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DC Field Value Language
dc.contributor.advisor 문제일 -
dc.contributor.author Jisub Bae -
dc.date.accessioned 2022-07-07T02:29:05Z -
dc.date.available 2022-07-07T02:29:05Z -
dc.date.issued 2021 -
dc.identifier.uri http://dgist.dcollection.net/common/orgView/200000362688 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/16664 -
dc.description.abstract Every day we discern and recognize objects. But how objectively can we perceive and distinguish them? And how can we objectively describe these objects to others? This thesis started from these questions and tried to find the answers by analyzing the sense of smell, which is known to be more subjective than other senses. Therefore, I focused on finding a general mechanism of differentiating odors by checking cognitive features using brain signals. I especially focused on the changing temporal pattern of brain signals. Our nerves encode information using both spatial and temporal methods, and our brain performs many different functions depending on which part is activated and when. In humans, temporal brain signals have been relatively less studied than spatial brain signals -
dc.description.abstract thus, this study used electroencephalography (EEG) because of its good temporal resolution.
The first study examined whether the olfactory signal can be directly measured by means of the EEG signal. Because olfactory signals start to be processed from the deep brain areas, the EEG signal can be weakened. Moreover, some in vitro studies suggested that olfactory processing in the brain starts from over 200ms, although recent MEG or behavioral studies suggest that olfactory processing starts before 200 ms. Thus, it is necessary to verify whether the olfactory signal can be directly measured before 200 ms by EEG signal. From this study, I found that the olfactory-specific signal was measured before 200 ms and was observed to be changed by changes in the olfactory stimulus
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dc.description.abstract it was also verified that the olfactory signal before 200 ms can be directly measured with EEG.
In the second study, based on first study, the odor categorization mechanism was addressed and confirmed in terms of time. Two similar odors and one completely different odor were selected and the corresponding EEG signals were measured. I found that two similar odors showed similar pattern at time range of 50–100 ms, 150-200ms and 350-400ms in theta. The gamma wave also showed similar pattern at 100–150ms and 350–400 ms. Moreover, these results were related with olfactory related brain areas. These results revealed that odor discrimination processed by each olfactory related brain areas, especially at a specific time range.
In the third study, I focused on characterizing odor in the behavioral and survey level. Although I verified that differentiating process of odor can be represented by EEG, the object of my thesis is to add a greater understanding of odor information processing. Ever-increasing physiological and behavioral studies suggested several features for characterizing odor quality (including study 1 and 2), but there are no precise methods for measuring the multidimensional axis of odor quality. Moreover, this issue has other difficult problems that odor quality can be altered by individual experience. Therefore, to clarify the preceding question, I tried to quantify and determine the odor responses by alteration using verbal cues. I found that the odor descriptors with a high score (top 25%) was not changed significantly by verbal cues, and using this finding, I suggest that odor quality can be characterized.
These studies suggest that theta and gamma are important frequency bands in the early stages of odor categorization. In particular, between 50 and 100 ms is the active time zone in which the primary olfactory cortex first starts to be activated during olfactory signal processing. This means that odor categorization can be clearly performed before interacting with cognitive functions such as memory during the olfactory process, and that it can be an objective odor categorization index through the activation pattern at 50–100 ms. Therefore, I suggest that people perceive odor objectively at least in the 50–100 ms period after odor recognition. Moreover, although less evidence, I found that these central olfactory processing features may be related to final behavior output.
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dc.description.statementofresponsibility Y -
dc.description.tableofcontents Abstract i
List of Contents ii
List of Tables iv
List of Figures iv
I. Introduction - 1 -
II. Theoretical background - 4 -
1 Our senses - 4 -
2 Upstream stages of olfactory processing - 5 -
3 Olfactory processing in the brain - 10 -
4 Odor object quality perception - 14 -
5 Temporal view of olfactory processing - 17 -
6 Use of EEG in the current study - 21 -
III. Aims of the thesis - 24 -
IV. Materials and Methods - 25 -
1 General methods - 25 -
1.1 Participants - 25 -
1.2 Ethics - 26 -
1.3 Sniffin’ sticks test - 26 -
2 Stimuli - 29 -
2.1 Odor preparation - 29 -
2.2 Odor delivery - 29 -
3 Survey - 30 -
3.1 Odor quality response - 30 -
3.2 General odor response - 30 -
4 EEG - 36 -
4.1 Electroencephalogram (EEG) Recording - 36 -
4.2 Experimental environment during EEG recording - 36 -
4.3 ERP preprocessing - 37 -
4.4 EEG preprocessing - 39 -
4.5 EEG data extraction for analysis - 39 -
4.6 Classification design and procedure - 41 -
5 Statistics and analysis - 43 -
V. Verifying performance of olfactory EEG signal within 200ms - 44 -
1 Background - 44 -
2 Results - 47 -
2.1 ERP signal observed during olfaction before 200 ms - 47 -
2.2 The perceived intensity of the odor decreased when the same odor was offered again - 50 -
2.3 Significant changes in amplitude and latency of negative and positive potentials within 200 ms - 53 -
2.4 Changes in the NP and PP patterns across the conditions are related to the behavioral test - 57 -
3 Discussion - 61 -
VI. Screening of odor categorization features in the brain based on temporal view - 63 -
1 Background - 63 -
2 Results - 66 -
2.1 Odor quality similarity. - 66 -
2.2 AP- and TP-induced spatial patterns of theta ERSP at 0-100 ms and 150-200 ms. - 69 -
2.3 Multivariate pattern of theta ERSPs indicates that AP and TP induce similar theta ERSPs at 50-100 ms and 150-200 ms. - 73 -
2.4 Verification of EEG source origination from olfactory-related brain areas - 78 -
3 Discussion - 81 -
VII. Characterization of odor quality perception using odor profiling - 84 -
1 Background - 84 -
2 Results - 86 -
2.1 Experimental design for sorting objective-rated odor descriptors. - 86 -
2.2 Verbal cues altered odor quality pattern. - 89 -
2.3 Odor quality patterns are altered depending on rating score of descriptors by conditions. - 93 -
2.4 UD descriptors are less altered compared to LD descriptors in IVA - 99 -
2.5 Additional experiments find results similar to the first experiment. - 103 -
3 Discussion - 108 -
VIII. Conclusion - 112 -
IX. Nomenclature - 115 -
References - 116 -
요 약 문 - 122 -
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dc.format.extent 123 -
dc.language eng -
dc.publisher DGIST -
dc.subject Odor object quality, characterizing odor quality, olfactory processing, temporal pattern coding, human brain -
dc.title Studies of the odor information processing in the human brain based on EEG activity -
dc.type Thesis -
dc.identifier.doi 10.22677/thesis.200000362688 -
dc.description.alternativeAbstract 일상 속에서 우리는 대상을 분별하고 또 인식하면서 살아간다. 하지만 우리는 과연 대상을 얼마나 객관적으로 인식하고 분별할 수 있는가? 더불어 얼마나 정확한 정보를 다른 사람에게 전달하고 있을까? 이 논문은 이러한 질문으로부터 출발하였고, 다른 감각에 비해 주관성이 강한 후각 정보를 분석하여 위와 같은 질문을 풀고자 하였다. 따라서 나는 사람이 냄새 정보를 어떻게 처리하는 지 그 기작을 연구하는 것에 집중하였고, 뇌신호를 이용하여 본 연구를 진행하였다.

