Prefrontal Korteks İşlevlerinin Yapay Sinir Ağları İle Modellenmesi

Abstract

Bu tez çalışmasında, insana onu diğer canlılardan ayırt eden pek çok özelliği kazandıran prefrontal korteks işlevleri yapay sinir ağları kullanılarak modellenmiştir. Literatürde hasta verileri ve beyin görüntüleme teknikleri kullanılarak, prefrontal korteksin amaca yönelik davranış geliştirme, soyut düşünme, kavram oluşturma ve mental esneklik gibi yüksek seviyeli bilişsel aktivitelerden sorumlu olduğu önerilmektedir. Tezde kullanılan modelleme yaklaşımında, nörolojide prefrontal korteks hasarlarını ortaya çıkarmada kullanılan testlerden yararlanılmış ve modelleme aracı olarak yapay sinir ağları kullanılmıştır. Modeller önerilirken testlerin çözümü sırasında gerçekleştirildiği düşünülen işler/alt-işler, test sırasında aktif olan prefrontal korteks alt bölgelerinin işlevleri cinsinden tanımlanmış ve her alt iş için bir sinir devresi önerilmiştir. Ele alınan testler bir yazılım ortamı aracılığı ile oluşturulan modele uygulanmış ve yapılan çok sayıda benzetim ile oldukça gerçekçi sonuçlar alındığı gözlenmiştir. Modellemenin gerçekçiliğini kontrol etmek amacıyla modelde yeralan yapılarda bir takım değişiklikler yapılarak, prefrontal hasarlı hasta davranışları elde etmenin olabilirliği araştırılmıştır. Değişik parametre değerleri ile yapılan benzetimlerin sonucunda, klinikte raslanılan hasta davranışlarının çeşitliliği ve sonuçların oluşturduğu geçişli sürekliliğin elde edildiği görülmüştür.

In this thesis prefrontal cortex functions which get the human being to acquire the abilities that discriminate them from other species are modelled by using artificial neural networks. Lesion and functional imaging studies converge to suggest that prefrontal cortex is responsible for high order cognitive functions such as goal-directed behavior, abstract thinking, concept formation and mental flexibility. The followed approach in the modelling effort is to consider the neuropsychological tests which are used for assessment of the human PFC activities and artificial neural networks are utilized for modelling tool. For each test the hypothetical subtasks which are supposed to be required to achieve the test successfully are proposed at the first step of the modelling. The main idea is to propose these subtasks in terms of the processes which are executed by the prefrontal circuits. The second step in modelling is to realizing the subtasks with the known artificial neural networks or the neural structures. The test materials and application of the test are simulated in a software environment and the tests are applied to the model and finally the results are scored according to the test evaluation rules. In order to validate the models, simulating the behavior of prefrontal lesioned people by tempering some mechanism are examined. The simulation results show that the proposed models has the ability to stimulate the performances of a wide array of normal subjects and prefrontal patients on a continuum.