Cette recherche a été soutenue par la promotion des études doctorales (PODS) I et II prix de la Fondation pour la thérapie physique et une bourse d&#39;études Adopt-A-Doc de la Section de l&#39;éducation de l&#39;American Physical Therapy Association à Barbara Sargent.

Le Institutional Review Board de l&#39;Université de Californie du Sud a approuvé cette étude. 1. Préparation du système <ol><li> Mettre en place le système de capture de mouvement. S&#39;il vous plaît noter: ces étapes sont différentes pour chaque système de capture de mouvement. <ol><li> Aligner le systèmes des deux capteurs de capture de mouvement à celle d&#39;un capteur de coordonnées en cliquant sur ​​&quot;Exécuter Nouvel enregistrement» dans le programme de capture de mouvement, la saisie d&#39;un temps de collecte de 30 sec, en cliquant sur ​​«enregistrer», et déplacer l&#39;objet d&#39;inscription dans le volume de capture pendant 30 sec. Lorsque l&#39;enregistrement est terminé avec succès, observer une moyenne quadratique (RMS) erreur d&#39;enregistrement sur l&#39;écran de l&#39;ordinateur. </li><li> Aligner le système de coordonnées global à la table de test en utilisant l&#39;objet d&#39;inscription en cliquant sur ​​&quot;Exécuter nouvel alignement&quot; dans le programme de capture de mouvement. <ol><li> Définir l&#39;origine en plaçant l&#39;obje d&#39;inscriptionct sur ​​le coin supérieur droit de la table d&#39;essai et en cliquant sur ​​&quot;Numériser&quot; dans le programme de capture de mouvement. Définir l&#39;axe Z en plaçant l&#39;objet de l&#39;enregistrement sur ​​le dessus d&#39;une boîte et en cliquant sur ​​&quot;Numériser&quot;; l&#39;axe Z est perpendiculaire à la table. </li><li> Définir le / Y + Z plan en déplaçant l&#39;objet d&#39;inscription sur la boîte le long de la longueur de la table et en cliquant sur ​​&quot;Numériser&quot;; l&#39;axe Y est parallèle à la longueur de la table et l&#39;axe X est parallèle à la largeur de la table. </li></ol></li><li> Branchez les DEL dans les deux ports stroboscopiques et entrez le nombre de LED par port stroboscopique dans le programme de système de capture de mouvement (24 pour le port d&#39;échantillonnage 1 et 20 pour stroboscopique port 2). Reportez-vous à la figure 3 pour le nombre et l&#39;emplacement de chaque LED. Sélectionnez la vue des données manquant pour fournir une bande de visualisation des cartes comme des LED étant suivi en temps réel. <img alt="Figure 3" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig3.jpg" /><strong&gt; Figure 3. Placement de LED. Strobe 1 est constitué de corps rigides (4 LED sur chaque corps rigide) pour le droit et la cuisse gauche, tige, et le pied. Strobe 2 se compose des corps rigides pour les droit et gauche du bassin, les marqueurs du sternum, et les DEL individuelles. </li></ol></li><li> Mettre en place le programme d&#39;ordinateur mobile infantile. <ol><li> Entrez le nombre de minutes pour chaque condition. Pour le Jour 1, entrée 2 pour la phase 1 (2 min de base, condition de non-renforcement), 6 pour la phase 2 (acquisition de 6 min, la condition de renforcement), et 0 pour la phase 3 (0 min extinction, état de non-renforcement). </li><li> Pour le Jour 2, entrée 2 pour la phase 1 (de base), 6 pour la phase 2 (acquisition), 2 pour la phase 3 (extinction), et cocher &quot;Utiliser le Zmin comme défaut&quot; de sorte que le seuil calculé au cours de référence de J1 sera le seuil utilisé pour la condition d&#39;acquisition de deux jours. </li><li> Choisissez &quot;StreamframesAllFrames&quot; et cliquez sur &quot;Envoyer&quot; pour permettre à laprogramme mobile d&#39;utiliser les données du système de capture de mouvement pour activer le mobile pour nourrissons à base de critères spécifiés. </li></ol></li><li> Mettre en place les caméras vidéo. <ol><li> Lancer le programme d&#39;ordinateur vidéo pour les trois vidéos synchronisées (latéral droit, latéral gauche, vues aériennes). </li><li> Lancer la caméra vidéo supplémentaire sur la tête de l&#39;enfant pour enregistrer les expressions du visage et du regard. </li></ol></li></ol> 2. Préparation pour nourrissons <ol><li> Décrire l&#39;expérience aux parents et de les informer d&#39;interagir aussi peu que possible avec leur bébé. NOTE: Dites aux parents que si l&#39;enfant ne devient pas difficile tout au long de l&#39;expérience, les parents devraient asseoir à côté de l&#39;enfant à l&#39;extérieur de leur point de vue, cependant, si l&#39;enfant devient difficile il ya une progression de l&#39;interaction avec le nourrisson. <ol><li> Tout d&#39;abord, demander au parent de dire: «Tout va bien, je suis ici,&quot; dans un ton rassurant. </li><li> Deuxièmement, poserle parent de se tenir dans le point de vue de l&#39;enfant tout en rassurant l&#39;enfant. </li><li> Troisièmement, demander au parent de maintenir soit une des mains du bébé ou de donner le bébé une sucette. NOTE: La moindre quantité d&#39;interaction nécessaire de garder l&#39;enfant calme et alerte parent est donnée et se termine le plus rapidement possible. </li></ol></li><li> Déshabiller l&#39;enfant, placer l&#39;enfant sous le mobile infantile, et de sécuriser l&#39;enfant à la table à l&#39;aide d&#39;une bande velcro placée en travers du tronc. </li><li> Après le nourrisson est fixé à la table, placez les