Neural representations of movement direction during action observation in the human brain
Eylem gözleminde hareket yönünün insan beynindeki sinirsel temsil edilişi
- Tez No: 1024265
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURCU AYŞEN ÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nöro Bilimler Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Nörobilim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsan eylemlerini anlamak ve yorumlamak, hem sosyal etkileşimleri yönlendirmek hem de çevreye uygun tepki verebilmek adına kritik bir öneme sahiptir. Bilişsel sinirbilim araştırmaları, bu yetenekle ilişkili olarak; birincil görsel korteks (V1) ve orta temporal korteks (MT+) gibi erken görsel alanların yanı sıra, posterior süperior temporal sulkus (pSTS), paryetal korteks ve premotor korteksler gibi üst düzey bölgeleri içeren Eylem Gözlem Ağını (AON) tanımlamıştır. Bununla birlikte, bu ağ içindeki hangi yapıların gözlemlenen eylemlerin hareket yönüne karşı duyarlı olduğu henüz netlik kazanmamıştır. Bu soruyu ele almak amacıyla, her biri ikişer eylem içeren dört farklı eylem sınıfından oluşan özgün bir video seti hazırlanmıştır: (i) nesne manipülasyonu (esnetme, sallama), (ii) alet vasıtasıyla nesne manipülasyonu (silme, boyama), (iii) kendine yönelik eylemler (kaşıma, ovma) ve (iv) alet vasıtasıyla kendine yönelik eylemler (fırçalama, kurulama). Bu sekiz eylemin her biri; iki farklı aktör (kadın ve erkek) ve iki farklı versiyon ile üç uzamsal eksende (sağ-sol, yukarı-aşağı, ön-arka) kaydedilmiş ve toplamda 96 eylem videosu elde edilmiştir. Bu videoların gösterildiği sekiz bölümden oluşan olay ilişkili fMRI deneyi kapsamında 27 katılımcıdan veri toplanmıştır. Beyin aktivitesini analiz etmek için çok değişkenli örüntü analizi (MVPA) ve çoklu regresyon temsili benzerlik analizi (RSA) kullanılmıştır. MVPA sonuçları; oksipital, paryetal ve motor kortekslerin eylem yönünü şans düzeyinin üzerinde sınıflandırabildiğini göstermiştir. Özellikle oksipital, birincil motor ve somatosensoriyel alanlar en yüksek kod çözümleme doğruluğunu sergilemiştir. Daha da önemlisi, RSA sonuçları; düşük seviyeli görsel ve motor özellikler kontrol edildikten sonra bile yön bilgisinin erken görsel, oksipitotemporal, paryetal ve motor alanlarda temsil edilmeye devam ettiğini ve prefrontal alanlara kadar uzandığını ortaya koymuştur. Bu bulgular, Eylem Gözlem Ağı'nın hareket yönünü erken duyusal bölgelerden üst düzey paryetal ve prefrontal alanlara kadar uzanan çok katmanlı bir yapıda temsil ettiğini kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Understanding and interpreting human actions is crucial for both guiding social interactions and taking appropriate actions in the environment. The Action Observation Network (AON), which comprises higher-level regions like the posterior superior temporal sulcus (pSTS), parietal cortex, and premotor cortices, as well as early visual areas like the primary visual cortex (V1) and middle temporal cortex (MT+), has been identified in relation to this ability by cognitive neuroscience research. Nevertheless, which parts of this network are particularly sensitive to the movement direction of observed actions remains unclear. To address this, a set of novel video stimuli was created using four action classes with two exemplars in each: (i) object manipulation (stretching, shaking), (ii) object manipulation with a tool (wiping, painting), (iii) self-directed actions (scratching, rubbing), and (iv) self-directed actions with a tool (brushing, drying). Each of these eight actions was recorded through three spatial axes (right-left, up-down, front-back), with two actors (male and female) and two versions, resulting in 96 action videos. Data from 27 participants were acquired in an event-related fMRI experiment consisting of eight runs of the video stimulus presentation. Multivariate pattern analysis (MVPA) and multiple regression representational similarity analysis (RSA) were used to analyze the brain activity. MVPA results have shown that the occipital, parietal, and motor cortices were able to classify action direction beyond chance levels. In particular, the occipital, the primary motor, and the somatosensory areas showed the highest decoding accuracy. Crucially, RSA results showed that even after accounting for low-level visual and motor characteristics, direction information is still reflected in early visual, occipito-temporal, parietal, and motor areas, and extended to the prefrontal regions. These results show that the Action Observation Network represents movement direction at multiple levels, ranging from early sensory regions to higher-order parietal and prefrontal areas.
Benzer Tezler
- Modelling prefrontal cortex functions by using neural networks
Korteks işlevlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
GÜLAY KAPLAN BÜYÜKAKSOY
Doktora
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
YRD. DOÇ. DR. NESLİHAN ŞENGÖR
- Hareket başlatma ve derin beyin uyarımına ilişkin bir bazal çekirdek devresi hesaplamalı modeli
A computational model of basal ganglia for action initiation and deep brain stimulation
MUSTAFA YASİR ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Hileli finansal raporlama: Muhasebe manipülasyonu ile karlılık oranları ilişkisine yönelik ampirik bir araştırma
Fraud financial reporting: An empirical research on the relationship of accounting manipulation and profitability ratios
İLHAN ACAR
- İnsansız hava aracı için bir borda bilgisayarının mimarisi ve tasarımı
Başlık çevirisi yok
SAİT N. YURT
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. T. BERAT KARYOT
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak elektroensefalogram sinyallerinde motor imgeleme olayının tespiti, sınıflandırılması ve karşılaştırılması
Detection, classification, and comparison of motor imaging events in electroencephalogram signals using artificial intelligence techniques
MERVE KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL GÖKHAN BÖCEKÇİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR