Name: quantifying learning in young infants: tracking leg actions during a discovery-learning task
Uploaded: 2015-06-01T14:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 18 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Quantifying Learning in Young Infants: Tracking Leg Actions During a Discovery-learning Task at JoVE.com

Questa ricerca è stata sostenuta da Promozione del Dottorato (POD) I e II premi dalla Fondazione per la terapia fisica e una borsa di studio Adopt-A-Doc della sezione Education della American Physical Therapy Association di Barbara Sargent.

Il Institutional Review Board presso la University of Southern California ha approvato questo studio. 1. Sistema Preparazione <ol><li> Configurare il sistema di motion capture. Nota: questi passaggi sono diversi per ogni sistema di motion capture. <ol><li> Allineare i sistemi delle due sensori motion capture a quello di un sensore di coordinate facendo clic su &quot;Esegui nuova registrazione&quot; nel programma di motion capture, entrando in un periodo di raccolta di 30 secondi, facendo clic su &quot;Register&quot;, e spostando l&#39;oggetto di registrazione all&#39;interno del volume di cattura per 30 sec. Quando la registrazione è completata con successo, osservare un scarto quadratico medio (RMS) errore di registrazione sullo schermo del computer. </li><li> Allineare il sistema di coordinate globale al tavolo di test utilizzando l&#39;oggetto di registrazione cliccando su &quot;Esegui Nuovo Allineamento&quot; nel programma di motion capture. <ol><li> Definire l&#39;origine ponendo il obje registrazionect nell&#39;angolo superiore destro del tavolo di test e cliccando su &quot;Digitalizzazione&quot; nel programma motion capture. Definire l&#39;asse Z, ponendo l&#39;oggetto registrazione sulla cima di una scatola e facendo clic su &quot;Digitalizzazione&quot;; l&#39;asse Z è perpendicolare al tavolo. </li><li> Definire il / Y + piano Z spostando l&#39;oggetto di registrazione sulla scatola lungo la lunghezza della tavola e cliccando &quot;digitalizzano&quot;; l&#39;asse Y è parallelo alla lunghezza della tavola e l&#39;asse X parallelo alla larghezza della tabella. </li></ol></li><li> Collegare i LED nei due porti strobo e inserire il numero di LED per porta strobo nell&#39;ambito del programma di sistema di motion capture (24 per la porta strobo 1 e 20 per la porta strobo 2). Fare riferimento alla Figura 3 per il numero e la posizione di ogni LED. Selezionare vista dei dati ancora mancanti per fornire una visualizzazione di mappa-come striscia di LED di registrazione in tempo reale. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig3.jpg" /><strong&gt; Figura 3. Posizionamento dei LED. Strobe 1 è costituito dai corpi rigidi (4 LED su ogni corpo rigido) per il diritto e la coscia sinistra, la zampa, e del piede. Strobe 2 è costituito dai corpi rigidi per la destra e sinistra del bacino, i marcatori sterno, e dei singoli LED. </li></ol></li><li> Impostare il programma infantile computer portatile. <ol><li> Inserire il numero di minuti per ogni condizione. Per il giorno 1, ingresso 2 per la fase 1 (2 min basale, condizione non rinforzo), 6 per la fase 2 (6 min acquisizione, condizione rinforzo), e 0 per la fase 3 (0 min estinzione, condizione non rinforzo). </li><li> Per il giorno 2, ingresso 2 per la fase 1 (baseline), 6 per la fase 2 (acquisizione), 2 per la fase 3 (estinzione), e controllare &quot;Usa Zmin come predefinito&quot; in modo che la soglia calcolata durante basale del Day1 sarà la soglia utilizzato per la condizione acquisizione di Day 2. </li><li> Scegliere &quot;StreamframesAllFrames&quot; e cliccare su &quot;Invia&quot; per consentire laprogramma di mobili di utilizzare i dati del sistema di motion capture per attivare il cellulare infantile in base a criteri specificati. </li></ol></li><li> Impostare