marqueurs du sternum et du bassin, de la cuisse, tige, et des corps rigides de pied sur le nourrisson. </li></ol> 3. infantile mobile tâche d&#39;apprentissage <ol><li> Chaque jour, lancer la tâche de l&#39;apprentissage mobile en commençant synchrone du système de mouvement de capture, un programme informatique mobile, et des caméras vidéo. <ol><li> Sur les deux jours à partir de 0 à 2 min, la condition de base, observer l&#39;enfant coups de pied spontanément. </li><li> Le jour 1 au cours de la 2 min état initial, observer que le programme mobile infantile calcule en permanence le seuil d&#39;activation mobile basé sur la z-données d&#39;un des voyants sur le corps rigide de chaque pied. Exemple, marqueur 9 sur le pied droit et le marqueur 21 sur le pied gauche. Marker 9 est le centre LED sur le corps rigide du pied droit encerclé en jaune dans la figure 1. Marker 21 est le centre LED sur le corps rigide du pied gauche. </li><li> À la fin de la 2 min référence, le programme mobile va fixer le seuil à une hauteur d&#39;un écart-type (SD) au dessus de la hauteur moyenne des deux pieds pendant la condition de base de 2 min. </li><li> Sur les deux jours à partir de 2 à 8 min, la condition d&#39;acquisition, d&#39;observer que les mobile tourne pour nourrissons et joue de la musique lorsque la LED placées de chaque pied franchit le seuil calculé au cours de la 2 min état initial du Jour 1. NOTE: activation mobile continuera aussi longtemps que le pied est au-dessus du seuil virtuel à un maximum de 3 sec. Après 3 secondes, le mobile réactivera que si l&#39;enfant déplace le pied au-dessous du seuil virtuel, puis se déplace verticalement le pied et encore franchit le seuil. Cette «règle des 3 sec&quot; encourage actifs mouvements de la jambe par rapport exploratoires tenant les pieds au-dessus du seuil. </li><li> Le Jour 2 de 8-10 min, la condition d&#39;extinction, d&#39;observer que l&#39;enfant débute spontanément sans armature mobile. </li></ol></li><li> Après le nourrisson interagit avec le mobile, recueillir un essai d&#39;étalonnage statique pour définir un système de coordonnées local pour chaque segment de jambe et de définir une configuration de référence pour chaque segment de corps dans l&#39;espace. <ol><li> Fixer dix DEL individuelles bilatéralement à la peau de l&#39;enfant en utilisant des colliers ECG double face aux endroits suivants: ligne médiane latérale du tronc en dessous de la dixième côte, grand trochanter de la hanche, latérale genou ligne de joint, la cheville malléole latérale, et l&#39;extrémité distale de la 5 e métatarsien. </li><li> Maintenez l&#39;extrémité inférieure de l&#39;enfant dansune prolongée, la position anatomique pour 5 sec. Tous les angles d&#39;inclinaison dans cette position d&#39;étalonnage sont définis comme 0 °. </li></ol></li><li> Le jour 2, recueillir des données anthropométriques. <ol><li> Peser chaque enfant sur une échelle électrique numérique. </li><li> Prendre les mesures suivantes: longueur totale de l&#39;enfant; circonférence à mi-segment de la cuisse, tige, et du pied; largeur du genou (le genou de ligne commune), la cheville (au niveau des malléoles) et le pied (à la tête des métatarsiens); et la longueur de la cuisse (grand trochanter jusqu&#39;au genou interligne articulaire), tige (genou ligne commune pour malléole latérale), et du pied (malléole interne à la première articulation métatarsophalangienne). </li></ol></li></ol> 4. Analyse des données <ol><li> Analyse de la performance et de l&#39;apprentissage en calculant la RLA% pendant chaque intervalle de l&#39;expérience en utilisant un programme de langue personnalisée de l&#39;informatique tels que Matlab 2 min. Calculer la durée du temps une ou deux des LED sur chaque pied qui a activé le mobile étaient au-dessus du seuil. Depuisle mobile ne active après un intervalle de 3 secondes, il faut soustraire la durée de temps pendant laquelle un ou deux voyants étaient au-dessus du seuil de supérieur à un intervalle de 3 sec. <ol><li> Mesurer la performance du groupe chaque jour par l&#39;analyse statistique si le RLA% au cours de l&#39;une quelconque des intervalles d&#39;acquisition de trois min, 2 dépasse largement la 2 min intervalle de référence 3,4,7,9,10. </li><li> Catégoriser les nourrissons individuelles avoir effectué la tâche chaque jour si la RLA% pendant 2 min une quelconque intervalle d&#39;acquisition est égale ou supérieure à 1,5 fois la RLA% dans le 2 min intervalle de référence 3,4,6,9,10. </li><li> Mesurer l&#39;apprentissage du groupe au fil des jours en déterminant statistiquement si le RLA% pendant toute la durée d&#39;acquisition de 6 min état ​​Jour 2 dépasse la RLA% au cours de la condition de référence Jour 1 3,6. </li><li> Catégoriser les nourrissons individuels comme apprenants si le RLA% pendant toute acquisition état de 6 min de la Journée 2 est égale ou greater à 1,5 fois la condition de base de la Journée 1 3,6,11. </li></ol></li><li> Analyser l&#39;éveil et l&#39;attention par le codage des bandes vidéo lors de chaque intervalle de l&#39;expérience de 2 min. L&#39;échelle de l&#39;excitation est définie comme: somnolence = 1, alerte et inactive = 2, alerte et active = 3, pointilleux = 4, et des pleurs = 5 3,8,11. L&#39;échelle de l&#39;attention est défini comme suit: 0 = ne