1. Giriş

Hoş geldiniz! Bu eğitimde beyin dalgaları ve bunları beyni ve davranışı anlamak için nasıl kullanabileceğimiz hakkında bilgi edineceğiz.

Hans Berger, 1929'da elektroensefalogram terimini ortaya attı; o zaman, bir kişinin başına yerleştirilen sensörlerle kaydedilen elektriksel potansiyellerdeki değişiklikleri tanımladı. İki tür beyin dalgasını belirledi; bunlara, onları kaydettiği sıraya göre basitçe alfa ve beta dalgaları adını verdi. Bu dalgalar diğer memelilerde de kaydedilmişti, ancak Berger bunları insanlarda ilk kez tanımlamıştı!

O zamandan beri, elektroensefalografi yöntemi nörobilimde önemli bir araç haline geldi ve beyin dalgaları (araştırmacıların nöral salınımlar dediği) hakkındaki anlayışımızın gelişmesine yardımcı oldu; ayrıca yorgunluk ve uyanıklık gibi beyindeki durumların karakterize edilmesine de yardımcı oldu.

Bu kısa eğitimde aşağıdakileri ele alacağız:

• Nöral salınımlar nedir?

• Nöral salınımları nasıl ölçebiliriz?

• Nöral salınımlarla ne yapabiliriz?

• Emotiv cihazları ve yazılımı kullanarak pratik uygulama.

2. EEG nedir?

Elektroensefalografi (EEG), beynimizin elektriksel etkinliğini ölçmenin invaziv olmayan ve pasif bir yöntemidir. Beyin hücreleri toplulukları tarafından üretilen ve nöronlar olarak adlandırılan elektriksel etkinliği kaydetmek için elektrotlar/sensörler/kanallar kafa derisine yerleştirilir.

Şek. 1 – Nöronlar, bir EEG cihazıyla tespit edilebilen elektriksel etkinlik üretir [Siuly, et al. (2016)].

2.1. EEG Sistemleri

Piyasada EEG kaydı yapmak için kullanılabilecek birçok EEG cihazı vardır. EEG cihazları şunları içerebilir:

• Tek bir sensörden 256 elektrota kadar – Daha fazla elektrot, kafa derisi üzerinde bilginin daha yüksek uzamsal çözünürlüğünü sağlar.

• Islak veya kuru elektrotlar – Islak elektrotlar, kafa derisi ile sensör arasındaki iletkenliği artırmak için elektrolit jel veya salin çözelti kullanır. Kuru elektrotlar, kafa derisiyle doğrudan temas gerektiren metal veya iletken polimerler olabilir.

• Aktif veya pasif elektrot – Pasif elektrot sistemleri sinyali basitçe güçlendirileceği cihaza iletir. Aktif elektrot sistemleri, cihaza yükseltme için ulaşmadan önce sinyali her elektrot düzeyinde güçlendirir. Bu, sinyaldeki çevresel elektriksel gürültüyü azaltır.

• Kablolu veya Bluetooth üzerinden veri ileten kablosuz cihazlar.

Şek. 2 – Kablosuz, düşük yoğunluklu bir EEG sistemi.

Şek. 3 – Kablolu, yüksek yoğunluklu elektrot EEG sistemi.

2.2. EEG ne zaman kullanılır?

Her nörogörüntüleme yöntemi farklı araştırma sorularını yanıtlamaya yardımcı olabilir.

EEG'nin en büyük gücü, nöral etkinliği milisaniye ölçeğinde ölçebilmesidir; bu da bilinç öncesi süreçleri ölçebilir.

Şek. 4 – Farklı nörogörüntüleme araçlarının uzamsal ve zamansal çözünürlüğü.

En çok şu tür sorular için uygundur: “videomun hangi bölümlerine katılımcılar en çok dikkat etti?”

