19. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul, Türkiye, 21 - 23 Kasım 2021, ss.115
http://usktubas.org/wp-content/uploads/2022/04/19.-USK-2021-%C3%96ZET-K%C4%B0TABI.pdf
Bu çalışmada, hem fonksiyonel (Pearson Korelasyonu) hem efektif (Kısmi Yönlendirilmiş Koherens) metodlar kullanılarak akustik seslerin uyandırdığı duygu durumlarıyla
ilişkili olan çizgi kuramsal beyin bağlantısallık indisleri hesaplanmıştır ve bu yöntemlerin EEG kayıtları ile duygu tanıma başarıları ölçülmüştür. EEG kayıtları, katılımcıların 12
saniye boyunca müzik klipleri dinlemeleri sırasında oluşturulmuştur. Veriler, OpenNeuro platformundaki ds002721 erişim numaralı veri setinden elde edilmiştir [1]. Çalışmada
sunulan hesaplamaların çeşitli yaklaşımları, farklı faktörlere göre karşılaştırılmıştır: analizlerin yapıldığı EEG segment uzunluğu (2 saniye veya 6 saniye), EEG frekans
aralıkları, transforming adjacency matrislerinde kullanılan eşikler, bağlantısallık indisleri (clustering coefficients, local efficiency, global efficiency, modularity, assortativity,
transitivity) faktörlerine göre karşılaştırılmıştır.
30 sağlıklı erişkinin kayıtlarından hesaplanan indislerin %50’si derin öğrenme adımında eğitim seti olarak kullanılmış, geri kalan veri de duygu durumlarının sınıflandırılması
(korku-kızgınlık, mutluluk-üzgünlük, duygusal hal-durağan hal) Long Short Term Memory Network ile gerçekleştirilmiştir. 2 saniyelik segmentlerde ve komşuluk (adjacency)
matrislerindeki maksimum değerin %60’ı eşik olarak kabul edildiğinde, Gamma bandındaki ağ indislerinde KYK en iyi sonuçları vermiştir. Farklı duygular olmalarına rağmen
benzer uyarılma-değerlik skorlarına sahip olan olumsuz ve ikincil, ‘savaş ya da kaç’ sistemini çalıştıran (korku-kızgınlık), %91.79’luk yüksek bir başarıyla
sınıflandırılabilmektedir. Sonuçlar, hızlı nörotransmiter aktivitelerini tetikleyen kısa süreli afektif müzik kliplerinin indüklediği ayrık duygusal durumlar ile çizge teoremine
dayalı beyin ağı indisleri arasında sayısal kanıta dayalı bir ilişki olduğunu göstermektedir.