pas regarder le mobile, 1 = regardant le mobile 3,8. </li><li> les données de position du processus et de pied d&#39;extrait en utilisant des programmes Matlab personnalisés. <ol><li> les fichiers de données de position de charge en sortie du système de capture de mouvement dans un programme Matlab personnalisé pour interpoler les données de position manquantes (maximum de 20 images consécutives) en utilisant une spline cubique. </li><li> Chargez les fichiers interpolées dans un programme Matlab personnalisé pour (a) les données de position de filtre en utilisant un quatrième ordre Butterworth avec une fréquence de 5 Hz coupure que déterminés à partir de l&#39;analyse du spectre de puissance, et (b) calculer les angles des articulations suivantes: flexion de la hanche / extension, abduction de la hanche/ Adduction, rotation interne / externe de la hanche, du genou flexion / extension, la cheville inversion / éversion, dorsiflexion de la cheville / plantaire comme décrit dans 12. </li><li> Charger les fichiers d&#39;angle dans un programme Matlab personnalisé pour extraire des coups de pied. Définir le début d&#39;un coup comme le début d&#39;un mouvement continu de la jambe dans lequel la hanche ou du genou angle de l&#39;articulation changement dépassé 11,5 ° (0,2 radians) en flexion ou en extension soit 3,9,13-15. Définir la fin du coup de pied que le cadre de l&#39;extension de pointe suite à un mouvement de flexion ou de flexion pic après un mouvement d&#39;extension 3,9,14. </li></ol></li><li> Pour tous les coups de pied, calculer des paramètres cinématiques utilisant des programmes Matlab personnalisés. <ol><li> Calculer la position variance dans la direction z (direction verticale, spécifique à la tâche) de la LED sur chaque pied qui a activé le mobile 3. </li><li> Calculer la hanche flexion / extension et de flexion / extension du genou corrélations conjointes en utilisant des coefficients de corrélation de Pearson (r) à zéro lagentre la hanche et du genou excursions angle conjointe. Pour comparer les corrélations (r) chez les nourrissons, convertir hip-genou angle conjointe corrélations à Fisher Z scores 3,9,15. </li><li> Temps-normaliser les données d&#39;angle conjointes, alors calculer la hanche flexion / extension et de flexion / extension du genou phase relative continu (CRP) à partir des données de position angulaire / vitesse 16,17. Analyser les résultats du calcul de la CRP à cinq points de temps suivants: (a) début du coup de pied, (b) la vitesse de crête du premier segment, (c) d&#39;inversion conjointe, (d) de la vitesse de crête du second segment, et (e ) fin du coup 3. </li></ol></li><li> Pour tous les coups de pied, coups de pied identifier sans contact en affichant les données vidéo synchrones. Calculer des paramètres cinétiques pour les coups de pied sans contact à l&#39;aide de programmes Matlab personnalisés. <ol><li> Calculer la masse segmentaire et le centre de masse à partir des équations modifiées pour les bébés de modèle anthropométrique de Hatze pour les adultes 18. Calculer les moments d&#39;inertie de 3Dla cuisse, tige, et les segments de pied à partir d&#39;équations modifiées pour les bébés de modèle anthropométrique de Jensen pour les adultes 19. </li><li> Calculer les termes dans l&#39;équation du mouvement en utilisant la théorie de vis de manipulations spatiales 20 suivant. <img alt="une équation" src="/files/ftp_upload/52841/52841equation1.jpg" /> est dérivée de la méthode de Lagrange, où M (θ) est la matrice d&#39;inertie, <img alt="theta1" src="/files/ftp_upload/52841/theta1.jpg" /> le le muscle (MUS) couples de Coriolis et de la matrice de couple centrifuge, N (θ) les couples (GRA) gravitationnelles et T. </li><li> Calculer couples mixtes en utilisant les données cinématiques 3D des coups de pied sans contact, paramètres inertiels corps segments, et l&#39;équation biomécanique du mouvement. </li><li> Partitionner le net (NET) couple à chaque joint en contributions de mouvement dépendant (MDT), GRA, et le couple de 21 MUS. NET couple est directement proportionnelle aux accélérations à chaque joint.MDT couple est lié aux couples passifs associés aux interactions mécaniques entre les segments interconnectés en mouvement de la branche. GRA couple est liée à la force de gravité agissant passive vers le bas sur la branche. couple de MUS comprend forces de contractions musculaires actives et passives déformations des muscles, les tendons, les ligaments et d&#39;autres tissus péri-articulaires. </li><li> Pour la hanche et du genou séparément, calculer le couple d&#39;impulsion que l&#39;ampleur de la contribution de chaque couple partitionné (MUS, GRA, MDT) au couple NET. Calculer l&#39;impulsion positive ou négative couple (couple * temps) pendant des intervalles dans lesquels le couple de MUS du genou a agi dans le même sens opposé ou de comparaison avec le couple NET au genou. Effectuez cette même calcul avec GRA de genou et de la hanche et les couples MDT MUS, GRA, et les couples de MDT. Pour la hanche et du genou séparément, la somme de toutes les impulsions positives et négatives pour chaque composante de couple pour donner une mesure de l&#39;ampleur de la contribution de chaque Impuls de couple partitionnése (MUS, GRA, MDT) pour impulsion de couple NET. </li></ol></li></ol>