EEG etkinliği esas olarak beynin dış katmanlarından kaydeder (yani düşük uzamsal çözünürlüğe sahiptir). Tek bir sensörle etkinliğin kaynağını belirlemek imkansızdır. Çok sayıda kanal ile kayıt yapmak, kaynağı matematiksel olarak yeniden yapılandırmaya olanak verebilir, ancak derin kaynakları belirlemede hâlâ sınırlıdır. İşlevsel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), “Beynin hangi bölümü dikkat değişiklikleriyle ilişkilidir?” gibi soruları yanıtlamak için daha uygundur.

2.3. Sensörden ham EEG'ye?

EEG cihazı başa takıldıktan sonra, beyin etkinliği tek bir sensörde, o sensör ile bir referans sensör arasındaki genlik farkı olarak ölçülür. Çoğu EEG sisteminde buna common mode sense (CMS) elektrodu denir. Ek bir sensör olan driven right leg (DRL), CMS'deki herhangi bir girişimi azaltmaya yardımcı olur.

Şek. 5 – EEG sinyal iletiminin basitleştirilmiş blok diyagramı.

Hem aktif hem pasif elektrotlara sahip sistemlerde sinyal daha sonra yükseltilir ve alçak geçiren filtrelenir. Alçak geçiren filtreleme, sinyalinizdeki çevresel olası elektriksel girişimleri, örneğin şebeke elektriğini, kaldıran bir adımdır.

Bu adımlar, ham EEG sinyali bilgisayar ekranınızda görüntülenmeden önce doğrudan donanımın içinde gerçekleşir.

2.4. Bazı Temel Terimler

10-20 standart adlandırma kuralı

Sol sensörler genellikle tek, sağ sensörler ise genellikle çift numaralıdır.

Not 1: bunlar sadece adlandırma kurallarıdır ve EEG sensör konumunun kaynağı, etkinliğin kaynağının bir göstergesi değildir.

Not 2: tek bir kanal üzerindeki etkinliğin kaynağını belirlemek için kaynağın matematiksel olarak yeniden yapılandırılması gibi ek adımlar uygulanmalıdır.

3. Nöral Salınımlar Nedir?

Beyin dalgaları, çoğu zaman nöral salınımlar olarak adlandırılır, tek bir nöron ya da bir nöron kümesi tarafından üretilen ritmik örüntülerdir.

Beynin bu farklı salınım türlerini neden ürettiği henüz net değildir; ancak birçok teori vardır. Araştırmacılar bu ritmik örüntüleri kullanarak bu salınımsal etkinlikleri karakterize etmek için farklı görevler uygular ve beynin gizemlerini anlamayı amaçlar.

3.1. Bir salınımın bazı özellikleri

Bu şekil, düzenli bir elektriksel sinyalin ölçümünü göstermektedir:

Şek. 6 – Farklı nörogörüntüleme araçlarının uzamsal ve zamansal çözünürlüğü.

Sol tarafta (y ekseni) elektriksel kaydın genliğini, yatay eksende (x ekseni) ise zamanı çizebiliriz. Sinyalin genliği, merkezi bir nokta etrafında düzenli bir biçimde büyüklük değiştirir. Bir döngüye aynı zamanda salınım da denir.

Saniyedeki döngü sayısına dalganın frekansı denir ve birimi Hertz (Hz)'dir. Yani saniyede 1 döngü = 1 Hz. Genlikler tipik olarak mikrovolt (µV) cinsinden ölçülür.

Beyinde 0.2 Hz'den (çok yavaş dalgalar) 80 Hz'e veya daha fazlasına (çok hızlı dalgalar) kadar frekanslarda dalgalar görürüz. Nöbetlerle ilişkili 500 Hz'e kadar yüksek frekanslı etkinlik de beyinde kaydedilebilir.

Farklı beyin salınım türleri frekanslarına göre karakterize edilir. Bunlar frekans bantları olarak bilinir ve farklı beyin durumlarıyla ilişkilendirilebilir:

Şek. 7 – Tipik EEG'de beyin dalgaları.