le telecamere. <ol><li> Avviare il programma per computer video per i tre video sincronizzati (laterale destro, laterale sinistro, viste aeree). </li><li> Avviare la videocamera aggiuntiva sopra la testa del bambino per registrare le espressioni facciali e lo sguardo degli occhi. </li></ol></li></ol> 2. Infant Preparazione <ol><li> Descrivere l&#39;esperimento ai genitori e informarli di interagire il meno possibile con il loro bambino. NOTA: Dite ai genitori che se il bambino non diventa esigente tutto l&#39;esperimento, i genitori dovrebbero sedersi accanto al bambino al di fuori del loro punto di vista, tuttavia, se il bambino diventa esigente c&#39;è una progressione di interazione con il bambino. <ol><li> In primo luogo, chiedere al genitore di dire, &quot;Tutto è a posto, io sono qui,&quot; in un tono rassicurante. </li><li> In secondo luogo, chiedereil genitore a stare in vista del bambino, mentre rassicurare il bambino. </li><li> In terzo luogo, chiedere al genitore di uno tenere una mano del bambino o dare al bambino un ciuccio. NOTA: la quantità minima di interazione genitore necessario per mantenere la calma e di allarme il bambino è dato e si è conclusa nel più breve tempo possibile. </li></ol></li><li> Undress il bambino, posizionare il bambino sotto il cellulare infantile, e fissare il bambino al tavolo con una fascia in velcro posta in tutto il tronco. </li><li> Dopo che il bambino è fissato al tavolo, posizionare i marcatori dello sterno e del bacino, coscia, stinco, e piede corpi rigidi sul neonato. </li></ol> 3. Infant Mobile Learning Task <ol><li> Ogni giorno, avviare il compito di apprendimento cellulare da sincrono avviare il sistema motion capture, programma per computer mobili e videocamere. <ol><li> In entrambe le giornate da min 0 a 2, alle condizioni originarie, osservare il bambino spontaneamente calci. </li><li> Il giorno 1 nel corso della 2 min condizioni originarie, osservare come il programma cellulare infante calcola continuamente la soglia per l&#39;attivazione mobile basata sul z-dati da uno dei LED sul corpo rigido di ogni piede. Esempio, indicatore 9 con il piede giusto e marcatore 21 sul piede sinistro. Marker 9 è il centro del LED sul corpo rigido piede destro cerchiato in giallo nella figura 1. Marker 21 è il centro del LED sul corpo rigido piede sinistro. </li><li> Alla fine della linea di base 2 min, il programma mobile impostare la soglia ad un&#39;altezza di una deviazione standard (SD) sopra l&#39;altezza media di entrambi i piedi durante la condizione di linea di base 2 min. </li><li> In entrambe le giornate da min 2 a 8, la condizione di acquisizione, di osservare come la rotazione mobili infantili e suona la musica quando il LED posto su entrambi i piedi attraversa la soglia calcolata durante il 2 min condizioni originarie del Day 1. NOTA: Attivazione mobile continuerà finché il piede è superiore alla soglia virtuale a un massimo di 3 sec. Dopo 3 secondi, il mobile riattiverà solo se il bambino muove il piede sotto della soglia virtuale e quindi sposta il piede verticalmente e ancora attraversa la soglia. Questa &quot;regola 3 sec&quot; incoraggia i movimenti gamba esplorativi attivi contro tenendo i piedi sopra la soglia. </li><li> Il giorno 2 da min 8-10, la condizione di estinzione, di osservare come il bambino prende spontaneamente senza armatura mobile. </li></ol></li><li> Dopo il bambino interagisce con il cellulare, raccogliere un processo di calibrazione statico per definire un sistema di coordinate locale per ogni segmento di gamba e definire una configurazione di riferimento per ciascun segmento del corpo nello spazio. <ol><li> Fissare dieci LED singoli bilateralmente per la pelle del bambino utilizzando collari ECG a doppia faccia nelle seguenti sedi: linea mediana laterale del tronco sotto la