Beyin Haritası (Brain Mapping)

Beyin Haritası, (Brain Mapping), EEG karakteristiklerinin topografik bir gösteri*midir. EEG karakteristiklerinin topografik gösterimi, EEG'nin bazı öncüleri tara*fından başlatılmıştı. Başlangıçta birçok değişik yöntem denenmiştir. İlk topografik EEG, Gray Walter ve Shipton tarafından geliştirilen toposkop adı verilen katot ışın tüpleri ile elde edildi. Cihaz, sadece frekansı değil, faz bilgisini de gösterebilmekteydi. Toposkop, bazı EEG komponentlerinin anlaşıl*masına katkıda bulunmuş olmasına rağmen teknik karmaşıklığı ve yorumlama için deneyim gerektirmesi nedeniyle uygulamaları kısıtlamıştır. 1950'lerde, günün teknolojisi kullanılarak, topografik görüntüleme ve frekans analiz çalışmaları devam etmiştir. Araştırmacıları benzer sonuçlara götüren ve daha az çaba gerektiren alternatif yaklaşımlar da denenmiştir. Bu yaklaşımlara örnek olarak, EEG analizi için oto ve çapraz korelasyon gösterilebilir. Bu tekniklerle, EEG sinyalleri artı veya eksi bir zaman farkı değişkeni kullanılarak, kendi kendisi ile karşılaştırılır. Bu metot alfa gibi birçok EEG ritimlerindeki her bir dalganın birbirine çok benzer görünmesi avantajını kullanır. EEG'nin bu doğal ya*pısı daha az hesaplama zamanı gerektiren korelasyon analizinin frekans analiz sonuçlarını aynen yansıtmasına olanak sağlar. Bu genel yaklaşım EEG'nin "stoc-hastic" bir sinyal olarak model alınmasına ve EEG sinyal analizinde diğer istatis*tiksel yaklaşımların kullanılmasına meydan verir. Çapraz korelasyon (cross-correlation), iki EEG kanalı arasında sayısal karşılaştırmaların yapılmasını da ola*naklı kılar. EEG sinyalinin bu şekilde ele alınması, ayrıca kanallar arasındaki faz farklılıkları ve zaman gecikmelerinin matematiksel olarak anlaşılmasına yardımcı olabilecek "koherans" (cohorence) analizinin kullanımına da öncülük etmiştir. Di*jital bilgisayarların kullanılması bu değerlendirme tekniklerini büyük ölçüde geniş*leterek 1960’larda Brazier ve arkadaşları tarafından üzerinde çalışılmaya başlan*mış olan, "power spectrum", koherans ve EEG'nin diğer istatistiksel özelliklerine dair daha modern kavramların gelişmesine yol açacaktır. Bu arada, frekans analizini aynı şekilde başarıyla geçekleştirebilen ve zaman tasarrufu sağlayan başka cihazlar ve analiz yöntemleri de geliştirilmiştir. Örne*ğin, periyot analizi ve orta-hat çaprazlama analizi (zero crosşing analysis). EEG sinyalinin ne sıklıkta inip çıktığını ortaya koymaktadır. Bu tip, çabuk ve ucuz frekans analizleri son yıllarda büyük ilgi görmektedir. Oto regresif analiz, bilgi*sayar için orijinal Fourier tekniğinden daha az zaman gerektiren, bir başka sa*yısal metot olarak geliştirilmiştir. Amplitüd veya frekans parametreleri ile tanım*lanan EEG'yi kolay anlaşılır hale getirebilecek ürünler, otoregresif model benze*ri temel bir model kullanılarak, bilgisayar yardımı ile sağlanabilir. Elde edilecek ürünlerin gerçeği yansıtabilmesi, seçilen modelin geçerli ve güvenilir olması ile yakından ilgilidir. Örneğin, yukarıda sözü edilen otoregresif model, EEG'nin is tendiği kadar küçük frekans parçalarına bölünmesine ve dolayısıyla sürekli de*ğişim içerisindeki EEG'nin değişim sürecinin ne ölçüde dengeli olup olmadığı*nın anlaşılmasına olanak sağlayabilecek doğru bir model olabilmektedir. Bilgi*sayar teknolojisinin gelişimi ile birlikte, Fast Fourier Transform (FFT) program*ları bilgisayarcılar tarafından geliştirilmiş ve hemen EEG'ye uygulanmıştır. 1970lerde EEG'de frekans analizi konusuna ilginin arttığını görmekteyiz. Bu alandaki bilimsel raporlar 1950'lerde 50'yi geçmezken, 1960'larda 100'den faz*la ve 1970lerde 400lere varmıştır. Bu artış yıllar içerisinde büyük bir tempo ile devam etmektedir. Örneğin, 1997 yılında, sadece bir yıl içerisinde ve sadece "index medıcus" da indekslenmiş yayın sayısı; 701i yıllarda 10 yıl içinde yapılan çalışma sayısının çok üstünde, binlerle ifade edilebilecek düzeylere ulaşmıştır. Birçok farklı konu ve kavramlar bu zaman içinde ortaya atılmıştır. EEG ka*nallarını birbiriyle karşılaştıran benzer korelasyon analizleri, koherans ve faz kavramlarını ele alan birçok çalışma yapılmıştır. İstatistik teknikler netleştirilmiş ve istatistik teknikler kullanılarak tipik EEG sinyalinin sabit ve öngörülebilir ka*rakteristiklerini değerlendiren ve ölçen EEG'nin muhtelif modelleri geliştirilmiştir. Bu yaklaşımların bir çoğu FFT analizini kullanmıştır. Bazı bilim emekçileri FFT-power kullanılarak yapılan analiz sonuçlarının çelişkili sonuçlar vermesi nede*niyle, FFT aproksimasyon analizinin, FFT-power'dan üstün olduğunu iddia ederken, başka bazı bilim emekçileri, benzer sonuçlar veren alternatif me*totlar da kullanmıştır. Örneğin, İtil, kullanılacak analiz tipinin FFT ile konvansiyonel power spectrum değil, "time domain analysis" gibi, EEG okuyucusunu taklit edecek tarzda olması gerektiği iddiasındadır. Kullanılan istatistik ya da analiz modeli ne olursa olsun, EEG den elde edilen rakamlar bir beyin imajı üstünde ya da başka türlü grafiklerde gösterilebilmekte idi. İtil örneğini ele alacak olursak, kendisi yukarıda belirtilen iddiasına uygun olarak Dinamik Beyin Haritası adı altında bir ürün geliştirmiştir. Burada "time domain" ile elde edilmiş sayısal veriler, renklerin kodlanmasında kullanılmak*tadır. Sonra bu renkler uluslararası 10–20 sistemine göre elektrot yerleştirilmiş, anatomik olarak doğru bir beyin imajı üzerinde gösterilmektedir. Elektrotlar ara*sında kalan bölgelerin renk kodlaması İtilin "blending" algoritması ile saptan*maktadır. Bu ürün, komputerize elektrofizyolojik metodolojinin, insan beynini nasıl bir bütünsellik içerisinde yansıttığına dair çok iyi bir örnektir.
Prof. Dr. Kemal ARIKAN'ın "Psikiyatrik Elektrofizyoloji" adlı kitabından alınmıştır.