3.2. Farklı frekans bantları neden önemlidir?

1. Normal ve anormal beyin örüntülerini tanımlama
   Nöral salınımlar, nörolojide nöbetlerin tespit edilmesi ve epilepsinin teşhis edilmesi için önemlidir.

   
   
   

2. Beyin bilgisayar arayüzleri (BCI)
   Beta, gama ve mu salınımlarının miktarı, uzaktan kumandalı cihazları kontrol etmek için sıklıkla kullanılır (ör. düşünceyle tekerlekli sandalye hareket ettirmek).

   
   
   

3. Nörogeribildirim
   Bu, beyin dalgalarınızı (ör. gama salınımlarını) görebileceğiniz ve beyninizdeki gama salınımlarının miktarını artırmak için bilişsel görevler yapabileceğiniz bir beyin eğitimi biçimidir.

   
   
   

4. Nöropazarlama
   Alfa ve beta frekans bantları, bir reklamın hangi bölümünün daha çok ya da daha az ilgi çekici olduğunu belirlemek için kullanılabilir.

3.3. EEG veri analizinin türleri

Araştırmacılar en yaygın olarak analizi zaman alanında veya frekans alanında yaparlar.

1. Zaman alanı analizi

   Genellikle, bir uyarıcının başlamasından sonraki ilgi duyulan zaman noktalarında voltaj genliğini ölçer. Bunlara olaya bağlı potansiyeller (ERP'ler) denir.

   
   
   

2. Frekans alanı analizi

   Genellikle, tanımlı bir zaman penceresinde veya bir olayın başlangıcıyla ilişkili olarak farklı frekans bantlarındaki nöral salınım miktarını ölçer.

Şimdi frekans alanı analizine genel bir bakış sunuyoruz.

3.4. İşleme

Bir EEG kaydı yaptıktan sonra, salınımları anlamlandırmadan önce genellikle veriyi temizlersiniz.

1. Filtreleme
   Verideki yüksek ve düşük frekanslı çevresel gürültüyü kaldırmaya yönelik bir tekniktir.

2. Artefakt giderme
   Fiziksel hareket, göz kırpmaları büyük artefaktlara neden olabilir (EEG'de > 50 µV tepe değerleri). Bunlar, sonuçlarımızı etkilememeleri için kaldırılabilir. Bazı araştırmacılar veriyi korumak için bu artefaktları düzeltmekte gelişmiş yöntemler kullanır.

Veri işlendiğinde, sinyal artık frekans alanına dönüştürülebilir; böylece her bir beyin dalgası türünün miktarını ölçebiliriz.

Şek. 8 – Ham EEG'de göz kırpma artefaktı.

3.5. Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT)

Fourier dönüşümü, EEG sinyalinin 'zaman alanı'ndan (görsel A) 'frekans alanı'na (görsel B) matematiksel dönüşümüdür.

Frekans alanında, kaydımızda her bir salınım türünden ne kadar bulunduğunu nicelendirebiliriz. Bu genellikle frekans bandının 'gücü'dür ve bir güç spektrumu (Görsel B) olarak gösterilebilir.

Şek. 9A – Zaman alanında ham EEG.

Şek. 9B – FFT sonrası güç spektrumu (frekans alanı).

3.6. Bant Gücü

Bir Fourier dönüşümüyle elde edilen bir frekans bandının gücü (ör. Alfa bandı), bize her bir frekans bandından ne kadar bulunduğunu söyler. Bant gücü birimleri tipik olarak µV2/Hz cinsindendir. Çoğu zaman, FFT'den elde edilen genlik veya güç spektrumları logaritmik birim olan desibel (dB) cinsinden gösterilir. Desibel, ölçülen bir güç (P) ile bir referans güç (Pr) arasındaki oran birimidir ve şu şekildedir:

İlgilenilen olaylar için bu ölçüm birimi elde edildiğinde, bant güçleri beyin dalgaları üzerindeki deneysel etkileri anlamak için karşılaştırılabilir.