decima costola, grande trocantere dell&#39;anca, laterale linea di ginocchio, caviglia malleolo laterale e distale del 5 ° metatarso. </li><li> Tenere estremità inferiore del bambino inun esteso, posizione anatomica per 5 sec. Tutti gli angoli articolari in questa posizione di calibrazione sono definiti come 0 °. </li></ol></li><li> Il giorno 2, raccogliere i dati antropometrici. <ol><li> Pesare ogni bambino su scala elettrico digitale. </li><li> Effettuare le seguenti misurazioni: lunghezza totale del neonato; circonferenza a metà segmento della coscia, la zampa, e del piede; larghezza del ginocchio (al ginocchio linea articolare), caviglia (al malleoli), e piede (le teste metatarsali); e la lunghezza della coscia (grande trocantere al ginocchio rima articolare), gambo (ginocchio linea comune per malleolo laterale), e il piede (malleolo mediale alla prima articolazione metatarso-falangea). </li></ol></li></ol> Analisi 4. Dati <ol><li> Analizzare le prestazioni e l&#39;apprendimento calcolando il RLA% durante ogni intervallo 2 minuti di esperimento utilizzando un programma di linguaggio informatico personalizzato come Matlab. Calcolare la durata di tempo uno o entrambi i LED su ogni piede che ha attivato il cellulare erano superiori alla soglia. Dail cellulare non si attiva dopo un intervallo di 3 secondi, sottrarre la durata di tempo in cui uno o entrambi i LED erano superiori alla soglia per più di un intervallo di 3 sec. <ol><li> Misurare le prestazioni del gruppo ogni giorno statisticamente analizzare se il RLA% in uno qualsiasi dei tre intervalli di acquisizione, 2 min supera notevolmente il 2 min intervallo di riferimento 3,4,7,9,10. </li><li> Categorizzare individuali neonati per aver effettuato l&#39;operazione ogni giorno se il RLA% nel corso di un intervallo di acquisizione 2 min è uguale o maggiore di 1,5 volte il RLA% in 2 min intervallo basale 3,4,6,9,10. </li><li> Misurare l&#39;apprendimento del gruppo attraverso giorni determinando statisticamente se il RLA% durante l&#39;intero 6 min acquisizione condizione Day 2 supera il RLA% durante la condizione di base 1 ° giorno 3,6. </li><li> Categorizzare neonati individuali come studenti se il RLA% durante l&#39;intero 6 min condizione acquisizione di Day 2 è uguale o GREater di 1,5 volte il condizioni originarie del Day 1 3,6,11. </li></ol></li><li> Analizzare l&#39;eccitazione e l&#39;attenzione codificando videocassette durante ogni intervallo di 2 minuti dell&#39;esperimento. La scala eccitazione è definita come: sonnolenza = 1, vigile e attiva = 2, vigile e attiva = 3, pignola = 4, e piangendo = 5 3,8,11. La scala attenzione è definita come: 0 = non esamina il mobile, 1 = esamina il mobile 3,8. </li><li> I dati di posizione di processo e calci estratto utilizzando programmi Matlab personalizzati. <ol><li> I file di dati di posizione del carico in uscita dal sistema di motion capture in un programma Matlab personalizzato per interpolare i dati di posizione mancanti (massimo 20 fotogrammi consecutivi) utilizzando una spline cubica. </li><li> Caricare i file interpolati in un programma personalizzato per Matlab (a) i dati di posizione del filtro con un quarto ordine Butterworth con una frequenza di taglio di 5 Hz come determinate da analisi dello spettro di potenza, e (b) calcolare i seguenti angoli di snodo: la flessione dell&#39;anca / estensione, abduzione/ Adduzione, rotazione esterna / interna dell&#39;anca, del ginocchio flessione / estensione, l&#39;inversione della caviglia / eversione, flessione dorsale della caviglia / plantare come descritto in 12. </li><li> Caricare i file di angolo in un programma Matlab personalizzato per estrarre calci. Definire l&#39;inizio di un calcio come l&#39;inizio di un movimento delle gambe continuo in cui la variazione dell&#39;anca o del ginocchio angolo di snodo superato 