Spatially informed voxelwisemodeling and dynamic scenecategory representation in the human brain
Uzaysal destekli voksel-bazlı modelleme ve insan beyninde dinamik sahne kategorisi temsili
- Tez No: 708146
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Beyin, Kelime frekansı, Kelimeler, Nörobilim, Nörobiyoloji, Brain, Word frequency, Words, Neuroscience, Neurobiology
- Yıl: 2021
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
İnsanlar kategori çıkarımında bulunabilmek için doğal sahnelerdeki global bilgiyi hızlıca işleme konusunda etkileyici bir yeteneğe sahiplerdir. Fakat doğal ortamda dinamik bir şekilde karşımıza çıkan sahne kategorilerinin serebral kortekste birkaç temel sahneye duyarlı bölgenin ötesinde temsil edilip edilmediği ve ediliyorsa nasıl edildiği netleşmemiştir. Bu soruyu çözümlemek için bu çalışmada denekler gerçek film sahnelerinden kesitler izlerlerken tüm beyinden kan oksijenlenme seviyesine bağlı tepkiler kaydedilerek dinamik görsel sahne temsilinin nasıl ve nerede gerçekleştiği incelenmiştir. Doğal ortamdaki nesneler ve fiillerin istatistiksel topluluğunu yansıtan sahne kategorilerine seçiciliği tahmin etmek için voksel-bazlı enkoding modellemesi yapılmıştır. Voksel-bazlı modelleme (VM) kompleks doğal uyaranlardaki zengin nitelik setine verilen tepkileri tek voksel seviyesinde tahmin etmek için kullanılan güçlü bir yöntemdir. Ancak, VM komşu vokseller arasındaki korelasyonları ihmal ettiği için yüksek seviyede ölçüm gürültüsü olduğunda işlevsel seçicilik tespitindeki hassaslık azalabilmektedir. Bu çalışmada komşu vokseller arasındaki tepki korelasyonlarından faydalanmak için uzaysal-destekli voksel-bazlı modelleme (SPIN-VM) tekniğini öne sürüyoruz. Paylaşılan bilgiyi en ideal biçimde kullanabilmek için, SPIN-VM model niteliklerine ek olarak uzaysal komşuluklar arasında da regülarizasyon uygulayarak tek voksel seviyesinde tepki tahminleri üretmektedir. VM ile karşılaştırıldığında SPIN-VM daha iyi tahminlerde bulunmakta ve korteksteki bölgesel ölçekte ahenkli bilgi temsillerini daha iyi yansıtmaktadır. Oluşturduğumuz bu sahne-kategorisi modelinin serebral kortekste geniş ölçekte görülen tepki değişiminin önemli bir kısmını açıkladığını gördük. Kortekste sahne-kategorisi seçiciliği profilleri üzerinde uygulanan küme analizi sonucunda denekler arasında tutarlı dokuz ayrı beyin bölgesi ağı tespit ettik. Bu ağlar navigasyon, insan hareketi, sosyal etkileşim, uygarlık, doğal çevre, hayvanlar, hareket enerjisi ve doku ile alakalı çeşitli dinamik sahne kategorilerine karşı heterojen seçicilik gösteriyor, bu da sahne kategorisi temsilinin oldukça karmaşık bir organizasyona sahip olduğuna işaret ediyor.
Özet (Çeviri)
Humans have an impressive ability to rapidly process global information in natural scenes to infer their category. Yet, it remains unclear whether and how scene categories observed dynamically in the natural world are represented in cerebral cortex beyond few canonical scene-selective areas. To address this question, here we examined the representation of dynamic visual scenes by recording whole-brain blood oxygenation level-dependent (BOLD) responses while subjects viewed natural movies. We fit voxelwise encoding models to estimate tuning for scene categories that reflect statistical ensembles of objects and actions in the natural world. Voxelwise modeling (VM) is a powerful framework to predict single voxel responses evoked by a rich set of stimulus features present in complex natural stimuli. However, because VM disregards correlations across neighboring voxels, its sensitivity in detecting functional selectivity can be diminished in the presence of high levels of measurement noise. Here, we introduce spatially-informed voxelwise modeling (SPIN-VM) to take advantage of response correlations in spatial neighborhoods of voxels. To optimally utilize shared information, SPIN-VM performs regularization across spatial neighborhoods in addition to model features, while still generating single-voxel response predictions. Compared to VM, SPIN-VM yields higher prediction accuracies and better capture locally congruent information representations across cortex. We find that this scene-category model explains a significant portion of the response variance broadly across cerebral cortex. Cluster analysis of scene-category tuning profiles across cortex reveals nine spatially-segregated networks of brain regions consistently across subjects. These networks show heterogeneous tuning for a diverse set of dynamic scene categories related to navigation, human activity, social interaction, civilization, natural environment, non-human animals, motion-energy, and texture, suggesting that the organization of scene category representation is quite complex.
Benzer Tezler
- CBS ve oyun teorisi kullanarak tarımsal üretimde nitrat ve su kullanımının optimizasyonu
Optimizing nitrate and water usage in agricultural production using gis and game theory
NARGES GANJALI
Doktora
İngilizce
2025
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- Bingham Canyon Madeni'nin Güney Şevindeki Eski“O-Slide”Yenilme Bölgesinde bulunan Kayma Düzlemlerini Belirlemek için Patlatma Deliği Özgül Enerjisinin Kullanılması ve Sayısal Duraylılık Analizlerle Değerlendirilmesi
Using Blast Hole Specific Energy to Identify Shear Planes in the Legacy“O-Slide”Failure Zone on the South Wall of Bingham Canyon Mine and Evaluation via Numerical Stability Analysis
ABAİ JULDYZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Konya Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN ÖZKAN
- Kent bilgi sistemi tasarımı ve uygulaması: Pelitli Belediyesi örneği
Urban information system design and implementation: An example of Trabzon-Pelitli Municipality
MEHMET ÇETE
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Utilizing remote sensing and GIS solar power sources
Uzaktan algılama ve CBS güneş enerjisi kaynaklarından faydalanma
SAIF AL ALLAQ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF GÜRCAN ŞAHİN
- Organik bir varlık olarak yapının simbiyotik yaşamı: Galata surları
The symbiotic life of a structure as an organic being: Galata walls
ELİF CEREN TAY
Doktora
Türkçe
2026
MorfolojiYıldız Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASEMEN SAY ÖZER