Nabız artefaktı

Pulsasyon artefaktı* terimi aslında Latince pulsare kelimesinden gelmektedir ve “vurmak” veya “zonklamak” anlamına gelmektedir. Bu, tıbbi görüntülemede atan kalp veya nabız gibi atan kan damarlarının neden olduğu bozuklukların ritmik doğasını yansıtmaktadır. Bu bağlamda artifakt kelimesi, görüntülenen nesnenin veya alanın gerçek bir temsili olmaktan ziyade ölçüm işlemi sırasında ortaya çıkan istenmeyen bir sinyali veya verilerdeki bozulmayı ifade eder.

Tıbbi Görüntülemede Pülsasyon Artefaktları

Pulsasyon artefaktlarına Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI), Elektroensefalografi (EEG) ve Ultrason gibi çeşitli tıbbi görüntüleme tekniklerinde sıkça rastlanır. Bu artefaktlar, özellikle kalp atışı veya arteriyel pulsasyondan kaynaklanan kanın ritmik pulsasyonu nedeniyle ortaya çıkar ve yakalanan görüntü veya sinyalin doğruluğunu önemli ölçüde bozabilir veya gizleyebilir.

Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI)

MRG’de pulsasyon artefaktları genellikle taramada çift görüntüler veya bulanık alanlar olarak ortaya çıkan gölgelenme şeklinde kendini gösterir. Bu gölgelenme etkisi, kanın arterler veya diğer titreşen yapılar içindeki hareketinden kaynaklanır ve doğruluk için statik, hareketsiz ortamlara dayanan görüntüleme sürecini bozar. Pulsasyon artefaktları en yaygın olarak aort gibi büyük kan damarlarının yakınında veya sürekli hareketin meydana geldiği kalbin yakınında görülür.

MRI’da Pulsasyon Artefaktlarını Azaltma Teknikleri:
  1. EKG Gating: Bu teknik, MR görüntülerinin elde edilmesini kardiyak döngü ile senkronize etmeyi içerir, tipik olarak kalp dinlenirken diyastolik faz sırasında, böylece kalp atışından kaynaklanan hareketi en aza indirir.
  2. Harekete Duyarsız MRI Sekansları: Hızlı spin-eko veya gradyan-eko sekansları gibi belirli MRI puls sekansları harekete daha az duyarlıdır ve bu da artefaktların azaltılmasına yardımcı olabilir.
  3. Akış Telafisi: Akan kanın hareketini telafi etmek için tasarlanmış teknikler, özellikle pulsasyon etkilerine eğilimli alanları görüntülerken sıklıkla kullanılır.

Elektroensefalografi (EEG)

EEG’de ballistokardiyografik artefaktlar olarak da adlandırılan pulsasyon artefaktları, genellikle kalp atışıyla senkronize olan kafa derisi ve kafadaki kan hareketinden kaynaklanır. Bu artefaktlar EEG tarafından yakalanan elektrik sinyallerini bozarak gerçek beyin aktivitesi ile kan akışının neden olduğu ritmik parazit arasında ayrım yapmayı zorlaştırabilir.

EEG’de Pulsasyon Artefaktlarını Azaltma Teknikleri:
  1. Artefakt Çıkarma: Bu yöntemde, EEG verilerinden pulsasyon artefaktını tanımlamak ve çıkarmak için algoritmalar kullanılır ve geride daha temiz bir sinyal bırakılır.
  2. Bağımsız Bileşen Analizi (ICA): Bu teknik, EEG sinyalinin çeşitli bileşenlerini ayırarak nabız hareketinin neden olduğu artefaktın izole edilmesini ve çıkarılmasını sağlar.
  3. Referans Elektrotları: Başın etrafına ek referans elektrotları yerleştirmek, artefaktların daha iyi lokalize edilmesine ve genel sinyalden çıkarılmasına yardımcı olur.

Ultrason Görüntüleme

Ultrasonda, özellikle ekokardiyografi veya vasküler görüntülemede, pulsasyon artefaktları kan damarları veya kalp gibi yapıların doğru bir şekilde görüntülenmesini engelleyebilir. Kanın pulsatil akışıyla ilişkili hızlı hareket, tıpkı MRG’de olduğu gibi görüntülerde bozulmalara neden olabilir.