4. Teoriden Uygulamaya

Şimdi alfa baskılanması etkisine bakacağız.

Bu, ilk kez Hans Berger tarafından bildirilen bir olgudur; buna göre birinin gözleri kapalıyken görülen alfa salınımlarının miktarı (alfa gücü), gözleri açık olduğunda anlamlı biçimde azalır.

Şek. 10 – Gözler açıkken alfa salınımlarında artış görülebilir.

Önce EmotivPRO Builder kullanarak basit bir deney oluşturduk. Bu deneyde katılımcıdan, ekrana odaklanırken gözlerini 2 dakika boyunca açık tutması, ardından 2 dakika kapatması istenir. Gözlerini açması gerektiğini belirtmek için 2 dakikanın sonunda bir zil sesi duyacaktır.

Kendi alfa baskılama deneyinizi oluşturmak için aşağıdaki videoyu izleyebilirsiniz veya deneyi buradaki bağlantıdan çalıştırabilirsiniz:

4.1. Cihaz Yerleştirme ve EEG Kalitesi

EQ kapımızın nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi için burada okuyun. Kulaklığınıza özel cihaz yerleştirmesi hakkında daha fazla bilgiyi burada bulun:

• EPOC türü

• Insight türü

4.2. EEG verilerinin işlenmesi ve dönüştürülmesi

Artık verinize sahipsiniz; Emotiv Analyzer kullanarak onu frekans alanına dönüştürebilirsiniz. Videodaki adımları izleyin.

4.3. Verilerin yorumlanması

Analyzer işlemi tamamlandığında zip dosyasını indirin. Her kayıt için bant güçlerini içeren bir csv dosyası ve kendi istatistiksel analizinizi yapmak için kullanabileceğiniz bir görsel dosya olacaktır.

Şek. 11 – Bant güçleri.

Çıktımızda gözler kapalıyken (turuncu), açıkken olduğuna (mavi) kıyasla alfa gücündeki artışı görebiliriz.

Bu, eğitimimizin sonudur! Artık temel bilgilere sahipsiniz 🙂

Kaynaklar bölümünde daha ileri okuma için bazı bağlantılar bulabilirsiniz.

5. Kaynaklar

İLERİ OKUMA

Donoghue et al. 2022 Nöral salınımları incelemeye yönelik metodolojik hususlar

EEG TERMINOLOJİSİ SÖZLÜĞÜ

Kane et al. 2017 (burada)

AÇIK KAYNAK KOD

Python kodlamaya aşinaysanız, gözler açık ve gözler kapalı bölümlerle etiketlenmiş alfa gücü değerlerini elde etmek için kullanabileceğiniz Python betiklerini kullanıma sunduk. Kodu ve örnek Alpha Suppression veri dosyalarını burada bulun: https://osf.io/9bvgh/

EMOTIV KILAVUZLARI

EmotivPRO Builder kılavuzu
EmotivPRO kılavuzu
EmotivPRO Analyzer kılavuzu

7. Kaynaklar

Donoghue, T., Schaworonkow, N. and Voytek, B., 2022. Nöral salınımları incelemeye yönelik metodolojik hususlar. European journal of neuroscience, 55(11-12), pp.3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361

Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. and van Putten, M.J., 2017. Klinik elektroensefalografçılar tarafından en yaygın kullanılan terimlerin gözden geçirilmiş sözlüğü ve EEG bulgularının rapor biçimi için güncellenmiş öneri. Gözden geçirilmiş sürüm 2017. Clinical neurophysiology practice, 2, p.170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002

Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). Elektroensefalogram (EEG) ve Arka Planı. In: EEG Sinyal Analizi ve Sınıflandırması. Health Information Science. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1