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S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+of+spontaneous+leg+movements+in+infants+with+and+without+periventricular+leukomalacia.">Development of spontaneous leg movements in infants with and without periventricular leukomalacia.</a> Exp. Brain Res. 135, 94-105 (2000).</li></ol>

Aucun conflit d&#39;intérêt déclaré.

Conception des tâches découverte d&#39;apprentissage pour les jeunes enfants Découverte tâches d&#39;apprentissage pour les jeunes enfants doivent être soigneusement conçus pour assurer que les enfants découvrent indépendamment de l&#39;éventualité. Dans plusieurs paradigmes mobiles au début de la condition d&#39;acquisition, les nourrissons sont soit démontré que le mobile active par une activation non contingent du mobile 7,22 ou la jambe de chaque enfant est dépla...

Tâche actions spécifiques émergent de mouvements spontanés durant la petite enfance. Il a été proposé que des mesures spécifiques à la tâche émergent à travers un processus de découverte 1,2-learning. Les tâches sont découverts par les enfants comme ils se déplacent spontanément et explorer les actions qui produisent de nouveaux effets dans l&#39;environnement. Actions spécifiques à une tâche apparaissent comme les nourrissons exploitent les liens entre leurs actions et leurs effets sur le monde autour d&#39;eux. Toutefois, on en sait peu sur les processus précis que les nourrissons explorer et d&#39;exploiter d&#39;apprendre à modifier leurs mouvements spontanés pour effectuer des actions spécifiques à la tâche. Voici une méthode qui est décrite dans 3-4 mois nourrissons apprennent une tâche par la découverte et à leurs mouvements de jambes sont capturés à quantifier le processus d&#39;apprentissage. <img alt="Figure 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig1.jpg" /> Figure 1: Infant coups de pied-activés tâche mobile. </strong&gt; La diode centre lumineux (LED) attaché au corps rigide de chaque pied (cercle jaune) active le mobile quand il franchit le seuil virtuelle (ligne pointillée rouge). Re-imprimée avec la permission de Sargent et al. 3 Cette tâche de découverte-apprentissage utilise un téléphone portable activé infantile qui tourne et joue de la musique basée sur l&#39;action de la jambe spécifié de nourrissons 3. Les nourrissons placés en décubitus dorsal sous le mobile activent en déplaçant leurs pieds verticalement à travers un seuil virtuel (Figure 1). Ce paradigme est unique en ce que les nourrissons découvrent indépendamment que leurs actions de la jambe activer le mobile, les mouvements des jambes des nourrissons sont suivis à l&#39;aide d&#39;un système de capture de mouvement permettant la quantification du processus d&#39;apprentissage. Le protocole expérimental comprend deux jours de collecte de données. Jour 1 se compose d&#39;un état initial de 2 min dans un nourrisson qui débute spontanément mais son action de jambene peut pas activer le nourrisson mobile, suivie par une condition d&#39;acquisition de 6 min dans lequel les actions de la jambe du bébé activer le mobile de votre enfant si l&#39;enfant bouge ses pieds verticalement à franchir un seuil virtuel. Ce protocole permet la quantification des actions spontanées des jambes du nourrisson ainsi que la quantification de divers aspects des mouvements que les nourrissons explorent la relation entre leurs actions de jambe et l&#39;activation du mobile pour nourrissons. Le jour 2, en plus de l&#39;état initial 2 min et 6 min état d&#39;acquisition, une condition d&#39;extinction de 2 min, on ajoute, dans lequel les actions de la jambe du bébé ne pas activer le mobile pour nourrissons. Cela permet pour la quantification de la façon dont les nourrissons changent leurs actions de la jambe lors d&#39;une réponse de l&#39;environnement déjà appris est interrompue. Dans paradigmes mobiles infantiles précédentes, la fréquence de mouvement de la jambe 4-6, hanche et du genou spécifique angles 7,8, ou coups de pied un panneau 9 ont été renforced avec le mouvement mobile. Rendement chaque jour a été définie comme une augmentation de ces actions jambe pendant la condition d&#39;acquisition ou d&#39;extinction par rapport à l&#39;état initial 9.4. Apprendre à travers jours a été définie comme une augmentation de ces actions au cours de la jambe de base ou l&#39;acquisition condition de Days 2 ou 3 et la condition de base de la Journée 1 5,6. Ces paradigmes mobiles précédents démontrent que les enfants augmentent la fréquence des actions de la jambe qui sont renforcés avec l&#39;activation mobile, cependant, ils ne fournissent pas d&#39;informations sur le mouvement des options nourrissons ont à leur disposition lors de l&#39;apprentissage de la tâche. Par exemple, si le taux coups de pied est renforcé, les nourrissons présentent des performances et de l&#39;apprentissage lorsque leurs hausses de taux de coups de pied, soit lors de l&#39;interaction avec le mobile ou lorsque le mobile plus active. Cela démontre que les nourrissons peuvent affiner leur taux coups de pied, mais on ignore si les nourrissons peuvent affiner leur modèle ou le couple de production de coordination de la jambe à Generatactions de la jambe de e qui ne sont pas dans leur répertoire de mouvements préféré. Ce paradigme mobile est unique dans que les nourrissons sont nécessaires pour démontrer l&#39;action des jambes plus raffiné pour activer le mobile que dans les paradigmes précédents mobiles. Dans ce paradigme mobile, la hauteur de chaque pied au-dessus de la table est calculée au cours de l&#39;état initial de 2 min à l&#39;aide des données de position à partir d&#39;une diode électroluminescente (LED) fixé à chaque pied. Un seuil virtuelle est alors fixé parallèlement à la table à une hauteur qui est dans la fourchette supérieure de la hauteur de deux pieds au cours de l&#39;état initial. Lors de l&#39;acquisition, les mobile tourne et joue de la musique se soit pied franchit le seuil. Après 3 secondes, les butées mobiles et réactive seulement si l&#39;enfant se déplace le pied au-dessous du seuil, puis se déplace verticalement le pied et franchit le seuil de nouveau. Pour activer le mobile pour la plus grande quantité de temps, les nourrissons ont besoin de déplacer un pied au-dessus du seuil et le maintenir contre gravlité pendant 3 secondes, puis passer rapidement le pied au-dessous du seuil et de nouveau se déplacer au-dessus du seuil et l&#39;y maintenir pendant 3 secondes, etc. Cela nécessite une action de jambe plus raffiné que de simplement augmenter le taux coups de pied. <img alt="Figure 2" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig2.jpg" /> Figure 2: données de position non filtrés d&#39;effecteurs terminaux (pieds) d&#39;un enfant représentant des données de position non filtré du jour 2 d&#39;un nourrisson âgé de 3 mois qui a démontré l&#39;apprentissage basé sur des critères individuels d&#39;apprentissage.. La ligne rouge représente les données de position de la coordonnée z de la diode émettrice de lumière (LED) placées sur le pied droit. La ligne bleue est des données de position de la LED sur le pied gauche. Ligne noire épaisse est la table. La ligne en pointillé est le seuil virtuelle placée 14 cm au-dessus de la table comme individuellement déterminé pour chaque enfant en fonction de la hauteur de leur coup de pied au cours de référenceétat de la Journée 1. axe X est le temps marqué par des intervalles de 2 min. Notez comment l&#39;enfant se déplace ses pieds pendant de référence lorsque le mobile ne active et pendant les 30 premières secondes d&#39;acquisition 1, alors il garde toujours les deux pieds sur la table et se déplace ses pieds juste autour du seuil pour le prochain 5½ min jusqu&#39;à ce que le mobile plus active au cours de l&#39;état d&#39;extinction. La deuxième caractéristique unique de ce paradigme mobile est que l&#39;action de la jambe de chaque enfant est suivi en utilisant des techniques de l&#39;état de l&#39;art-capture de mouvement de quantifier les nourrissons utilisent leurs options de mouvement à apprendre la tâche. Données de position non filtrés de la LED sur chaque pied qui active le mobile d&#39;un nourrisson représentant est inclus dans la figure 2. Notez comment l&#39;enfant se déplace ses pieds à différentes hauteurs au-dessus de la table lors de la ligne de base et la première partie de l&#39;acquisition, mais se déplace ensuite les deux pieds juste autour du seuil pendant le reste de la condi d&#39;acquisitiontion jusqu&#39;à ce que le mobile plus active lors de l&#39;extinction. Ceci est une des nombreuses stratégies de mouvement potentiels pour accomplir la tâche de découverte et d&#39;apprentissage. Les stratégies peuvent être quantifiés en calculant la cinématique et la cinétique en trois dimensions à l&#39;aide de données de position acquises à partir du système de capture de mouvement. Plus précisément, le processus d&#39;apprentissage est quantifiée en termes de pourcentage de l&#39;action des jambes renforcé (% en RLA), qui est égale à la durée d&#39;activation mobile, la position variance des effecteurs d&#39;extrémité (pieds) qui activent les mobiles, les modes de coordination hanche-genou , et de la hanche et du genou couples articulaires.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Optotrak Certus Position Sensor, Far Focus, with stand</td>
			<td>Northern Digital Inc</td>
			<td align="right">8800852</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Optotrak Data Acquisition Unit II (ODAU II)</td>
			<td>Northern Digital Inc</td>
			<td align="right">8800767</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Optotrak Vinten Stand, Certus with Quick Fix Adapter</td>
			<td>Northern Digital Inc</td>
			<td align="right">8800855.002</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Certus S-Type, Standard Configuration</td>
			<td>Northern Digital Inc</td>
			<td align="right">8800761</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Marker (7 mm) pair, c/w RJII connector and 8 ft cable</td>
			<td>Northern Digital Inc</td>
			<td align="right">8001029.001</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AC Line Cord, Medical Grade, North America</td>
			<td>Northern Digital Inc</td>
			<td align="right">7500010</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cubic Reference Emitter Kit - Certus</td>
			<td>Northern Digital Inc</td>
			<td align="right">8800768</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3 Pylon IEEE 1394 cameras</td>
			<td>Basler</td>
			<td>A6021c</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Vixia HG10 camcorder</td>
			<td>Canon</td>
			<td>2183B001</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adhesive Disks</td>
			<td>MVAP Medical Supplies</td>
			<td>E401-500</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Reversible head support</td>
			<td>Eddie Bauer</td>
			<td align="right">52556</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Softstrap Strap</td>
			<td>Sammons Preston</td>
			<td>A34960</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Digital Pediatric Scale</td>
			<td>Healthometer</td>
			<td>Model 524KL</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

