Effective connectivity in cortical regions during bottom-up perception of biological motion under attentional load: An fMRI-DCM study
Biyolojik Hareketin Dikkat Yükü Altında Yukarıdan Aşağı İşlenmesindeki Kortikal Bölgelerin Etkin Bağlanırlığı: Bir iMRG-DNM Çalışması
- Tez No: 878763
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU AYŞEN ÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nörobilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Biyolojik hareketi tespit edebilme yetisi yaşamsal ve sosyal işlevler için evrimsel olarak önemli bir role sahiptir. Fakat, günlük yaşamlarımızda bizler biyolojik hareketi genellikle bir iş üzerindeyken algılarız. Diğer bir deyişle, biyolojik hareket dikkatimiz başka bir yerde iken algılanır. Bu açıdan, biyolojik hareketin aşağıdan yukarıya işlenmesindeki dinamikleri anlamak önem arz eder. Bununla birlikte, dikkat mekanizmaları ve dikkatin etkilerinin nerede gerçekleştiği alanyazında, erken seçilim, geç seçilim ve dikkat yükü teorisi gibi farklı teorilere yol açmış bir tartışma konusudur. Dinamik nedensel modelleme (DNM), yukarıdan aşağıya biyolojik hareket algısını sağlayan ağın üzerindeki dikkat yükü etkilerinin dinamiğini incelemek için ve alanyazında var olan teorileri karşılaştırmak için uygun bir araçtır. Bu nedenle, biz, dikkat yükü paradigmasını ve çevrel biyolojik hareket çeldiricelerini kullanan bir işlevsel manyetik rezonans görüntüleme (iMRG) deneyi ile birlikte DNM yaklaşımını kullandık. Model uzayımıza seçici dikkat teorilerini modelleyen modellerin yanı sıra tamamlayıcı iki model de dahil ettik. Bayesyen Model Seçimi (BMS), verileri en iyi açıklayan modelin, mevcut teorilerin modellerinden ziyade, her iki dikkat yükü koşulunun da tüm yukarıdan aşağıya bağlantıları modüle ettiği model olduğunu gösterdi. Bu da alanyazında var olan mevcut teorilerin savunduğu, odaklanmış, erken veya geç bir seçilimden ziyade işleme hattı boyunca yayılmış dikkat etkilerinin olduğunu gösterdi. Model parametreleri üzerinde yapılan ek istatistiksel testler, yük koşulları arasında ve biyolojik hareket ile karıştırılmış hareket arasında modülasyon güçlerinde hiçbir fark olmadığını ortaya koydu. Buna rağmen biyolojik hareketin farklı bağlantılar üzerindeki modülasyonları birbirinden farklıydı. Benzer bir gözlem düşük yük koşulu için de yapılırken, karıştırılmış biyolojik hareket uyaranı veya yüksek dikkat yükü koşulu için yapılmadı. İlk bulgu, biyolojik hareket ve karıştırılmış biyolojik hareketin farklı işlenmesi için bir kanıt sağlamaktadır. İkinci bulgu ise düşük dikkat yükünde algısal kapasitenin biyolojik hareket uyaranına taşması ve bunun bir rekabet oluşturması ile açıklanabilir.
Özet (Çeviri)
The ability to detect biological motion holds an evolutionarily important role in vital and social functions. However, in our daily lives, we perceive biological motion while we are at a task most of the time. In other words, it is perceived when our attention is directed at another thing. In this aspect, understanding the dynamics of its bottom-up perception is of high importance. Meanwhile, the attentional mechanisms and where their effects occur are a matter of debate in the literature, sparking off various theories, such as early selection, late selection, and attentional load theory. Dynamic causal modeling (DCM) is a suitable tool for investigating the dynamics of attentional effects on the network, enabling the bottom-up perception of biological motion, and comparing the existing theories in the literature with Bayesian graph models. To this end, we utilized the DCM approach with fMRI data collected using an attentional load paradigm and biological motion peripheral distractors. In our model space, we modeled the theories of selective attention along with two complementary models. The Bayesian Model Selection (BMS) showed that the model that explained the data the best was the model where both attentional load conditions modulated all top-down connections rather than the models of existing theories. This showed that attentional effects take part in the bottom-up perception, not in a focused location, such as early or late, but in a more distributed manner throughout the processing pipeline. Further statistical tests on the model parameters yielded no difference between load conditions and between biological motion and scrambled motion in their modulation strengths. Yet, the strengths of biological motion on different connections were different from each other. A similar observation is also made for the low load condition but not for the scrambled motion and high load conditions. The former can be accepted as evidence for the differential processing of biological and scrambled motion. The latter may be explained by a spillover of perceptual resources on biological motion and causing competition in low-load conditions.
Benzer Tezler
- Major depresyon hastalarında elektrokonvülzif tedavinin (EKT) beynin fonksiyonel bağlantılarına ve serum bdnf düzeylerine etkisi ile bunların arasındaki ilişkiler
The effects of electroconvulsive therapy on brain functional connections and serum BDNF levels and the relationships of these in patients with major depressive disorder
BEYDA GÜLER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
PsikiyatriErciyes ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKİF ASDEMİR
- Obsesif Kompulsif Bozukluğu Olan Ergen Hastalarda Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Bulgularının Sağlıklı Kontroller İle Karşılaştırılması
The Comparison of Functional Magnetic Resonance Imaging Findings in Adolescent Patients with Obsessive Compulsive Disorder and Healthy Controls
DUYGU KINAY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Psikiyatriİstanbul ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT COŞKUN
- Oksipital korteks uyarılabilirliğinin transkraniyal manyetik uyarım ile modulasyonu
Modulation of occipital cortex excitability by transcranial magnetic stimulation
KHAYALA AGHAMIRZAYEVA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
NörolojiHacettepe ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA GÖKÇEM YILDIZ SARIKAYA
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Duygu içeren resimlerin IOWA kumar testi'ndeki karar verme performansı üzerindeki etkilerinin fonksiyonel nörogörüntüleme yöntemiyle araştırılması
Investigation of the effects of affective pictures on the decision making performance in IOWA gambling task by using functional neuroimaging method
SİNEM YILDIZ İNANICI