Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi’nde, Tolga Çukur öncülüğünde bir ekip tarafından yürütülen projede, Manyetik Rezonans ile kaydedilen beyin verileri kullanılarak, görülen nesneleri bilgisayar ortamında görüntüleyebilen bir bilgisayar yazılımı üzerinde çalışılıyor. Bu çalışmanın bize açtığı yakın-uzak ufuklarda, beyin-makine arayüzlerinin geliştirilmesinden körlüğe çare bulunmasına, beyin okumadan rüyaların görüntülenmesine pek çok olasılık bekliyor.
Sunuş
UMRAM’da (Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi-Bilkent Ünv.) Tolga Çukur öncülüğünde bir ekip çalışmasıyla yürütülen önemli bir projede, Manyetik Rezonans ile kaydedilen beyin verileri kullanılarak, görülen nesneleri bilgisayar ortamında görüntüleyebilen bir bilgisayar yazılımı üzerinde çalışılıyor. Bu çalışmanın bize açtığı yakın-uzak ufuklarda, beyin-makine arayüzlerinin geliştirilmesinden körlüğe çare bulunmasına, beyin okumadan rüyaların görüntülenmesine kadar pek çok olasılık bekliyor. Tolga Çukur araştırmaya dair sorularımızı yanıtladı, sunuyoruz.
Görülen nesnelerin beyindeki temsilini anlamaya çalışıyoruz
– Sayın Tolga Çukur, “beyin verilerini kullanarak görülen nesneleri bilgisayar ortamında görüntüleyebilen bir bilgisayar yazılımı” geliştirdiniz. Çalışmanızdan genel olarak bahsedebilir misiniz?
– Genel kapsamıyla araştırma konularım bilişsel sinirbilim ve görüntüleme ve hesapsal modelleme teknikleri ile görsel ve diğer algısal süreçlerin incelenmesi üzerine. Burada bahsettiğimiz çalışma da, insanlarda doğal görsel algının nasıl işlediğini, ortamda yer alan nesneler ve onların görsel özelliklerinin beyinde ne şekilde temsil edildiğini anlamayı amaçlıyor. Bu çalışmanın ilk aşaması, gözlemlediğimiz bir görüntüdeki farklı özelliklerin insan beyni içerisinde hangi bölgelerde temsil edildiğini çözümlemeye yönelik. Her nesnenin onu tanımlayan çeşit, renk, boyut, konum gibi bir dizi görsel özelliği var. Öncelikle bu farklı özellikleri beyinde işleyen ve onlara hassas olan bölgeleri haritalamaya çalışıyoruz.
Kullandığımız yöntemin ilk kısmında, denekler birtakım doğal videolar izlerken beyin tepkilerini fonksiyonel MR ile kaydediyoruz. Ardından uyaranlardaki birtakım özelliklerle -bunlar renk, büyüklük gibi temel özellikler olabilir, veya insan, bina gibi nesne çeşitleri olabilir- beyin verileri arasındaki bağlantıyı kurmaya çalışıyoruz.
Bu hesapsal modellemeleri yaptıktan sonra, bir anlamda beyinde görsel işlevin haritasını çıkarmış oluyoruz. Ardından bu haritayı kullanarak başka bir deney sırasında topladığımız verileri yorumlamaya çalışıyoruz. Basit bir örnek vermek gerekirse, “A” beyin bölgesindeki tepkiler haritalama aşamasında kırmızı renkle ilişkilendirilmişse, bağımsız bir deney esnasında bu bölgede tepki artışı kaydedildiğinde, uyaranda kırmızı rengin yer aldığını tahmin edebiliriz, yorumlayabiliriz. Ya da “B” beyin bölgesi insan yüzleri ile ilişkilendirilmişse, bu bölgedeki tepkilerden görüntüde insan yüzünün varlığına dair çıkarım yapabiliriz.
– Manyetik Rezonans (MR), hangi esaslara dayalı olarak görüntüleme yapan bir teknik? MR ile beyinde ölçülen veri, tam olarak nedir?
– İnsan beyninde bilişsel süreçler sırasında sinir hücreleri arasında bilgi aktarımı elektriksel tepkiler ile gerçekleşiyor. Dolayısıyla nörobilim araştırmaları temel olarak bu elektriksel tepkileri ölçmeyi hedefliyor. Manyetik Rezonans tekniğinin çözünürlüğü tek sinir hücrelerinden kayıt alacak seviyede değil. Ayrıca doğrudan elektriksel tepkileri ölçmek yerine, aktivasyon bölgesinde artan kan akışı, kan hacmi ve oksijen yoğunluğunun bir birleşimi gözlemleniyor. Özetle, fonksiyonel MR’da kaydedilen veriler sinirsel aktivite sonucu artan metabolizmaya dayalı dolaylı değişimleri yansıtıyor.
– Beyinde oluşan nesne görüntüsünün hangi nesneye, renge, kontrasta ait olduğunu nasıl ayırt edebiliyoruz? Beynimiz farklı nesnelere, renklere ve kontrastlara farklı tepkiler mi veriyor? Örneğin uçak ya da kuş ya da uçmak eylemlerini, sizin çalışmanızda birbirinden ayırt etmek mümkün mü?
