Görsel Dikkat: Nesne Tabanlı Dikkat Kontrolünün fMRI İncelemesi

Görsel dikkat kontrolü, neye dikkat edeceğimizi seçme konusundaki kasıtlı durumumuzu ifade eder.

Örneğin, bir gözlemcinin amacı çorbasındaki tüm soğanları ayıklamaksa, o zaman etrafta dönen sineği fark etmeyebilir.

Her ikisi de mekansal olarak çakışsa da, odak noktası olan soğan, bireyin amacı nedeniyle göze çarpıyordu. Bu, nesne tabanlı dikkat kontrolünün bir örneğidir.

İlginçtir ki, beyin ve özellikle görsel korteks, nesneleri ayrı ayrı işleyebilir. Ancak, ilişkili özel işleme alanında daha güçlü aktivasyon kazanan katılan nesnedir.

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme, fMRI ve orijinal olarak Nancy Kanwisher ve meslektaşları tarafından geliştirilen yöntemleri kullanan bu video, belirli nesneleri işleyen özel beyin bölgelerinin nasıl bulunacağını göstermektedir.

Ayrıca, dikkat kontrolünün voksel tabanlı analiz kullanarak aynı bölgelerdeki nöral aktiviteyi nasıl modüle ettiğini araştıracağız ve hatta farkındalık eğitiminin zaman içinde dikkati kontrol etme yeteneğini nasıl geliştirebileceğini tartışacağız.

Bu deneyde, katılımcılar bir fMRI tarayıcısında yatar ve iki farklı aşamada yüzlerin ve evlerin görüntüleri gösterilir: pasif görüntüleme ve üst üste bindirilmiş.

İlk aşamada, bir blok tasarımında görüntüleri birer birer gözlemlemeleri istenir, yani bir dizi yüz ve ardından bir dizi ev sunulur. Bu tür bir görüntüleme, belirli ilgi alanlarındaki etkinliği yerelleştirmeye hizmet eder.

Örneğin, fusiform yüz alanının, FFA'nın, bireyler diğer yaygın nesnelere kıyasla yüzleri görüntülediğinde daha aktif olduğu, parahipokampal yer alanının, kısaca PPA'nın, yüzlerden ziyade evlere ve yerlere daha güçlü tepki verdiği gösterilmiştir.

Bu bölgelerin belirli uyaran türlerine yanıt verdiği göz önüne alındığında, voksel bazlı aktivite modellerinin veya bir miktar aktivasyonu temsil eden alanların, gösterilen görüntülere bağlı olarak değişmesi beklenmektedir.

Bu tür beklentiler, bir yüzün ve bir evin üst üste bindirilmiş görüntülerinin gösterildiği ikinci aşamayı oluşturur. Birkaç denemeden sonra, katılımcılardan bir seferde yalnızca bir öğeye dikkat etmeleri istenir ve bu nedenle odaklarını ev veya yüz arasında değiştirmeleri gerekir.

Bu durumda, bağımlı değişken, görüntü koşulları boyunca kaydedilen aktivasyon miktarıdır ve bu, taban çizgisinden yüz odaklı bloklara ve ev merkezli olanlara aktivasyondaki değişimi gözlemlemek için sinyal değişiminin büyüklüğüne dönüştürülebilir.

Her iki görüntü de üst üste bindirilmiş bir şekilde sunulsa da, katılımcının FFA ve PPA'sındaki aktivite kalıplarının, katıldıkları belirli öğeye bağlı olarak değişeceği tahmin edilmektedir. Bu tür sonuçlar, nesne tabanlı dikkat kontrolünü vurgulayacaktır.

Bu çalışma için katılımcıları işe aldıktan sonra, onları laboratuvarda karşılayın ve gerekli onay formlarını doldururken güvenlik gereksinimlerini karşıladıklarını doğrulayın. Bireylerin tarama odasına ve görüntüleme deliğine girmeye nasıl hazırlanacağı hakkında daha fazla ayrıntı için lütfen bu koleksiyondaki başka bir fMRI projesine bakın.

Katılımcı artık tarayıcıdayken, görev talimatlarını açıklayın: Önce ekrandaki bir dizi görüntüyü pasif olarak görüntülemeleri gerekir. İkinci aşamada, metin talimatları, üst üste binmiş gibi göründüklerinde eve veya yüze dikkat etmelerini isteyecektir.

Bu talimatları izleyerek, önce yüksek çözünürlüklü bir anatomik tarama toplayarak tarama protokolüne başlayın.

Ardından, katılımcıların görüntüleri 30 saniyelik bloklar halinde pasif olarak görüntülediği iki yerelleştirici çalışmasıyla işlevsel bölümü başlatın. Örneğin, ilk bölümde, her biri 750 ms'lik ekran yüzleri ve 250 ms'lik bir uyaranlar arası aralık veya ISI sırasında aralarında bir fiksasyon çaprazı.