나는 특히 뇌신호의 시간적 패턴 변화에 집중을 하였다. 우리의 신경은 시공간의 방법을 모두 이용하여 정보를 coding한다. 더불어 우리의 뇌는 어떤 부위가 언제 활성화 되는가에 따라 여러가지 다른 기능들을 수행한다. 하지만 사람 연구의 경우, 비교적 공간 기반의 뇌신호 연구 중심으로 진행되었고, 따라서 뇌가 어떻게 냄새 정보 처리 시 기능을 수행하는지 충분한 정보를 제공하지 못하였다. 이에 시간 분해능이 좋은 EEG를 사용하여 연구를 진행하였다.

첫번째 연구는 EEG 신호로 후각 신호를 측정 할 수 있는지 확인하였다. 왜냐하면 후각 신호는 뇌의 심부층에서부터 처리되기에 EEG신호가 약해질 수 있고, 이전 in vitro 연구들에서는 후각 정보가 200ms 이후에 전달된다고 알려졌기 때문이다. 비록 최근 MEG 또는 행동 연구에서 후각 신호가 200ms 이전에 처리될 수 있다고 알려졌으나, EEG 신호로 후각 신호를 직접 측정할 수 있는지는 알려지지 않았다. 확인한 결과 후각 특이적인 신호가 200ms 이전에 측정되었고 (약 110ms), 후각 자극이 변화할 시 이 신호가 변화하는 것이 확인되었다.