– Görme işlevi birçok beyin bölgesinin görüntüleri aşamalı olarak işlemesi sonucu ortaya çıkıyor ve bu süreçte her bölgenin özelleştiği farklı görsel özellikler var. Bazı bölgeler bir uyaranın konumuna hassasken, bazı bölgeler rengine, bazıları ise nesne çeşidine hassas. Yaptığımız çalışmalarda hangi beyin bölgesinin, hangi özelliğe duyarlı olduğunu saptamayı amaçlıyoruz. Bu görev dağılımı beyin üzerinde haritalandıktan sonra geriye doğru çözümleme yapmak; örneğin uçak, kuş ya da uçmak eylemlerini birbirinden ayırt etmek mümkün.
“Görme sistemine dair bilmediklerimizi yanıtlayabiliriz”
– Görme sistemimizi ne kadar biliyoruz? Sizin çalışmanız görme işlevi sırasında beyinde neler olup bittiğine dair eksik bilgilerimizi tamamlamaya katkı yapabilir mi?
– İnsanlarda görme sisteminin işleyişine ilişkin bilgimiz ne yazık ki sınırlı. Örneğin maymunlarda görme sisteminin oldukça önemli bir kısmı detaylı olarak haritalanmış durumda. Tabii hayvan modelleri üzerine yapılan araştırmalarda, girişimsel tekniklerle tek sinir hücrelerinden elektrot kayıtları yapılabiliyor. Yüksek veri kalitesi olan bu tekniklerin insanlara uygulanması pek mümkün değil. İnsanlarda yoğunlukla yapılan fonksiyonel MR çalışmalarında ise, laboratuvar ortamı için tasarlanan yapay görüntüler kullanılıyor. Bu uyaranlar ile elde edilen sonuçlar ise, gerçek yaşamdaki görsel algı süreçlerini tanımlamakta yetersiz. Bizim çalışmalarımız doğal uyaranlar ile görsel algı sürecini gerçeğe çok daha yakın bir ortamda inceliyor. Dolayısıyla projelerimizin ilerleyen aşamalarında görme sisteminin nasıl işlediği hakkında daha fazla bilgi sahibi olacağımızı öngörüyoruz.
– Peki sizin çalışmanızı farklı kılan şey nedir? Basında çalışmanız, rüyaların kaydedilebileceği, daha sonra istendiğinde izlenebileceği vs. gibi sansasyonel şekillerde duyuruldu. Bu konuda ne söyleyebilirsiniz?
– Şu anda rüyaları bire bir görüntüleyebilen bir teknik yok dünya üzerinde. Uyanık izleme durumunda bile, insanların algısını bire bir görüntülemek henüz mümkün değil. Ancak beyin okumanın oldukça yeni bir alan olduğunu göz önüne alırsak, birçok ilerleme olması beklenebilir önümüzdeki yıllarda. İlk nesil beyin okuma araştırmalarını şöyle özetleyebiliriz: Denekler birkaç farklı sınıfa ait resme bakarken beyin verilerini kaydetmek ve ardından yalnızca beyin tepkilerinden izlenen resmin ait olduğu sınıfı tahmin etmek. Örneğin yalnızca bir insanın, bir binanın ya da bir ağacın gözlemlendiği resimlerin her biri birer sınıf oluyor ve çalışma bu sınıflar üzerinden yürütülüyor. Bizim çalışmamızı farklı kılan, deneylerimizde kullandığımız uyaranların herhangi bir sınıfa ait olmaması. İnternette açıp izleyebileceğiniz herhangi bir video gibi her karesinde yüzlerce farklı nesne yer alabilir. Dolayısıyla basit bir sınıfa atanamayan, doğal görüntüler kullanıldığında da çalışacak bir beyin okuma tekniği geliştiriyoruz. Laboratuvar ortamından çıkarılıp gerçek yaşama uygulanabilecek bir teknik.
Çalışmanın ufkunda neler var?
– Peki nasıl bir sonuca ulaşmayı umuyorsunuz? Bu çalışma nerelere doğru ilerleyebilir? İlerleyen aşamalarda bu çalışmayla elde ettiğiniz bilgiler günlük hayatımızda neleri değiştirebilir?
– Birkaç önemli uygulaması olabilir. Öncelikle birçok nörolojik hastalığın tanı ve tedavisine yönelik bulgular üretilebilir. Görsel algı sırasında beyinde farklı bölgeler arasında yoğun bilgi akışı gerçekleşiyor. Birçok bilişsel bozukluk sırasında, bu bilgi akışı bir noktada aksıyor. Alzheimer, demans gibi nörodejeneratif hastalıklar, ya da otizm, dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu gibi gelişimsel hastalıklar da buna örnek verilebilir. Bu sorunların uzun vadede öğrenme bozukluğu, hafıza kayıpları ve işgücü kaybı olarak ağır bir yükü var topluma. Hesapsal modellere dayalı nesnel ölçütlerle, bilgi akışının sağlıklı ve hasta bireyler arasında hangi bölgelerde farklılık gösterdiğini saptayabilirsek o zaman bu hastalıkların tanısı ve tedavi takibine yönelik önemli bir aşama kaydetmiş oluruz.