Pulsasyon Artefaktlarını Azaltmak için Modern Teknikler

Tıbbi görüntülemede pulsasyon artefaktlarını azaltmak için çeşitli modern teknikler geliştirilmiştir:

1.Geçitleme Teknikleri:

  • Daha önce de belirtildiği gibi, geçitleme teknikleri (EKG veya solunum geçidi gibi) görüntü alımını kalbin hareketi veya nefes döngüleri ile senkronize ederek hareketin neden olduğu artefaktları azaltır.

2.Yüksek Kare Hızları:

  • Görüntülerin daha yüksek kare hızlarında elde edilmesi, her görüntünün kardiyak döngüde belirli bir anı temsil etmesini sağlayarak pulsasyonun görüntüyü bozma olasılığını azaltır. Bu, özellikle yüksek zamansal çözünürlüğün çok önemli olduğu ultrason veya dinamik MRI gibi tekniklerde etkilidir.
  1. Düzgünleştirme Teknikleri:
  • Görüntülemede yumuşatma, hareketin neden olduğu gürültü ve titreşimi azaltmak için zaman içinde birden fazla görüntünün ortalamasını almayı içerir. Bu teknik nabız artefaktlarını azaltmaya yardımcı olabilirken, anatomik yapıların hafifçe bulanıklaşmasına da yol açabilir.
İki denekte lateral ventriküler BOS pulsasyonu artefaktı.
A ve B, 70 yaşındaki bir erkeğin bitişik FLAIR eksenel görüntüleri, Monro foramen bölgesinde (oklar) sağda daha belirgin olmak üzere iki taraflı fokal lateral ventriküler BOS pulsasyon artefaktlarını göstermektedir.
C, Lateral ventriküler BOS nabız artefaktı (açık ok) olan bir süjede ayrıca faz kodlama ekseninde (soldan sağa) hayalet nabız artefaktları vardır ve bu da iki taraflı bitişik beyin parankiminde hiperintensitelerin üst üste binmesine neden olur.

MRG’de bir tür hareket artefaktı olan pulsasyon artefaktları, görüntüleme işlemi sırasında kalbin veya kan damarlarının ritmik hareketi nedeniyle sinyal üreten vokseller konum değiştirdiğinde ortaya çıkar. Bu artefaktlar özellikle sorunludur çünkü her zaman faz kodlama yönünde ortaya çıkarlar; burada hareket görüntünün uzamsal kodlamasını bozarak gölgelenmeye veya bulanıklığa neden olur.

Pulsasyon Artefaktları Neden Oluşur?

Kalbin nabız atışı kanın atardamar ve toplardamarlardan akmasına neden olarak vücutta sürekli harekete yol açar. MRI taramaları sabit görüntülerin yakalanmasına dayandığından, bu hareket çekim sürecini bozar. MRG’de faz kodlaması, sinyallerin uzamsal konumunu kodlamak için manyetik alan gradyanlarının uygulanmasını içerir. Bu işlem sırasında kan hareket ettiğinde, sinyalin beklenen konumu kayar ve sistemin belirli yapıların konumunu yanlış yorumlamasına neden olarak artefaktlara yol açar.

Pulsasyon Artefaktlarını Azaltma Teknikleri

  1. Daha Kısa Edinim Sürelerine Sahip Nabız Trenlerinin Kullanılması:
    Bir görüntüyü yakalamak için gereken süreyi azaltarak, MRI taramaları hareketin etkisini en aza indirebilir. Eko düzlemsel görüntüleme (EPI)** veya hızlı spin eko (FSE) gibi daha hızlı görüntüleme teknikleri, verileri daha hızlı elde ederek tarama işlemi sırasında hareket olasılığını azaltır. Bu, kanın hareket edebileceği süreyi sınırlayarak artefaktların azaltılmasına yardımcı olur.
  2. Faz Kodlama Yönünün Değiştirilmesi:
    Pulsasyon artefaktları faz kodlama yönünde ortaya çıktığından, bu yönün değiştirilmesi artefaktın görüntünün kritik alanlarından uzaklaşmasını sağlayabilir. Örneğin, beyin MRG’sinde faz kodlama yönünün ayarlanması, artefaktı beyin sapı gibi önemli yapılardan daha az kritik bir bölgeye kaydırarak taramayı teşhis amacıyla daha net hale getirebilir.
  3. Uzamsal Presatürasyon Bantlarını Kullanma:
    Presatürasyon bantları, asıl görüntü yakalanmadan önce büyük arterler gibi hareketli yapılardan gelen sinyalleri bastırmak için stratejik olarak yerleştirilebilir. Bu yüksek hareketli alanlardan gelen sinyalleri ortadan kaldırarak, bantlar titreşim artefaktının görüntünün geri kalanını etkilemesini önler. Bu, özellikle büyük kan damarlarından gelen titreşimin genellikle yakındaki anatomik yapılarla etkileşime girdiği kardiyovasküler görüntülemede kullanışlıdır.
  4. Sinyal Ortalamalarının Sayısının Artırılması (NEX):
    Sinyal ortalamalarının sayısının artırılması, alımın birden çok kez tekrarlanmasını ve sonuçların ortalamasının alınmasını içerir. Bu, artefaktı engellemese de hatanın birkaç döngü boyunca ortalamasını alarak etkiyi yumuşatmaya yardımcı olur. Bu teknik, toplam tarama süresini artırmasına rağmen rastgele gürültüyü ve hareketle ilgili artefaktları azaltır.

