Bir ses uyarısının çeşitli parametrelerindeki ani değişikliklerle ortaya çıkan uzun-latanslı elektroensefalografik yanıtların (uyarılmış potansiyel; UP) varlığı uzun süreden beri bilinmektedir. Son yıllarda magnetoensefalografik (MEG) kayıtlara dayanılarak yapılan kaynak lokalizasyonu çalışmaları konuya biraz ışık tutmuş olsa da, bu işitsel uyarılan değerlendiren kortikal yapıların yerlerine ilişkin bilgiler henüz pek azdır ve kesinlik kazanmamıştır. Kulaklararası zaman ve ses şiddeti farkları (sırasıyla, ITD ve MD) yaratılarak bir ses imajının lateral konumunda oluşturulan kaymalara (yönsel uyanlara) yanıt olarak ortaya çıkan kortikal potansiyelleri güvenilir biçimde kaydı ise ancak son birkaç yıldır yapılabilmektedir. EEG kaynak analizi çalışmalarında karşılaşılan temel zorluk, problemin ancak 'ters' (inverse) yönde çözülebilmesidir. Bu tür ters problemlerin çözümü için ortaya atılmış geleneksel yöntemlerin çoğunluğu, daha başlangıçta, sonuç hakkında iyi bir tahminde bulunulmasını gerektirmektedir. Oysa, bir ses uyarısıyla aktif duruma geçen kortikal yapıların yeri bir yana, sayısı hakkında bile yakın bir tahminde bulunmak hayli zordur. O nedenle, bu problemin çözümü için yaygın olarak kullanılan 'steepest descent' ve simpleks yöntemlerinin yanında, son yıllarda güncellik kazanmış olan genetik algoritmalardan biri de bu çalışmada denendi. Saçlı deri (scalp) potansiyel ve akım yoğunluğu (Laplacian) haritalarının yeterli dpğrulukta çizdirilebilmesi ve ters problemin, gözardı edilemeyecek düzeydeki spontan EEG kalıntısına karşın tekrarlanabilir biçimde çözülebilmesi için gereken yüksek yersel rezolüsyonu sağlamak amacıyla, PC ye dayalı 128 kanallı bir EEG-UP kayıt düzeni tasarlanarak gerçekleştirildi. Bu uyarı/kayıt düzeni yardımıyla, kulaklararası ses şiddeti ve zaman farklarının (ND ve ITD) modülasyonuna dayanan yönsel uyarılar kullanılarak, saçlı deri üzerindeki 123 elektrottan uzun-latanslı uyarılmış potansiyeller kaydedildi; ayrıca, bir sesin başlaması, sonlanması, tizlik ya da şiddetinin değişmesi, kısa süreli ses gibi konvansiyonel stimuluslar ile uyarılan yanıtlar da benzer şekilde kaydedildi. Bu yanıtların kaynakları, 4-kabuklu küresel kafa modeli ve iki hemisferde simetrik yerleşimli bir dipol çifti modeli ile, genetik algoritmalar ve simpleks yardımıyla araştırıldı. Kullanılan yöntemin, ele aldığımız elektroensefalografik ters problemlerin çözümünde, tekrarlanabilir sonuçlar verdiği saptandı. Konvansiyonel akustik uyarılarla elde edilen yanıtlar için bu çalışmada bulunan dipol kaynak lokalizasyonları ve yönelimleri, literatürde bildirilenlerle uyum içindeydi. Ayrıca, bu çalışmanın bulguları, hakkında pek az çalışma bulunan yönsel yanıtların, gerek saçlı deri üzerindeki topografileri, gerekse dipol kaynakları bakımından birbirinden farklı olduğunu gösterdi. Bu bulgular, beyin sapının birbirinden ayrı yapılarında kodlandıkları bilinen HD ve ITD bilgilerinin, korteks-altı yapılarda tümüyle birleşip tek bir yön bilgisi haline gelmediğini; lateral ses kaymalarının, birbirinden ayrı kanallardan korteks düzeyine ulaşan bu bilgilerin farklı kortikal alanlarda işlenmesi sonucunda saptandığını gösteren kanıtlar olarak değerlendirilebilir.