quantifying learning in young infants: tracking leg actions during a discovery-learning task

Tâche actions spécifiques émergent de mouvement spontané durant la petite enfance. Il a été proposé que les actions spécifiques à la tâche émergent à travers un processus de découverte et d&#39;apprentissage. Voici une méthode qui est décrite dans 3-4 mois nourrissons apprennent une tâche par la découverte et à leurs mouvements de jambes sont capturés à quantifier le processus d&#39;apprentissage. Cette tâche de découverte-apprentissage utilise un téléphone portable activé infantile qui tourne et joue de la musique basée sur une action de jambe spécifié de nourrissons. Nourrissons en décubitus activer le mobile en déplaçant leurs pieds verticalement à travers un seuil virtuel. Ce paradigme est unique en ce que les nourrissons découvrent indépendamment que leurs actions de la jambe activer le mobile, les mouvements des jambes des nourrissons sont suivis à l&#39;aide d&#39;un système de capture de mouvement permettant la quantification du processus d&#39;apprentissage. Plus précisément, l&#39;apprentissage est quantifiée en termes de la durée d&#39;activation mobile, la position variance des effecteurs terminaux (pieds) qui activent le mobile, les changements dans coordina hip-genoumodèles de Tion, et des changements dans la hanche et du genou couple musculaire. Cette information décrit l&#39;exploration et l&#39;exploitation infantile à l&#39;interaction des contraintes de personne et environnementaux qui soutiennent l&#39;action spécifique à la tâche. Des recherches ultérieures en utilisant cette méthode peut enquêter sur la façon dont les déficiences spécifiques des différentes populations d&#39;enfants à risque de troubles du mouvement influencent le processus de découverte-learning pour l&#39;action spécifique à la tâche.

Le processus d&#39;apprentissage des jeunes enfants peut être quantifiée en termes de% RLA, la position variance des effecteurs terminaux (pieds), hip-genou coefficients de corrélation, l&#39;angle et la hanche et du genou couples articulaires. Chaque niveau d&#39;analyse fournit des informations uniques sur la façon dont les nourrissons explorent la relation entre leurs actions dans les jambes et l&#39;activation du mobile de l&#39;enfant pendant le processus de découverte et d&#39;apprentissage. <p class="jov...

