ölçümleri içermektedir.

Davranış sonuçları, her iki uygulama sırası için de labirent süresinde (labirenti tamamlamak için gereken toplam süre) monotonik bir azalma eğilimi olduğunu göstermektedir; bu durum, katılımcıların uygulama yaptıkça labirenti daha kısa sürelerde tamamladıklarını ortaya koymaktadır ki bu, öğrenmenin davranışsal değerlendirmeleri için beklenen bir sonuçtur. Ayrıca, katılımcıların labirentte ilerleme ortalama hızı olan labirent hızı, uygulama ile birlikte artmaktadır. Benzer şekilde, zaman içinde davranışsal ölçümlerdeki bu iyileşmenin, söz konusu sonuçlar için öğrenme çıkarımları olarak görülmesi beklenir.

Daha kolay transfer görevi için, her bir transfer görevi bazında rastgele pratiğin blok pratiğe karşı yan yana karşılaştırması sunulmuştur. Maze dört blok pratiği, rastgele pratiğe göre daha iyi performans göstermiştir. Ancak, daha zor olan transfer görevi olan maze beşte, rastgele pratik blok ortalama oksijenlenmişten daha üstün bulunmuştur.

Alıştırma denemeleri sırasındaki hemoglobin konsantrasyonu değişimleri, bloklanmış sıralamanın rastgele sıralamaya kıyasla daha yüksek beyin aktivasyonu gerektirdiğini göstermektedir. Ayrıca, bloklanmış sıralama öğrenimi için bir alıştırma sırasıyla karşılaştırıldığında, transfer aşamasındaki gibi yeni bir görevin, halihazırda öğrenilmiş görevler için alıştırma sırasının farklı olduğu göz önüne alındığında, daha yüksek beyin aktivasyonu gerektirdiği görülmüştür.

Görevi bloklanmış bir sırada öğrenen katılımcı için, bu tabakalı rastgele pratik sırası, görevi yerine getirmek için ek çaba ve bilişsel kaynaklar gerektirecek kadar yeni olmuş olabilir. Ayrıca, rastgele pratik sırası için nöral aktivasyonun transfer aşaması, tutma aşamasından daha yüksek değildi. Sonuç olarak, bu keşifsel çalışma, mekansal navigasyondaki öğrenmenin nörodavranışsal yönlerini incelemek için May suite ve FNIR kullanımını göstermiştir.

May Suite, kullanıcı dostu bir grafik arayüz ile basit 3D ortamların tasarlanmasını ve uygulanmasını sağlar; ayrıca denek içi veya denekler arası karşılaştırmalar için davranışsal ölçümleri otomatik olarak kaydeder. fNIRS, beyin aktivasyonunu incelemek amacıyla klinik laboratuvarlarda ve doğal ortamlarda kullanılan taşınabilir, güvenli ve non-invaziv bir beyin izleme aracıdır. Bu sunumun, bu araçların açıklanmasında yardımcı olduğunu umuyoruz.

Deneylerinizde başarılar dileriz.