Artefakt Azaltma için Ek Teknikler

  1. EKG veya Kardiyak Geçitleme:
    Pulsasyon artefaktlarını azaltmanın en etkili yollarından biri, görüntü alımını kardiyak döngünün belirli aşamalarıyla senkronize eden ECG gating yöntemidir. Diyastol gibi kalp ve kan damarlarının hareketsiz olduğu anlarda görüntü yakalayarak, MRG hareketle ilgili bozulmaları en aza indirebilir.
  2. Paralel Görüntüleme Teknikleri:
    SENSE (Sensitivity Encoding) veya GRAPPA (Generalized Autocalibrating Partial Parallel Acquisition) gibi Paralel görüntüleme yöntemleri, aynı anda veri toplamak için birden fazla bobin kullanarak görüntüleme sürecini hızlandırır. Bu, çekim sürelerini önemli ölçüde kısaltır ve pulsasyondan kaynaklanan hareket artefaktları olasılığını azaltır.
  3. Nefes Tutma veya Solunum Geçişi:
    Solunum hareketinin pulsasyon artefaktlarını yoğunlaştırabileceği toraks veya karın gibi bölgeleri tararken, nefes tutma teknikleri yardımcı olabilir. Alternatif olarak, solunum geçişi taramayı solunum döngüsündeki sabit bir faz ile senkronize ederek görüntü alımı sırasında minimum hareket sağlar.

Keşif

Tıbbi görüntülemede pulsasyon artefaktlarının anlaşılması ve yönetimi, yıllar içinde önemli ölçüde gelişti ve birkaç önemli kilometre taşıyla işaretlendi.

1. X-Işını Görüntülemede Erken Tanıma (19. Yüzyılın Sonları)

1800’lerin sonlarında, X-ışınlarının keşfinden kısa bir süre sonra, doktorlar göğüs görüntülerinde kalbin hareketinden kaynaklanan bozulmaları fark etmeye başladılar. Pulsasyon artefaktları da dahil olmak üzere hareket artefaktlarına ilişkin bu ilk gözlemler, özellikle kalp atışının görünür bozulmalara neden olduğu göğüs bölgesinde, hareketli yapıların net görüntülerini yakalamanın zorluğunu vurgulamıştır.

2. X-Işınları ve Ultrason için EKG Geçitlemesinin Tanıtımı (20. Yüzyılın Ortaları)

1950’lerde, X-ışını ve ultrason görüntülemesini kalp döngüsünün evreleriyle zamanlamak için ECG gating kullanılmaya başlandı. Bu teknik, doktorların hareketin en az olduğu anlarda (tipik olarak kalbin diyastolik fazı sırasında) görüntü almasına ve böylece pulsasyonun neden olduğu hareket artefaktlarını azaltmasına olanak sağladı. Bu ilerleme, pulsasyon artefaktlarını sistematik olarak azaltmaya yönelik ilk önemli girişim oldu.