Her bloğun sonunda, şimdi evler olması gereken görüntü dizisini değiştirmeden önce 20 saniye boyunca sabitleme çapını sunun. Bu dizinin, bir çalıştırmada toplam 10 blok için farklı görüntülerle beş kez tekrarlandığını unutmayın.

Ardından, dikkat kontrolü görevinin sekiz işlevsel çalışmasıyla devam edin. Bu aşamada, ekrandaki metin aracılığıyla katılmaları için itiraz eden katılımcılara talimat verin ve ardından her saniye üst üste bindirilmiş bir yüz ve evi döndürün ve her çalıştırma 300 üst üste bindirilmiş görüntü içerir.

Çalışmayı sonuçlandırmak için katılımcıyı tarayıcıdan çıkarın ve onları bilgilendirin.

Verileri önceden işlemek için hareket artefaktlarını azaltmak için hareket düzeltmesi, sinyal sapmalarını gidermek için zamansal filtreleme ve sinyal-gürültü oranını artırmak için uzamsal yumuşatma gerçekleştirin.

Daha sonra, yerelleştirici taramasında yüzler veya evler olmak üzere her bir görev koşulu için beklenen hemodinamik yanıtın ne olması gerektiğine dayalı genel bir doğrusal model oluşturun.

Verileri bu modele uydurarak istatistiksel bir harita oluşturun, burada her vokseldeki değer, görev koşuluna ne ölçüde dahil olduğunu temsil eder.

İlgi alanlarına bağlı olarak, yüzlere veya evlere yanıt veren her voksel için minimum istatistiksel eşik ile her konu için kümeleri belirleyin.

Spesifik olarak, yüzlere evlerden çok daha fazla yanıt veren orta fusiform girustaki FFA'ya ve ayrıca evlere yüzlerden daha belirgin şekilde yanıt veren parahipokampal girustaki tüm vokselleri içeren PPA'ya odaklanın.

Ardından, her konu için FFA ve PPA'daki yüz ve ev odaklı koşullar için sinyal değişikliği yüzdesini ölçün ve grafiklendirin.

Lokalizatör aşamasında, denekler evlere kıyasla yüzleri görüntülediğinde bilateral FFA'nın daha aktif olduğunu fark edin. Tersine, denekler yüzlere kıyasla evleri gözlemlediğinde PPA daha aktifti.

Şimdi, fonksiyonel çalışmalardan, beyin bölgelerine karşı çizilen aynı ölçüyü ?yüzde sinyal değişimi?'ni kullanın.

Yüze müdahale edildiğinde, FFA'da artmış aktivite bulundu, ancak PPA'da bulunmadı. Tersine, eve odaklanıldığında, PPA'da artan aktivite meydana geldi, ancak FFA'da değil. Bu bulgular, hangi öğeye katıldığına bağlı olarak nöral aktivitenin modüle edildiğini göstermektedir.

Artık nesne tabanlı dikkat kontrolünü incelemek için fonksiyonel nörogörüntülemenin nasıl kullanılacağını bildiğinize göre, araştırmacıların diğer dikkat işleme türlerini nasıl incelediğine bakalım.

Statik görsel görüntülere odaklanmanın yanı sıra, araştırmacılar, özellikle motorlu bir aracı kullanmak ve kazaları önlemek için hareketli nesnelere katıldıklarında beyin aktivitesinin nasıl modüle edildiğiyle de ilgileniyorlar.

Örneğin, sürücüye karşıdan karşıya geçen bir köpek gibi harekete dikkat etmesi söylenirse, hareketin kendisi dikkatlerini çekecektir; Ancak, köpekle ilgili diğer tanımlayıcı ayrıntıları hatırlamayabilirler. Sonuçta, trajediden kaçınmak kürk rengini hatırlamaktan daha önemlidir.

Başka bir uygulama olan farkındalık, daha stresli düşüncelerden zekice odaklanmayı teşvik ederek dikkat değiştirmenin temel unsurlarını içerir. Eğitmen liderliğindeki meditasyona katılırken, bireylerin özellikle olumsuz görüşlerden uzakta, dikkatlerini kontrol etme yeteneklerini geliştirdikleri gösterilmiştir.

Bununla birlikte, travma sonrası stres de dahil olmak üzere anksiyete bozukluğu olan bireyler için dikkat kontrolü daha zordur. Yani, tarafsız hikayelerden ziyade haberlerdeki trajik olaylar gibi duygusal olarak olumsuz uyaranlara karşı önyargılıdırlar.

Bu tür zayıf dikkat kontrolü, onları tehdit edici görüntülerin etkilerine karşı daha savunmasız hale getirir - akıllarından çıkaramadıkları durumları sürdürür.

Dikkatin nöral aktiviteyi nasıl modüle ettiğine dair JoVE'nin videosunu izlediniz. Şimdi, işlevsel nörogörüntüleme kullanarak bir dikkat kontrol deneyinin nasıl tasarlanacağı ve yürütüleceği ve son olarak nesne tabanlı dikkat ile ilgili belirli beyin aktivitesi kalıplarının nasıl analiz edileceği ve yorumlanacağı konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.

İzlediğiniz için teşekkürler!