두번째 연구에서는 첫번째 연구를 기반으로 냄새 분별 과정을 시간적 측면에서 접근하여 세부적으로 확인하였다. 이를 위해 유사한 향 두개와 전혀 다른 향 하나를 선별하여 이들의 EEG 신호의 유사성을 확인하였다. 확인한 결과 유사한 향들은 theta에서 50-100ms, 150-200ms, 그리고 350-400ms의 시간대에서 유사한 패턴을 보임이 확인되었다. Gamma파의 경우는 100-150ms 그리고 상대적으로 늦은 시간대인 350-400ms에서 유사한 냄새 분별 패턴이 확인되었다. 또한 이러한 결과는 위치 기반 분석을 통해 후각 관련 뇌영역과 관련이 있는 것으로 나타났다. 이 연구를 통해 냄새 구별은 특히 특정 시간 범위에서 후각 관련 뇌영역 (PC, OFC 등)들을 통해 처리된다고 확인되었다.

세번째 연구에서는 행동 수준에서의 냄새질 (odor object quality)을 특성화 하는 것에 집중하였다. 이전 연구에서 냄새 구별 과정이 뇌파로 표현 될 수 있음을 이미 확인했지만, 본 논문의 목적은 냄새 정보 처리에 대한 이해를 더하는 것이기에 행동 수준에서의 냄새 연구 역시 진행하였다. 본 논문의 연구1, 2에서도 제시된 바와 같이 최근 생리학 및 행동 연구에서는 냄새 품질을 특성화 할 수 있는 몇가지 특징들을 밝혀냈다. 하지만 냄새질의 다차원 축을 측정하는 방법은 아직까지 어렵다. 더욱이 개인의 경험에 의해 냄새질이 바뀔 수 있다는 추가적인 문제도 있다. 따라서 verbal cue를 사용하여 변화된 냄새 반응을 정량화하고 특성화하여 냄새 간 차이를 알 수 있는 구분 기준을 제안하려고 하였다. 본 연구를 통해 높은 점수 (상위 25 %)의 냄새 표현은 경험에 따라 크게 변하지 않는 것으로 나타났고, 따라서 이 결과를 통해 보다 정확한 냄새 정량화가 가능함을 시사하였다.


이 연구들을 통해서 나는 theta 및 gamma가 냄새 분별 초창기에 중요한 주파수 임을 알 수 있었다. 특히나 주로 활성화된 시간대가 50-100ms 사이는 후각 신호 처리 과정 중 일차 후각 피질이 처음으로 활성화 되기 시작하는 시간대이다. 이는 냄새 분별이 후각 처리 과정 중 기억과 같은 인지 작용과 상호작용 하기 이전부터 명확하게 이루어 질 수 있다는 점을 의미하며, 이 시간대의 활성화 패턴을 통해 객관적인 냄새 분별 지표가 될 수 있음을 의미한다. 따라서 나는 최소한 냄새 인식 후 50-100ms 사이 시간대에서는 사람들이 냄새를 객관적으로 인식하고 있다고 제안한다. 또한 아직 증거는 적지만 이러한 뇌에서의 냄새 구별 기작이 행동적으로도 표출될 수 있음을 제안한다.
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dc.description.degree Doctor -
dc.contributor.department Brain and Cognitive Sciences -
dc.contributor.coadvisor Ji-Woong Choi -
dc.date.awarded 2021/02 -
dc.publisher.location Daegu -
dc.description.database dCollection -
dc.citation XT.BD 배78 202102 -
dc.contributor.alternativeDepartment 뇌인지과학전공 -
dc.contributor.affiliatedAuthor Jisub Bae -
dc.contributor.affiliatedAuthor Cheil Moon -
dc.contributor.affiliatedAuthor Ji-Woong Choi -
dc.contributor.alternativeName 배지섭 -
dc.contributor.alternativeName Cheil Moon -
dc.contributor.alternativeName 최지웅 -
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Department of Brain Sciences Theses Ph.D.

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