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Quantifying Learning in Young Infants: Tracking Leg Actions During a Discovery-learning Task

A method is described in which 3-4 month old infants learn a task by discovery and their leg movements are captured to quantify the learning process.

Quantifier l&#39;apprentissage chez les jeunes enfants: Suivi Leg Actions Au cours d&#39;une tâche de découverte-learning

Task-specific actions emerge from spontaneous movement during infancy. It has been proposed that task-specific actions emerge through a discovery-learning ...

quantifying-learning-young-infants-tracking-leg-actions-during

Research

JoVE Journal

Behavior

10.5K vues.  University of Southern California. A method is described in which 3-4 month old infants learn a task by discovery and their leg movements are captured to quantify the learning process.

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P50 Sensory Gating in Infants

Attentional deficits are common in a variety of neuropsychiatric disorders including attention deficit-hyperactivity disorder, autism, bipolar mood disorder, and schizophrenia. There has been increasing interest in the neurodevelopmental components of these attentional deficits; neurodevelopmental meaning that while the deficits become clinically prominent in childhood or adulthood, the deficits are the results of problems in brain development that begin in infancy or even prenatally. Despite this interest, there are few methods for assessing attention very early in infancy. This report focuses on one method, infant auditory P50 sensory gating.
Attention has several components. One of the earliest components of attention, termed sensory gating, allows the brain to tune out repetitive, noninformative sensory information. Auditory P50 sensory gating refers to one task designed to measure sensory gating using changes in EEG. When identical auditory stimuli are presented 500 ms apart, the evoked response (change in the EEG associated with the processing of the click) to the second stimulus is generally reduced relative to the response to the first stimulus (i.e. the response is &#34;gated&#34;). When response to the second stimulus is not reduced, this is considered a poor sensory gating, is reflective of impaired cerebral inhibition, and is correlated with attentional deficits.
Because the auditory P50 sensory gating task is passive, it is of potential utility in the study of young infants and may provide a window into the developmental time course of attentional deficits in a variety of neuropsychiatric disorders. The goal of this presentation is to describe the methodology for assessing infant auditory P50 sensory gating, a methodology adapted from those used in studies of adult populations.

Methods to record auditory P50 sensory gating, a physiological marker of cerebral inhibition which reflects early stages of attention, are described.

Attentional deficits are common in a variety of neuropsychiatric disorders including attention deficit-hyperactivity disorder, autism, bipolar mood ...

Recherche

Sciences du comportement

Using the Threat Probability Task to Assess Anxiety and Fear During Uncertain and Certain Threat

Fear of certain threat and anxiety about uncertain threat are distinct emotions with unique behavioral, cognitive-attentional, and neuroanatomical components. Both anxiety and fear can be studied in the laboratory by measuring the potentiation of the startle reflex. The startle reflex is a defensive reflex that is potentiated when an organism is threatened and the need for defense is high. The startle reflex is assessed via electromyography (EMG) in the orbicularis oculi muscle elicited by brief, intense, bursts of acoustic white noise (i.e., &#8220;startle probes&#8221;). Startle potentiation is calculated as the increase in startle response magnitude during presentation of sets of visual threat cues that signal delivery of mild electric shock relative to sets of matched cues that signal the absence of shock (no-threat cues). In the Threat Probability Task, fear is measured via startle potentiation to high probability (100% cue-contingent shock; certain) threat cues whereas anxiety is measured via startle potentiation to low probability (20% cue-contingent shock; uncertain) threat cues. Measurement of startle potentiation during the Threat Probability Task provides an objective and easily implemented alternative to assessment of negative affect via self-report or other methods (e.g., neuroimaging) that may be inappropriate or impractical for some researchers. Startle potentiation has been studied rigorously in both animals (e.g., rodents, non-human primates) and humans which facilitates animal-to-human translational research. Startle potentiation during certain and uncertain threat provides an objective measure of negative affective and distinct emotional states (fear, anxiety) to use in research on psychopathology, substance use/abuse and broadly in affective science. As such, it has been used extensively by clinical scientists interested in psychopathology etiology and by affective scientists interested in individual differences in emotion.

Potentiation of the startle reflex is measured via electromyography of the orbicularis oculi muscle during low (uncertain) and high (certain) probability electric shock threat in the Threat Probability Task. This provides an objective measure of distinct negative emotional states (fear/anxiety) for research on psychopathology, substance use/abuse, and broad affective science.

Utilisation de la tâche menace de probabilité pour évaluer l&#39;anxiété et la peur Pendant menace incertaine et certains

Fear of certain threat and anxiety about uncertain threat are distinct emotions with unique behavioral, cognitive-attentional, and neuroanatomical ...

fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced version of the task using fMRI (functional magnetic resonance imaging). Recently, it has been shown that fNIRS can accurately record functional brain activities equivalent to those concurrently recorded with functional magnetic resonance imaging for classic psychophysical tasks and simple finger tapping paradigms. However, an often quoted benefit of fNIRS is that the technique allows for studying neural mechanisms of complex, naturalistic behaviors that are not possible using the constrained environment of fMRI. Our goal was to extend the findings of previous studies that have shown high correlation between concurrently recorded fNIRS and fMRI signals to compare neural recordings obtained in fMRI procedures to those separately obtained in naturalistic fNIRS experiments. Specifically, we developed a modified version of the dance video game Dance Dance Revolution (DDR) to be compatible with both fMRI and fNIRS imaging procedures. In this methodology we explain the modifications to the software and hardware for compatibility with each technique as well as the scanning and calibration procedures used to obtain representative results. The results of the study show a task-related increase in oxyhemoglobin in both modalities and demonstrate that it is possible to replicate the findings of fMRI using fNIRS in a naturalistic task. This technique represents a methodology to compare fMRI imaging paradigms which utilize a reduced-world environment to fNIRS in closer approximation to naturalistic, full-body activities and behaviors. Further development of this technique may apply to neurodegenerative diseases, such as Parkinson&#8217;s disease, late states of dementia, or those with magnetic susceptibility which are contraindicated for fMRI scanning.