3. MRG’nin Gelişimi ve Pulsasyon Artefaktları Sorunu (1970’ler-1980’ler)

1970’lerde Manyetik Rezonans Görüntülemenin (MRG) geliştirilmesi ve 1980’lerde kullanımının artmasıyla birlikte, özellikle kardiyovasküler ve beyin görüntülemede titreşim artefaktları daha belirgin hale geldi. MRG’nin faz kodlamasına dayanması, kalp atışı ve kan akışının taramalarda gölgelenme veya bulanık alanlar oluşturmasıyla onu harekete karşı özellikle hassas hale getirdi. Bu durum, MRG tıbbi teşhiste önemli bir araç haline geldikçe daha sofistike artefakt azaltma tekniklerine duyulan ihtiyacı vurguladı.

4. Akış Telafisi ve Gradyan Moment Nulling (1980’ler)

1980’lerde, MRG’de kan akışının neden olduğu artefaktları gidermek için gradyan moment nulling (akış telafisi olarak da bilinir) geliştirildi. Bu teknik, manyetik gradyanları hareketi hesaba katacak şekilde ayarlayarak hareket eden kanın neden olduğu bozulmayı azalttı. Bu, pulsasyon artefaktlarının en rahatsız edici olduğu büyük kan damarlarına yakın görüntüleme alanlarında büyük bir ilerlemeye işaret ediyordu.

5. Hızlı Görüntüleme Tekniklerinin Ortaya Çıkışı (1980’lerin Sonu-1990’lar)

Eko düzlemsel görüntüleme (EPI)** ve hızlı spin eko (FSE) gibi daha hızlı görüntüleme tekniklerinin kullanılmaya başlanması, tarama sürelerini önemli ölçüde kısaltarak MRG’de devrim yarattı. Daha hızlı taramalar, pulsasyonun görüntü alımına müdahale etmesi için daha az zaman anlamına geliyordu ve bu da daha net, artefakt içermeyen görüntülere yol açıyordu. Bu yöntemler özellikle kalp atışından kaynaklanan sürekli hareketin kaçınılmaz olduğu görüntüleme bölgelerinde değerliydi.

6. Paralel Görüntüleme Teknolojileri (1990’ların Sonu)

1990’ların sonunda, SENSE ve GRAPPA gibi paralel görüntüleme teknikleri, birden fazla bobinden eşzamanlı veri elde edilmesini sağlayarak MRG’yi daha da geliştirdi. Bu yenilik, toplam tarama süresini azaltarak pulsasyon artefaktlarının nihai görüntüyü bozmasını zorlaştırdı. Paralel görüntüleme, yüksek çözünürlüklü görüntülemede hareket artefaktlarını azaltmada önemli bir araç haline geldi.

7. EEG için Bağımsız Bileşen Analizi (ICA) (1990’lar)

1990’larda Elektroensefalografi (EEG) alanında, kalp atışının baş hareketi üzerindeki etkisinden kaynaklanan ballistokardiyografik artefaktları ele almak için Bağımsız Bileşen Analizi (ICA) geliştirildi. ICA, bu artefaktları gerçek beyin aktivitesi sinyallerinden etkili bir şekilde ayırarak nöral aktivitenin daha net ve daha doğru bir şekilde okunmasını sağladı. Bu yöntem, EEG kayıtlarındaki hareket artefaktlarının yönetilmesinde önemli bir gelişmeye işaret etmektedir.

8. Kardiyak ve Solunum Geçitlemesindeki Gelişmeler (2000’ler)

2000’li yılların başında, kardiyak ve solunumsal geçiş tekniklerinde devam eden iyileştirmeler, görüntülemenin vücudun doğal döngüleriyle daha da hassas bir şekilde senkronize edilmesini sağladı. Gerçek zamanlı geçitleme sistemleri, MR ve BT taramalarının kardiyak veya solunum döngüsü sırasında en uygun anlarda çekilmesini sağlayarak pulsasyon ve hareket artefaktlarını önemli ölçüde azalttı.

9. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Tabanlı Artefakt Düzeltme (2020’ler)

Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi, gerçek zamanlı olarak pulsasyon artefaktlarını tespit etmek ve düzeltmek için özel olarak tasarlanmış algoritmalarla tıbbi görüntülemeye uygulanmıştır. Bu gelişmiş sistemler görüntülerdeki hareketi analiz eder ve daha net, artefakt içermeyen sonuçlar üretmek için verileri otomatik olarak ayarlayarak pulsasyon artefakt yönetimindeki en son evrimi temsil eder.

