Odaklanma – Meditasyon Sürecinin Aktif EMDR Yazılımı ile Kontrol Edilmesi

Ugur Fidan, Neşe ÖZKAN
506 71

Öz


Adaptif bilgi işleme modeline göre beyin, fizyolojik temelli bir sistemle kendisine ulaşan bilgileri işlevsel hale getirir. Bu süreç içerisinde bireyin ruhsal ve bedensel varlığına zarar veren her türlü deneyim ise travma olarak adlandırılmaktadır. Bu deneyim travma sonrası stres bozukluğu, anksiyete, depresyon, kişilik bozukluğu gibi ruhsal ve fiziksel hastalıklara neden olmaktadır. Bu hastalıkların tedavisinde kullanılan göz hareketleri ile duyarsızlaştırma ve yeniden işleme (EMDR), izole anıların işlenmesini sağlayan fizyolojik temelli terapi yöntemidir. Bu çalışmanın amacı göz hareketlerini sistematik hareket ettirmekte güçlük çeken kişiler için aktif EMDR yazılımı gerçekleştirmek ve tedavi sırasında kullanılan görsel ve işitsel uyaranların tedavi sürecinde hastanın dikkat ve meditasyonuna sağladığı katkıyı belirlemektir. Amaca uygun olarak MATLAB programı ile İnsan-bilgisayar etkileşimi (HCI) için grafiksel kullanıcı ara yüzü (GUI) hazırlanmıştır. Gerçekleştirilen sistemin etkinliğini ve görsel/işitsel parametrelerin optimum parametrelerini belirlemek için 10 farklı gönüllüden Neurosky cihazı ile odaklanma ve meditasyon verileri alınmıştır. Görsel uyaranlar odaklanmayı %14,72 meditasyonu ise %6,5 artmıştır. Odaklanma ile meditasyon verileri arasında 0,73 ilişki olduğu belirlenmiştir. İşitsel uyaranlar görsel uyaranlardan farklı olarak 250Hz’de deneklerin odaklanması azaltılırken meditasyon değerlerini yükseltmiştir. Sağ sol göz hareketleri sırasında deneklere farklı frekanslı işitsel uyaranların verilmesi deneklerin meditasyonunu etkilemezken odaklanmayı artırıp azaltabileceği tespit edilmiştir. Ayrıca yukarı aşağı göz harekeleri sırasında deneklere farklı frekanslı işitsel uyaranların verilmesi ise deneklerin odaklanmasını etkilemezken meditasyonu artırıp azaltabileceği tespit edilmiştir. Çalışmanın sonucu elde edilen bulgular aktif EMDR yönteminde uygulanan farklı uyaran gruplarının, insanların dikkatini ve meditasyonunu kontrol etmek için kullanılabileceğini göstermektedir.


Anahtar kelimeler


EMDR; insan-bilgisayar etkileşimi; görsel & işitsel uyaran; odak; meditasyon

Tam metin:

PDF


Referanslar


He, J., Liu, D., Wan, Z., Hu, C., A noninvasive real-time driving fatigue detection technology based on left prefrontal Attention and Meditation EEG, In Multisensor Fusion and Information Integration for Intelligent Systems (MFI), 1-6, 2014.

Tan, L. F., Dienes, Z., Jansari, A., Goh, S. Y., Effect of mindfulness meditation on brain–computer interface performance, Consciousness and Cognition, 23, 12-21, 2014.

Chouhan, T., Panse, A., Smitha, K. G., Vinod, A. P., A Comparative Study on the Effect of Audio and Visual Stimuli for Enhancing Attention and Memory in Brain Computer Interface System, In Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 3104-3109, 2015.

Hiyoshi-Taniguchi, K., Kawasaki, M., Yokota, T., Bakardjian, H., Fukuyama, H., Cichocki, A., Vialatte, F. B., EEG correlates of voice and face emotional judgments in the human brain, Cognitive Computation, 7(1), 11-19, 2015.

Atchley, R., Klee, D., Memmott, T., Goodrich, E., Wahbeh, H., Oken, B., Event-related potential correlates of mindfulness meditation competence, Neuroscience, 320, 83-92, 2016.

Wang, L., Zhang, X., Zhong, X., Fan, Z., Improvement of mental tasks with relevant speech imagery for brain-computer interfaces, Measurement, 91, 201-209, 2016.

Wang, M. H., Huang, M. L., Li, C. S., An intelligent fitness diagnosis system using electroencephalogram with biomedical signals, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 11(6), 714-719, 2016.

Shapiro, J. F., Modeling and IT perspectives on supply chain integration, Information Systems Frontiers, 3(4), 455-464, 2001.

EMDR Derneği. EMDR Nedir?. http://www.emdr-tr.org/tr TR/Content/EMDR/EMDR_Nedir.aspx. Yayın Tarihi Temmuz 8, 2006. Erişim Tarihi Şubat 5, 2016.

Öztürk, B., Öğrenme ve öğretmede dikkat, Milli Eğitim Dergisi, 144, 1999.

Özkan N., EMDR Cihazının Tasarımı ve Optimum Çalışma Parametrelerinin Sinyal İşleme Teknikleri ile Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyonkarahisar, 2017.

Neurosky. http://neurosky.com/biosensors/eeg-sensor/biosensors/. Yayın tarihi Ağustos 10, 2009. Erişim tarihi Haziran 4, 20017.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.