We present a method to compare functional brain activity recorded during a naturalistic task using fNIRS with activity recorded during fMRI.

IRMf Validation des fNIRS mesures pendant une tâche naturaliste

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced ...

A Method for Remotely Silencing Neural Activity in Rodents During Discrete Phases of Learning

This protocol describes how to temporarily and remotely silence neuronal activity in discrete brain regions while animals are engaged in learning and memory tasks. The approach combines pharmacogenetics (Designer-Receptors-Exclusively-Activated-by-Designer-Drugs) with a behavioral paradigm (sensory preconditioning) that is designed to distinguish between different forms of learning. Specifically, viral-mediated delivery is used to express a genetically modified inhibitory G-protein coupled receptor (the Designer Receptor) into a discrete brain region in the rodent. Three weeks later, when designer receptor expression levels are high, a pharmacological agent (the Designer Drug) is administered systemically 30 min prior to a specific behavioral session. The drug has affinity for the designer receptor and thus results in inhibition of neurons that express the designer receptor, but is otherwise biologically inert. The brain region remains silenced for 2-5 hr (depending on the dose and route of administration). Upon completion of the behavioral paradigm, brain tissue is assessed for correct placement and receptor expression. This approach is particularly useful for determining the contribution of individual brain regions to specific components of behavior and can be used across any number of behavioral paradigms.

This protocol describes how to temporarily and remotely silence neuronal activity in discrete brain regions while rats are engaged in learning and memory tasks. The approach combines pharmacogenetics (Designer-Receptors-Exclusively-Activated-by-Designer-Drugs) with a behavioral paradigm (sensory preconditioning) that is designed to distinguish between different components of learning.

Une méthode de distance Silencing activité neuronale chez les rongeurs Pendant phases distinctes de l&#39;apprentissage

This protocol describes how to temporarily and remotely silence neuronal activity in discrete brain regions while animals are engaged in learning and ...

A Novel Experimental and Analytical Approach to the Multimodal Neural Decoding of Intent During Social Interaction in Freely-behaving Human Infants

Understanding typical and atypical development remains one of the fundamental questions in developmental human neuroscience. Traditionally, experimental paradigms and analysis tools have been limited to constrained laboratory tasks and contexts due to technical limitations imposed by the available set of measuring and analysis techniques and the age of the subjects. These limitations severely limit the study of developmental neural dynamics and associated neural networks engaged in cognition, perception and action in infants performing &#8220;in action and in context&#8221;. This protocol presents a novel approach to study infants and young children as they freely organize their own behavior, and its consequences in a complex, partly unpredictable and highly dynamic environment. The proposed methodology integrates synchronized high-density active scalp electroencephalography (EEG), inertial measurement units (IMUs), video recording and behavioral analysis to capture brain activity and movement non-invasively in freely-behaving infants. This setup allows for the study of neural network dynamics in the developing brain, in action and context, as these networks are recruited during goal-oriented, exploration and social interaction tasks.

This protocol presents a novel methodology for the neural decoding of intent from freely-behaving infants during unscripted social interaction with an actor. Neural activity is acquired using non-invasive high-density active scalp electroencephalography (EEG). Kinematic data is collected with inertial measurement units and supplemented with synchronized video recording.

Une nouvelle approche expérimentale et analytique à l&#39;multimodal Neural Décodage d&#39;intention lors de l&#39;interaction sociale dans Librement-comporter nourrissons humains

Understanding typical and atypical development remains one of the fundamental questions in developmental human neuroscience. Traditionally, experimental ...

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that involves finger-pressing movements while sitting, the modified SRT task requires participants to step with both feet while maintaining a standing posture. This stepping task necessitates whole body actions that impose postural challenges. The foot-stepping task complements the classic SRT task in several ways. The foot-stepping SRT task is a better proxy for the daily activities that require ongoing postural control, and thus may help us better understand sequence learning in real-life situations. In addition, response time serves as an indicator of sequence learning in the classic SRT task, but it is unclear whether response time, reaction time (RT) representing mental process, or movement time (MT) reflecting the movement itself, is a key player in motor sequence learning. The foot-stepping SRT task allows researchers to disentangle response time into RT and MT, which may clarify how motor planning and movement execution are involved in sequence learning. Lastly, postural control and cognition are interactively related, but little is known about how postural control interacts with learning motor sequences. With a motion capture system, the movement of the whole body (e.g., the center of mass (COM)) can be recorded. Such measures allow us to reveal the dynamic processes underlying discrete responses measured by RT and MT, and may aid in elucidating the relationship between postural control and the explicit and implicit processes involved in sequence learning. Details of the experimental set-up, procedure, and data processing are described. The representative data are adopted from one of our previous studies. Results are related to response time, RT, and MT, as well as the relationship between the anticipatory postural response and the explicit processes involved in implicit motor sequence learning.

The &quot;Motor&quot; in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

We introduce the foot-stepping serial reaction time (SRT) task. This modified SRT task, complementing the classic SRT task that involves only finger-pressing movement, better approximates daily sequenced activities and allows researchers to study the dynamic processes underlying discrete response measures and disentangle the explicit process operating in implicit sequence learning.