İleri Okuma
  1. Budinger, T. F. (1988). MR Imaging and Spectroscopy: Present and Future Applications in Medicine. IEEE Transactions on Nuclear Science, 35(1), 1-13.
  2. Haacke, E. M., Brown, R. W., Thompson, M. R., & Venkatesan, R. (1999). Magnetic Resonance Imaging: Physical Principles and Sequence Design. Wiley-Liss.
  3. Fisch, B. J. (1999). Fisch and Spehlmann’s EEG Primer: Basic Principles of Digital and Analog EEG (3rd ed.). Elsevier.
  4. Pruessmann, K. P., Weiger, M., Scheidegger, M. B., & Boesiger, P. (1999). SENSE: Sensitivity Encoding for Fast MRI. Magnetic Resonance in Medicine, 42(5), 952-962.
  5. Noll, D. C., & Fessler, J. A. (2002). Fast Imaging with MRI. IEEE Signal Processing Magazine, 19(5), 38-55.
  6. Bernstein, M. A., King, K. F., & Zhou, X. J. (2004). Handbook of MRI Pulse Sequences. Elsevier Academic Press.
  7. Ives, J. R. (2005). New Techniques in EEG Recording. Epilepsia, 46(s1), 35-40.
  8. Scholz, H., & Laumann, A. E. (2011). Dermatologic diseases and problems of women throughout the life span. In J. J. Bergan & N. H. Bunke (Eds.), The Vein Book (2nd ed., pp. 511–524). Oxford University Press. doi:10.1093/med/9780195399639.003.0045.
  9. Urigüen, J. A., & Garcia-Zapirain, B. (2015). EEG artifact removal—state-of-the-art and guidelines. Journal of neural engineering, 12(3), 031001. https://doi.org/10.1088/1741-2560/12/3/031001
  10. McRobbie, D. W., Moore, E. A., Graves, M. J., & Prince, M. R. (2017). MRI: From Picture to Proton (3rd ed.). Cambridge University Press.
  11. Littin, S., Stucht, D., Froeling, M., Mattern, H., & Speck, O. (2020). Quantification of pulsation and motion artifacts in quantitative 3D-MR spectroscopy. NMR in Biomedicine, 33(8), e4351. https://doi.org/10.1002/nbm.4351
  12. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). (2021). Parasites – Swimmer’s Itch (Cercarial Dermatitis). Retrieved from https://www.cdc.gov/parasites/swimmersitch/faqs.html

Click here to display content from YouTube.
Learn more in YouTube’s privacy policy.

Beyin Dalgalarınızdan Yüzde Yüz Tutarlılıkla Tanınabileceksiniz

Beyin Dalgalarınızdan Yüzde Yüz Tutarlılıkla Tanınabileceksiniz

Belli bir uyarana karşı oluşturduğunuz tepki, önemsiz ve sıradan görünebilir ancak sizin hakkınızda çok şey söyleyebilir.

Binghamton Üniversitesi’nde, Psikoloji Bölümü Yardımcı doçentlerinden Sarah Laszlo ile Elektrik ve Bilgisayar yardımcı doçenti Zhanpeng Jin’in öncülüğünde gerçekleştirilen bir araştırmada, EEG başlıkları giydirilen 50 bireyin ayrı ayrı beyin aktivitesi kayıtları alındı. Kayıtlar alınırken, bireylerden insandan insana değişen tepkilerin üretilip üretilmediğini ortaya çıkarabilmek adına dizayn edilmiş 500 ayrı görsele bakmaları istendi. Örnek verilecek olursa bu görsellerin ve uyaranların içinde, Anna Hathaway’den bir dilim pizzaya; bottan ‘conundrum’ kelimesine kadar birçok bağımsız örnek bulunuyor.

Yapılan deneylerin sonucunda, gösterilen her görsele katılımcıların beyinlerinin farklı tepkiler ürettiği görüldü. Öyle ki; bilgisayar her gönüllünün ‘beyin-izi’ (brainprint – terimde aynı şekilde bireye özgü olan ‘parmak izi’ne gönderme yapılıyor) şemasını yüzde yüz kesinlikle belirleyebiliyor.

Çalışmaları hakkında Laszlo’nun yaptığı açıklama şöyle :  “Her bireyin, her biri için farklı şeyler hissedeceği bu görsellerden yüzlercesini aldığınız zaman, yine her bireyi onlara baktıklarında oluşturdukları beyin aktivitesinden tanıyabiliyorsunuz.”