11,5 ° (0,2 radianti) in o flessione o estensione 3,9,13-15. Definire la fine del calcio come la struttura di estensione picco a seguito di un movimento di flessione o la flessione picco a seguito di un movimento di estensione 3,9,14. </li></ol></li><li> Per tutti i calci, calcolare parametri cinematici utilizzando programmi Matlab personalizzati. <ol><li> Posizione Calcola la varianza in direzione Z (verticale, in direzione compito specifico) del LED su ogni piede che ha attivato la mobile 3. </li><li> Calcola hip flessione / estensione e flessione del ginocchio / estensione correlazioni congiunte con coefficienti di Pearson di correlazione (r) a zero lagtra anca e ginocchio escursioni angolo congiunta. Per confrontare le correlazioni (r) tra i neonati, convertire hip-ginocchio angolo giunto correlazioni a Fisher Z score 3,9,15. </li><li> Time-normalizzare i dati angolari comuni, quindi calcolare l&#39;anca flessione / estensione e flessione del ginocchio / estensione continua fase relativa (CRP) a partire dai dati di posizione / velocità angolare 16,17. Analizzare i risultati del calcolo CRP nei seguenti cinque punti di tempo: (a) inizio di calcio, (b) velocità di picco del primo segmento, (c) inversione congiunta, (d) il picco di velocità del secondo segmento, e (e ) fine del calcio 3. </li></ol></li><li> Per tutti i calci, calci identificare senza contatto visualizzando i dati video sincroni. Calcola parametri cinetici per calci senza contatto che utilizzano programmi Matlab personalizzati. <ol><li> Si calcoli la massa segmentale e del centro-di-massa dalle equazioni modificate per i neonati a partire dal modello antropometrico del Hatze per gli adulti 18. Calcolare i momenti di inerzia di 3Dcoscia, stinco, e segmenti piede dalle equazioni modificati per i bambini a partire dal modello antropometrico di Jensen per gli adulti 19. </li><li> Calcolare i termini nella seguente equazione del moto utilizzando la teoria vite di manipolazioni spaziali 20. <img alt="equazione 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841equation1.jpg" /> è derivata utilizzando l&#39;approccio lagrangiano, dove M (θ) è la matrice d&#39;inerzia, <img alt="theta1" src="/files/ftp_upload/52841/theta1.jpg" /> il muscolo (Mus) coppie di Coriolis e matrice coppia centrifuga, N (θ) i gravitazionali (GRA) coppie e T. </li><li> Calcola coppie comuni utilizzando i dati cinematici 3D dai calci senza contatto, corpo segmenti parametri inerziali, e l&#39;equazione biomeccanica del moto. </li><li> Partizione della rete (NET) coppia a ogni comune in contributi di movimento-dipendente (MDT), GRA, e di coppia MUS 21. Coppia NET è direttamente proporzionale alle accelerazioni ogni giunto.Coppia MDT è legato alle coppie passivi associati interazioni meccaniche tra i mobili segmenti interconnessi dell&#39;arto. Coppia GRA è legata alla forza passiva della gravità che agisce verso il basso sul lembo. Coppia MUS comprende forze da contrazioni muscolari attivi e passivi deformazioni dei muscoli, tendini, legamenti e altri tessuti periarticolari. </li><li> Per dell&#39;anca e del ginocchio a parte, calcolare impulso coppia come l&#39;entità del contributo di ogni coppia partizionato (MUS, GRA, MDT) per la coppia NET. Calcola l&#39;impulso positivo o negativo della coppia (coppia * volta) durante gli intervalli in cui la coppia MUS ginocchio ha agito nello stesso o in direzione opposta rispetto alla coppia netta ginocchio. Eseguire questo stesso calcolo con GRA ginocchio e le coppie di MDT e hip MUS, GRA, e coppie di MDT. Per dell&#39;anca e del ginocchio separatamente, sommare tutti gli impulsi positivi e negativi per ciascuna componente di coppia per ottenere una misura della grandezza del contributo di ciascun impuls coppia partizionatie (MUS, GRA, MDT) per impulso coppia netta. </li></ol></li></ol>