Le « moteur » moteur implicite de séquences d’apprentissage : une réaction série pied-stepping temps tâche

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

Eye Tracking During Visually Situated Language Comprehension: Flexibility and Limitations in Uncovering Visual Context Effects

The present work is a description and an assessment of a methodology designed to quantify different aspects of the interaction between language processing and the perception of the visual world. The recording of eye-gaze patterns has provided good evidence for the contribution of both the visual context and linguistic/world knowledge to language comprehension. Initial research assessed object-context effects to test&#160;theories of modularity in language processing. In the introduction, we describe how subsequent investigations have taken the role of the wider visual context in language processing as a research topic in its own right, asking questions such as how our visual perception of events and of speakers contributes to&#160;comprehension informed by&#160;comprehenders&#39; experience. Among the examined aspects of the visual context are actions, events, a speaker&#39;s gaze, and emotional facial expressions, as well as spatial object configurations. Following an overview of the eye-tracking method and its different applications, we list the key steps of the methodology in the protocol, illustrating how to successfully use it to study visually-situated language comprehension. A final section presents three sets of representative results and illustrates the benefits and limitations of eye tracking for investigating the interplay between the perception of the visual world and language comprehension.

The present article reviews an eye-tracking methodology for studies on language comprehension. To obtain reliable data, key steps of the protocol must be followed. Among these are the correct set-up of the eye tracker (e.g., ensuring good quality of the eye and head images) and accurate calibration.

Eye Tracking au cours de la compréhension du langage visuel situé : Flexibilité et Limitations en découvrant des effets de contexte visuel

The present work is a description and an assessment of a methodology designed to quantify different aspects of the interaction between language processing ...

Eye-tracking to Distinguish Comprehension-based and Oculomotor-based Regressive Eye Movements During Reading

Regressive eye movements are eye movements that move backwards through the text and comprise approximately 10-25% of eye movements during reading. As such, understanding the causes and mechanisms of regressions plays an important role in understanding eye movement behavior. Inhibition of return (IOR) is an oculomotor effect that results in increased latency to return attention to a previously attended target versus a target that was not previously attended. Thus, IOR may affect regressions. This paper describes how to design materials to distinguish between regressions caused by comprehension-related and oculomotor processes; the latter is subject to IOR. The method allows researchers to identify IOR and control the causes of regressions. While the method requires tightly controlled materials and large numbers of participants and materials, it allows researchers to distinguish and control the types of regressions that occur in their reading studies.

The method was designed to investigate the role of inhibition of return (IOR) in regressive eye movements during reading. The focus is on differentiating between regressions triggered as a result of comprehension difficulty versus those triggered from oculomotor error, including the role of IOR in the two types of regressions.

Eye-tracking pour distinguer les mouvements oculaires régressive axée sur la compréhension et axée sur les oculomoteur lors de lecture

Regressive eye movements are eye movements that move backwards through the text and comprise approximately 10-25% of eye movements during reading. As ...

Defining the Role Of Language in Infants' Object Categorization with Eye-tracking Paradigms

Assessing infant category learning is a challenging but vital aspect of studying infant cognition. By employing a familiarization-test paradigm, we straightforwardly measure infants&#8217; success in learning a novel category while relying only on their looking behavior. Moreover, the paradigm can directly measure the impact of different auditory signals on the infant categorization across a range of ages. For instance, we assessed how 2-year-olds learn categories in a variety of labeling environments: in our task, 2-year-olds successfully learned categories when all exemplars were labeled&#160;or the first two exemplars were labeled, but they failed to categorize when no exemplars were labeled or only the final two exemplars were labeled. To determine infants&#8217; success in such tasks, researchers can examine both the overall preference displayed by infants in each condition and infants&#8217; pattern of looking over the course of the test phase, using an eye-tracker to provide fine-grained time-course data. Thus, we present a powerful paradigm for identifying the role of language, or any auditory signal, in infants&#8217; object category learning.

Defining the Role Of Language in Infants&#039; Object Categorization with Eye-tracking Paradigms

Here we present a protocol for familiarization-test paradigms which provide a direct test of infant categorization and help to define the role of language in early category learning.

Définissant le rôle du langage dans la catégorisation objet nourrissons avec les paradigmes de l’Eye-tracking

Assessing infant category learning is a challenging but vital aspect of studying infant cognition. By employing a familiarization-test paradigm, we ...

Fully Automated Leg Tracking in Freely Moving Insects using Feature Learning Leg Segmentation and Tracking (FLLIT)

The Drosophila model has been invaluable for the study of neurological function and for understanding the molecular and cellular mechanisms that underlie neurodegeneration. While fly techniques for the manipulation and study of neuronal subsets have grown increasingly sophisticated, the richness of the resultant behavioral phenotypes has not been captured at a similar detail. To be able to study subtle fly leg movements for comparison amongst mutants requires the ability to automatically measure and quantify high-speed and rapid leg movements. Hence, we developed a machine-learning algorithm for automated leg claw tracking in freely walking flies, Feature Learning-based Limb segmentation and Tracking (FLLIT). Unlike most deep learning methods, FLLIT is fully automated and generates its own training sets without a need for user annotation, using morphological parameters built into the learning algorithm. This article describes an in depth protocol for carrying out gait analysis using FLLIT. It details the procedures for camera setup, arena construction, video recording, leg segmentation and leg claw tracking. It also gives an overview of the data produced by FLLIT, which includes raw tracked body and leg positions in every video frame, 20 gait parameters, 5 plots and a tracked video. To demonstrate the use of FLLIT, we quantify relevant diseased gait parameters in a fly model of Spinocerebellar ataxia 3.

Fully Automated Leg Tracking in Freely Moving Insects using Feature Learning Leg Segmentation and Tracking FLLIT

We describe detailed protocols for using FLLIT, a fully automated machine learning method for leg claw movement tracking in freely moving Drosophila melanogaster and other insects. These protocols can be used to quantitatively measure subtle walking gait movements in wild type flies, mutant flies and fly models of neurodegeneration.

Suivi entièrement automatisé des jambes chez les insectes en mouvement libre à l’aide de la segmentation et du suivi des jambes d’apprentissage des fonctionnalités (FLLIT)

The Drosophila model has been invaluable for the study of neurological function and for understanding the molecular and cellular mechanisms that underlie ...