Araştırmacıların Neurocomputing dergisinde 2015 yılında “Brainprint” başlığı ile yayımlanan çalışmalarında, tek bir kişiyi tepkilerine bakarak 32 kişilik grup içinden yalnızca %97’lik bir doğruluk oranı ile tespit edebilmişti ve bu çalışmada yalnızca kelimelere verilen tepkilere bakılmıştı, görsellere değil.

Laszlo’ya göre, bu doğruluk payını yüzde 97’lerden yüzde 100’e çıkarmak çok büyük bir olay, çünkü bu sonuçların günlük hayattaki  uygulamaları yüksek güvenlik koşullarında ve adli tıpta çok işe yarayabilir, ki böyle koşullarda %97 emin olmak pek de işe yarayan bir şey değildir.

Beyin biyometriği bu anlamda son derece umut verici görünüyor çünkü, parmak izi veya retina gibi değiştirilebilir ve çalınabilir! bir şey değil.

Zhanpeng Jin’ e göre ise, bu teknolojinin basit güvenlik sorunları için her yerde kullanılabilir olması, yakın gelecekte pek mümkün görünmüyor ancak daha ciddi güvenlik meselelerinde yani tekil işlemlerde kullanılması ve önemli sonuçlar alınması son derece mümkün.


Kaynak :

  • Bilimfili
  • Maria V. Ruiz-Blondet, Zhanpeng Jin, Sarah Laszlo. CEREBRE: A Novel Method for Very High Accuracy Event-Related Potential Biometric Identification. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2016; 11 (7): 1618 DOI: 10.1109/TIFS.2016.2543524

Öğrencilerin Beyinleri Hangi Eğitim Metoduna, Nasıl Tepki Veriyor?

Öğrenme ve öğretme teknikleri üzerine yapılmış/yapılmakta olan birçok araştırma bulunuyor. Bu araştırmaların çoğunda, özellikle gözlemler ve öğrencilerin doldurdukları anketler temel alınarak çalışmalar yürütülüyor. Fakat, AAAS yıllık buluşmasında sunulan bir çalışmada, öğrencilerin sınıfta uygulanan tekniklere verdiği tepkinin ölçümünde farklı bir yönteme başvurulmuş.

İnsan beyni grup çalışmalarında nasıl tepki veriyor?

Aynı sınıftaki öğrencilerin beyin dalgalarının ölçüldüğü bir çalışmada, bu sorunun cevabı veriliyor.

Araştırma kapsamında 12 öğrenci ve bir öğretmenin, 11 adet 50 dakikalık ders saati boyunca Elektroensefologram (EEG) aktivitesi ölçüldü. Beyindeki elektriksel aktivitenin kaydedilip ölçülme yöntemi olan EEG testleri sırasında, dersin içeriği öğrencilere farklı şekillerde ulaştırıldı (video izlemek, öğrencilerin sunum yapması, öğretmenin ders anlatması, öğrencilerin konu üzerindeki grup çalışmaları). Buna ek olarak, öğrenciler dersler sırasında tahtaya dönük ve birbirlerine dönük olmak üzere farklı oturma düzenlerinde dersleri takip ettiler. Ayrıca her dersin sonunda, öğrenciler ölçekler doldurarak dersleri değerlendirdiler. Bu ölçeklerde öğrencilerin hem dersten hoşlanıp hoşlanmadıkları gibi sorularla derse katılımları, hem de derse kendilerini yakın hissedip hissetmedikleri gibi sorularla sosyal dinamikleri hakkında bilgi toplandı.

Öğrencilerin beyinlerinin EEG ölçümlerinin, değişik sınıf aktiviteleri sırasında birbirlerine olan uyumları karşılaştırılarak da beyin-beyin eşzamanlılığı değerlendirildi.