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Nessun conflitto di interessi dichiarati.

Progettazione di attività di scoperta-learning per i bambini piccoli Compiti Discovery-learning per i bambini piccoli devono essere studiati per assicurare che i bambini stanno scoprendo autonomamente la contingenza. In diversi paradigmi mobili all&#39;inizio della condizione di acquisizione, i neonati sono sia dimostrato che il cellulare attiva da un&#39;attivazione non contingente del cellulare 7,22 o la gamba di ogni bambino passivamente mosso dallo sperimentatore per introdur...

Azioni Task-specifici emergono dai movimenti spontanei durante l&#39;infanzia. E &#39;stato proposto che le azioni specifiche attività emergono attraverso un processo di rilevamento 1,2-learning. Le attività vengono scoperti da bambini come si muovono spontaneamente ed esplorare le azioni che producono effetti nuovi per l&#39;ambiente. Azioni specifiche Task emergono come i bambini sfruttano le connessioni tra le loro azioni ei loro effetti sul mondo che li circonda. Tuttavia, si sa ancora poco sui processi precisi che i bambini esplorano e sfruttano per imparare a modificare i loro movimenti spontanei di eseguire azioni specifiche attività. Qui il metodo è descritto in che 3-4 mesi di età i bambini imparano un compito per scoperta e loro movimenti delle gambe sono catturati per quantificare il processo di apprendimento. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig1.jpg" /> Figura 1: Infante calci-attivati ​​compito mobile. </strong&gt; Il light-emitting diode centro (LED) attaccato al corpo rigido di ogni piede (cerchio giallo) attiva il cellulare quando si varca la soglia virtuale (linea rossa tratteggiata). Re-stampata con il permesso di Sargent et al. 3 Questa task di rilevazione-learning utilizza un telefono cellulare attivato infante che ruota e suona musica in base all&#39;azione gamba specificato di neonati 3. Neonati posizionato supino sotto il cellulare attivano spostando i piedi verticalmente attraverso una soglia virtuale (Figura 1). Questo paradigma è unico in quanto come i bambini scoprono indipendentemente che le loro azioni gambe attivano il cellulare, i movimenti delle gambe dei bambini &#39;sono monitorati con un sistema di motion capture che consente per la quantificazione del processo di apprendimento. Il protocollo sperimentale comprende due giorni di raccolta dei dati. 1 ° giorno è costituito da una condizione di base 2 minuti in cui un bambino prende spontaneamente, ma le sue azioni gambanon può attivare il neonato cellulare, seguita da una condizione di acquisizione 6 min in cui le azioni delle gambe del bambino attivano mobile infante se il bambino muove i piedi verticalmente per attraversare una soglia virtuale. Questo protocollo consente la quantificazione delle azioni gamba spontanee infanti e la quantificazione dei vari aspetti dei movimenti come neonati esplorano il rapporto tra le loro azioni gamba e l&#39;attivazione del cellulare infante. Il giorno 2, oltre alle condizioni originarie 2 min e 6 min condizioni di acquisizione, una condizione di estinzione 2 min si aggiunge in cui le azioni delle gambe del bambino non attivano mobile infante. In questo modo per la quantificazione di come i bambini cambiano le loro azioni gamba quando una risposta ambientale già imparato è interrotto. Nelle precedenti paradigmi mobili infantili, la frequenza di movimento delle gambe 4-6, specifica anca e ginocchio angoli 7,8, o calciare un pannello 9 sono stati reinforccato con il movimento cellulare. Prestazioni ogni giorno è stata definita come un aumento di tali azioni gamba durante la condizione di acquisizione o di estinzione rispetto alle condizioni originarie 4-9. Imparare attraverso giorni è stata definita come un aumento di queste azioni gamba durante la linea di base o l&#39;acquisizione di condizioni Giorni 2 o 3 e alle condizioni originarie del Day 1 5,6. Questi paradigmi mobili precedenti dimostrano che i bambini aumentano la frequenza delle azioni delle gambe che sono rinforzati con l&#39;attivazione cellulare, tuttavia, non forniscono informazioni sul movimento opzioni bambini hanno a loro disposizione quando