Bunun yanında, beyin okuma tekniklerinin bir diğer önemli uygulaması da gerçek yaşamda yüksek başarımı olan beyin makine arayüzlerinin geliştirilmesi. Örneğin motor hareket kabiliyetini yitirmiş bir hastanın, bilincinin açık olup olmadığını test eden bir arayüz. Ya da inme veya travma sonucu paralize olmuş, ama bilinci açık bir hasta ile iletişim kurmaya yönelik bir arayüz. Bu durumdaki hastalara bir bina hayal et ya da bir insan hayal et derseniz ve binayı evet, insanı ise hayır cevabıyla ilişkilendirdiğinizi söylerseniz çok basit düzeyde bir iletişim kurmanız mümkün olabiliyor.
-Bu konuya değinmişken benzer bir sorumuz var. Görüntüler, göz duyusu kullanılmadan beyinde doğrudan oluşturulabilir mi? Belki biraz uçuk bir fikir ama, ekran aracılığı ortadan kaldırılabilir mi? Ekranlar kanalıyla ulaştığımız görsel veriler, fotoğraflar, videolar, filmler, doğrudan beynimizin içinden bize izletilebilir mi?
– Ekran aracılığı ortadan kaldırılabilir mi? Bu çeşit bir teknolojinin ortaya konması oldukça zor ama, teorik olarak mümkün. Eğer beyinde hangi noktalarda ne şekilde bir elektriksel aktivite üretmeniz gerektiğini biliyorsanız, o zaman o noktalarda doğrudan elektriksel uyarımlar yaratarak görüntü izleme durumundaki algıyı oluşturabilirsiniz. Ama bütünüyle bir görüntü oluşturmak için milyonlarca sinir hücresinin hangi elektriksel sinyalleri beklediğini bilmeniz gerekiyor.
– Peki bu aşamaya ne zaman ulaşılabilecek? Yani sözünü ettiğiniz körlüğe çözüm bulmak gibi bir şeye karşılık gelecekse, bu sorunu çözmenin neresindeyiz?
– Şu anda çok ileride olduğumuzu söyleyemeyeceğim. Yani sizin görebildiğiniz detayda bir görüntüyü kör bir insana şu anda gösterebilmemiz pek mümkün değil. Yapılan mevcut çalışmalar çok daha ilkel düzeyde ve düşük çözünürlükte.
– Peki dünyada ya da Türkiye’de sizin çalıştığınız alanda çalışan başka ekipler var mı? Onların çalışmaları ne yöne doğru ilerliyor? Biraz bilgi verebilir misiniz?
– Beyin okuma tekniklerinin temel bilim alanındaki uygulamalarına yoğunlaşan, Amerika, Avrupa ve Japonya’da çalışan birçok etkin grup var. Beyin okuma tekniklerinin klinik uygulamaları üzerine çalışan önemli gruplardan bir tanesi ise Kanada’da. Bu ekip hastaların bilinçleri açık mı yoksa tamamıyla bitkisel hayat durumundalar mı sorusunu, geliştirdikleri MR teknikleri ile yanıtlamaya çalışıyor.
– Çalışmanızı tek başınıza mı, bir ekip olarak mı yürütüyorsunuz? Nörolog yardımı ya da danışmanlığı alıyor musunuz? Hangi alanlarda çalışan araştırmacılardan oluşuyor ekibiniz? Sizin uzmanlık alanınız nedir?
– Lisans eğitimim elektrik mühendisliği alanında. Ancak doktora ve doktora sonrası çalışmalarımda biyomedikal görüntüleme ve nörobilim alanlarında araştırmalar yürüttüm. Şu an yaptığımız çalışmaların disiplinlerarası niteliğinden ötürü, çalışma ekibimde mühendislik, temel bilimler, psikoloji gibi farklı alanlardan araştırmacılar yer alıyor.
Yrd. Doç. Dr. Tolga Çukur kimdir?
2003’de Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden mezun olan Tolga Çukur, Stanford Üniversitesi Manyetik Rezonans Sistemleri Araştırma Laboratuvarı’nda Prof. Dwight G. Nishimura’nın öğrencisi olarak yüksek lisans çalışmalarına devam etti. Doktora çalışması sırasında periferik arter hastalığının tanısında ve kanser tedavilerinin görüntülenmesinde kullanılan özgün bir MRI metodu geliştirdi. Stanford Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümü’nden, 2005 yılında yüksek lisans ve 2009 yılında da doktora derecesini aldı. Ardından 2010 ile 2013 yılları arasında Kaliforniya Berkeley Üniversitesi Helen Wills Nörobilim Enstitüsü’nde doktora sonrası çalışmalarını yürüttü. 2013 yılından bu yana Bilkent Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde öğretim üyesi olarak çalışmaktadır. Tolga Çukur ayrıca Bilkent Üniversitesi Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi’nde (UMRAM) araştırmalarına devam etmektedir.