Araştırmanın sonuçlarına göre; eğer öğrencilerin derse olan katılımları artıyor ve öğrenciler dersten daha fazla zevk alıyorlarsa, EEG ölçümlerine göre beyin aktiviteleri daha senkronize oluyor. Sınıfta uygulanan teknikler arasında da, öğrencilerin ders ile olan bağlantılarının en yüksek seviyede olduğu aktiviteler; video izlendiği zamanlar ve grup çalışmalarının olduğu dersler. Ayrıca bu aktiviteler sırasında, öğrencilerin beyin frekansları daha senkronize tepkiler veriyor. Bu sonuçlara ek olarak; öğrenci çiftleri arası beyin-beyin senkronizasyonu, öğrencilerin arkadaşlarıyla olan yakınlıklarıyla ilişkili şekilde artış gösteriyor.

Öğrenciler dersten sıkıldıklarında ise bu beyin-beyin uyumu bozuluyor. Yani öğrencilerin hangi durumlarda dersten sıkıldıkları da bu çalışma süresince belirlenebildi. Araştırmaya göre, öğrenciler en çok öğretmen merkezli eğitim sırasında dersten sıkılıyorlar.


Kaynak:

  1. Bilimfili,
  2. Suzanne Dikker, ”Student-to-Student Brain Synchronization Predicts Classroom Engagement and Social DymanicsAAAS Annual Meeting, Retrieved from https://aaas.confex.com/aaas/2016/webprogram/Paper18350.html
  3. Suzanne Dikke Student-to-Student Brain Synchronization Predicts Classroom Engagement and Social Dymanics Saturday, AAAS Annual Meeting February 13, 2016: 2:30 PM-5:00 PM

Araştırma İçin Geliştirilen ‘Mini Beyin’ler

Johns Hopkins Üniversitesi araştırmacıları, insan beynini oluşturan sinir hücreleri ve diğer yardımcı hücrelerden meydana gelen ‘mini beyin’ler üretmeye başladı.

Sekiz haftalık bir süreçte bir grup beyin hücresinden büyüyerek beyin-benzeri bir yapı oluşturmayı başaran bilim insanları, özellikle ilaçların denenmesi ve hastalıkların modellenmesi noktasında bu teknolojinin; yüz binlerce laboratuvar hayvanının yerine geçebileceğini öne sürüyorlar.

Mini beyinler insan hücrelerinden oluştuğu için, bu teknoloji sayesinde test edilen ilaçlar ve tedavi yöntemleri ile ilgili daha verimli bilgilere de ulaşılabilecek. Araştırmacılar, beyinleri;  iPSC adı ile bilinen kök hücre tiplerini, insan beyin hücrelerine dönüşebilecek şekilde uyararak oluşturuyor. İki aylık bir süreçten sonra dört çeşit nöron ve iki tip yardımcı hücreden oluşan mini beyinler gelişmiş oluyor.

Mini beyinler, 350 mikrometre çapında olsa da elektrot ağları üzerine yerleştirilerek ilaç etkisi altında EEG’ye benzer aktivite kayıtları alınabiliyor. Teknolojinin; Alzheimer, Parkinson, MS ve hatta otizm çalışmalarında kullanılabileceği düşünülüyor.

Gelişmenin getirdiği en önemli özellik ise, mini-beyinlerin tamamen insan hücrelerinden oluşuyor olması (nöron tipleri ve destek hücreleri – oligodendrositler ile astrositler). Bu sayede hem yapısal hem de işlevsel olan beyin çalışmalarında, araştırmalar insana en yakın örneklerle yürütülmüş olacak. Bu da her ne kadar memeliler olarak ortak özelliklerimiz olsa da veya evrimsel olarak yakın olsak da, kemirgenler, diğer primatlar ve bizim aramızdaki farkların ve de bu farkların yaratmış olduğu araştırma zorluklarının üstesinden gelinmiş olacak.

Araştırmanın lideri olan Thomas Hartung, keşiflerinin patentini almak üzere başvurusunu gerçekleştirdi. Hartung, önümüzdeki yıllarda bu teknolojinin dünya genelinde laboratuvarlarda kullanılıyor olmasını ve hatta birçok laboratuvar hayvanının yerine geçmesini umuyor.


Kaynak :

  1. Bilimfili,
  2. Johns Hopkins University Bloomberg School of Public Health. “Researchers create ‘mini-brains’ in lab to study neurological diseases: Use of human-derived structures could allow for better research and reduce animal testing.” ScienceDaily. ScienceDaily, 12 February 2016. <www.sciencedaily.com/releases/2016/02/160212163901.htm>.
  3. Thomas Hartung, Understanding Neurotoxicity: Building Human Mini-Brains From Patients’ Stem Cells 2016 AAAS Annual Meeting (February 11-15, 2016),

Evde Yapabileceğiniz Beyin Tarayıcıları Geliyor!