si impara il compito. Ad esempio, se il tasso di calciare è rafforzata, i bambini dimostrano le prestazioni e l&#39;apprendimento quando i loro calci aumenti dei tassi sia durante l&#39;interazione con il cellulare o quando il telefono non è più attiva. Ciò dimostra che i bambini possono perfezionare il loro tasso di calci, ma non si sa se i bambini possono perfezionare le loro modello o la coppia di produzione coordinamento gamba per generatle azioni delle gambe e che non sono nel loro movimento repertorio preferito. Questo paradigma cellulare è unico in quanto i bambini sono tenuti a intraprendere azioni gamba più raffinata per attivare il cellulare che nelle precedenti paradigmi mobili. In questo paradigma cellulare, l&#39;altezza di ciascun piede sopra la tabella viene calcolato durante la condizione basale 2 min utilizzando i dati di posizione da un diodo emettitore di luce (LED) collegato a ciascun piede. Una soglia virtuale viene quindi impostato parallelamente al tavolo ad una altezza che è all&#39;interno della gamma superiore dell&#39;altezza di entrambi i piedi durante le condizioni originarie. Durante l&#39;acquisizione, la rotazione mobili e riproduce musica se sia piede varca la soglia. Dopo 3 sec, le fermate mobili e riattiva solo se il bambino muove il piede di sotto della soglia, e quindi sposta il piede verticalmente e ancora attraversa la soglia. Per attivare il dispositivo mobile per la maggior quantità di tempo, i neonati devono spostare un piede sopra la soglia e mantenerla contro gravlità per 3 secondi, quindi spostare rapidamente il piede sotto la soglia e di nuovo spostarla sopra la soglia e tenerlo premuto per 3 secondi, ecc. Ciò richiede un&#39;azione gamba più raffinato che semplicemente aumentando il tasso calci. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig2.jpg" /> Figura 2: dati di posizione non filtrate di dispositivi di estremità (piedi) da un bambino di dati rappresentativi posizione non filtrato dal Day 2 a 3 mesi di età infantile che hanno manifestato l&#39;apprendimento basato sui singoli criteri di apprendimento.. La linea rossa è dati di posizione della coordinata z del diodo luminescente (LED) posti con il piede giusto. La linea blu è dati di posizione del LED sul piede sinistro. Thick linea nera è la tabella. La linea tratteggiata è la soglia virtuale collocato 14 centimetri sopra il tavolo come individualmente determinato per ogni bambino in base all&#39;altezza dei loro calci durante basalecondizioni di Day 1. asse X è tempo etichettato con intervalli di 2 min. Si noti come il bambino muove i suoi piedi durante basale quando il cellulare non si attiva e durante i primi 30 secondi di acquisizione 1, quindi tiene costantemente entrambi i piedi dal tavolo e si muove i suoi piedi proprio dietro la soglia per la prossima 5½ minuti fino a quando il cellulare non è più attiva durante la condizione di estinzione. La seconda caratteristica unica di questo paradigma mobile è che l&#39;azione gamba di ogni bambino viene monitorato con tecniche state-of-the-art di motion capture per quantificare come i bambini usano i loro opzioni di movimento per imparare l&#39;attività. Dati di posizione non filtrati del LED su ogni piede che attiva il dispositivo mobile da un infante rappresentante è incluso in Figura 2. Si noti come il bambino muove i piedi a varie altezze sopra il tavolo durante basale e la prima parte di acquisizione, ma poi si sposta entrambi i piedi proprio dietro la soglia durante il resto del Condi acquisizionezione fino a quando il cellulare non si attiva durante l&#39;estinzione. Questo è uno dei molti potenziali strategie di movimento per realizzare il compito di scoperta-apprendimento. Le strategie possono essere quantificati calcolando cinematica tridimensionali e cinetiche, utilizzando i dati di posizione acquisiti dal sistema di motion capture. In particolare, il processo di apprendimento è quantificato in termini di percentuale di azione gamba rinforzato (% RLA), che è pari alla durata di attivazione cellulare, posizione varianza dei dispositivi di estremità (piedi) che attivano i mobili, anca-ginocchio modelli coordinamento , e anca e ginocchio coppie comuni.