Conor Russomanno ve Joel Murphy’nin bir rüyaları var: evde üç boyutlu yazıcınızda şekillendirip kafanıza takarak doğrudan beyin dalgalarınıza ulaşabileceğiniz açık kaynaklı bir beyin tarayıcısı yaratmak istiyorlar. Geçtiğimiz haftalarda ilk başlık prototiplerini üç boyutlu bir yazıcıdan elde ettiler ve WIRED dergisi ilk fotoğraflara ulaştı.
ABD Savunma Bakanlığı’nın araştırma kolu DARPA tarafından küçük bir mali destekle başlatılan cihaz OpenBCI olarak biliniyor. İçeriği ise şöyle: birkaç algılayıcı (sensör), bunlara bağlanan bir mini-bilgisayar ve sensörleri taşıyan, 3D yazıcıda şekillendirebildiğiniz ve “Spider Claw 3000” olarak adlandırılan siyah bir başlık. Hepsini birleştirdiğinizde bilgisayarınıza bağlayabileceğiniz düşük maliyetli bir elektroansefalografi (EEG) beyin dalgaları tarayıcısı çıkıyor ortaya.
Laboratuvarlarda bulabileceğiniz yüksek kalitede EEG cihazları binlerce dolara mal olabiliyor. Ancak geçtiğimiz birkaç yıl içinde Emotiv gibi firmalar tarafından geliştirilen daha ucuz modeller bunları laboratuvarlardan çıkarıp kendi evimizde beyin dalgaları kullanarak video oyunları, bilgisayar arayüzleri, kişisel izleme gereçleri ve öz yönelimli zihin geliştirme ile denemeler yapabileceğimiz yeni bir çağın başlangıcını müjdeliyorlar.
Ancak Russomanno ve Murphy işlemin gerçekten popüler olabilmesi için kullanıcı topluluğunun açık kaynaklı bir platforma gereksinimi olduğunu hissetmişler ve bu yüzden OpenBCI’i yaratmışlar.  Başlığı isleten yazılımı popüler program paylaşma sitesi GitHub’dan indirebiliyorsunuz. Kendi sisteminizi kurmak için donanımı OpenBCI’dan satın alıyor, sonra da üç boyutlu başlığın yazılımını indiriyor, kendinize göre ayarlıyor ve yazıcınızdan çıktısını alıyorsunuz. OpenBCI beyin tarayıcısının ilk kaba prototipi yazıcıda yedi saatte basılabilmiş. Görselde gördüğünüz ortadaki altıgen bölge sistem tamamlandığında Arduino benzeri bilgisayarın konulacağı yer. Russomanno şunları söylüyor:
“Başlık beyin korsanlarına EEG elektrotlarını istedikleri yere yerleştirebilme özgürlüğü sağlıyor. Kafa derisinde sadece birkaç nokta ile sınırlı kalmak zorunda değilsiniz. Bir seferde en fazla 16 elektrot olmak üzere toplam 64 değişik yer seçeneğiniz var.”
Fotoğrafı görülen düşük çözünürlüklü başlık modelini yazıcıdan almak yaklaşık yedi saat sürmüş. Russomanno yüksek çözünürlüklü bir modelin yaklaşık bir günde şekillendirilebileceğini söylüyor.
Ancak başlık beraberindeki mini-bilgisayar olmadan kullanılamıyor. Bu Arduino uyumlu donanımın geliştirilmesini finanse etmek amacıyla Russomanno ve Murphy geçtiğimiz ay bir Kickstarter projesi başlatmışlar. Proje geçtiğimiz hafta içinde hedefine ulaşmış ve ilk sistemlerin Mart ayında postaya verilmesi bekleniyor.
Russomanno donanım postalanmaya başladığında yeni bir deney surecinin başlamasını bekliyor ve şunları söylüyor:
 
“Şu ana kadar bağışta bulunan ve devre kartlarını almayı bekleyen yaklaşık üç yüz kişi var. Bir parça teknoloji için 300 dolar harcamayı göze alıyorsanız onunla mutlaka bir şeyler yapmaya da niyetlisiniz demektir.”
 
 
Kaynak: Wired