<table><tbody><tr><td>Optotrak Certus Position Sensor, Far Focus, with stand</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800852</td><td></td></tr><tr><td>Optotrak Data Acquisition Unit II (ODAU II)</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800767</td><td></td></tr><tr><td>Optotrak Vinten Stand, Certus with Quick Fix Adapter</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800855.002</td><td></td></tr><tr><td>Certus S-Type, Standard Configuration</td><td>Northern Digital Inc</td><td>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>8001029.001</td><td></td></tr><tr><td>AC Line Cord, Medical Grade, North America</td><td>Northern Digital Inc</td><td>7500010</td><td></td></tr><tr><td>Cubic Reference Emitter Kit - Certus</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800768</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>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

Azioni Task-specifici emergono dal movimento spontaneo durante l&#39;infanzia. E &#39;stato proposto che le azioni specifiche attività emergono attraverso un processo di scoperta-apprendimento. Qui il metodo è descritto in che 3-4 mesi di età i bambini imparano un compito per scoperta e loro movimenti delle gambe sono catturati per quantificare il processo di apprendimento. Questa task di rilevazione-learning utilizza un telefono cellulare attivato infante che ruota e suona musica basato sull&#39;azione gamba specificata dei neonati. Neonati supina attivare il cellulare muovendo i piedi verticalmente attraverso una soglia virtuale. Questo paradigma è unico in quanto come i bambini scoprono indipendentemente che le loro azioni gambe attivano il cellulare, i movimenti delle gambe dei bambini &#39;sono monitorati con un sistema di motion capture che consente per la quantificazione del processo di apprendimento. In particolare, l&#39;apprendimento è quantificato in termini di durata di attivazione del cellulare, la posizione varianza dei dispositivi di estremità (piedi) che attivano il cellulare, cambiamenti nelle coordina hip-ginocchiomodelli di produzione, e cambiamenti di anca e ginocchio coppia muscolare. Questa informazione descrive l&#39;esplorazione e lo sfruttamento infantile presso l&#39;interazione dei vincoli persona e ambientali che sostengono azioni di task-specific. Ricerche successive utilizzando questo metodo può indagare menomazioni come specifiche delle diverse popolazioni di neonati a rischio di disturbi del movimento influenzano il processo di individuazione-learning per un&#39;azione specifica-task.

Il processo di apprendimento di bambini piccoli può essere quantificato in termini di RLA%, la posizione varianza dei dispositivi di estremità (piedi), hip-ginocchio coefficienti angolo di correlazione, e anca e ginocchio coppie comuni. Ogni livello di analisi fornisce informazioni uniche su come i bambini esplorano il rapporto tra le loro azioni di gamba e l&#39;attivazione del cellulare bambino durante il processo di rilevamento-learning. Per l&#39;analisi statistica di% RLA e hip-ginocc...

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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.

Quantificare l&#39;apprendimento nei bambini piccoli: azioni di monitoraggio gamba durante una task-Discovery apprendimento

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

10.6K Views.  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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Studying the Neural Basis of Adaptive Locomotor Behavior in Insects

Studying the neural basis of walking behavior, one often faces the problem that it is hard to separate the neuronally produced stepping output from those leg movements that result from passive forces and interactions with other legs through the common contact with the substrate. If we want to understand, which part of a given movement is produced by nervous system motor output, kinematic analysis of stepping movements, therefore, needs to be complemented with electrophysiological recordings of motor activity. The recording of neuronal or muscular activity in a behaving animal is often limited by the electrophysiological equipment which can constrain the animal in its ability to move with as many degrees of freedom as possible. This can either be avoided by using implantable electrodes and then having the animal move on a long tether (i.e. Clarac et al., 1987; Duch &amp; Pfl&uuml;ger, 1995; B&ouml;hm et al., 1997; Gruhn &amp; Rathmayer, 2002) or by transmitting the data using telemetric devices (Kutsch et al, 1993; Fischer et al., 1996; Tsuchida et al. 2004; Hama et al., 2007; Wang et al., 2008). Both of these elegant methods, which are successfully used in larger arthropods, often prove difficult to apply in smaller walking insects which either easily get entangled in the long tether or are hindered by the weight of the telemetric device and its batteries. In addition, in all these cases, it is still impossible to distinguish between the purely neuronal basis of locomotion and the effects exerted by mechanical coupling between the walking legs through the substrate. One solution for this problem is to conduct the experiments in a tethered animal that is free to walk in place and that is locally suspended, for example over a slippery surface, which effectively removes most ground contact mechanics. This has been used to study escape responses (Camhi and Nolen, 1981; Camhi and Levy, 1988), turning (Tryba and Ritzman, 2000a,b; Gruhn et al., 2009a), backward walking (Graham and Epstein, 1985) or changes in velocity (Gruhn et al., 2009b) and it allows the experimenter easily to combine intra- and extracellular physiology with kinematic analyses (Gruhn et al., 2006).
We use a slippery surface setup to investigate the timing of leg muscles in the behaving stick insect with respect to touch-down and lift-off under different behavioral paradigms such as straight forward and curved walking in intact and reduced preparations.

We describe a method to record motor activity, timed to the electrically recorded tarsal contact signal in a tethered insect, walking on a slippery surface. This is used to study the neural basis of adaptive behavior under reduced influence of mechanical interaction between legs through the substrate.

Studiare le basi neurali del comportamento adattivo Locomotore in Insetti

Studying the neural basis of walking behavior, one often faces the problem that it is hard to separate the neuronally produced stepping output from those ...

Ricerca

Neuroscienze

Examining Recall Memory in Infancy and Early Childhood Using the Elicited Imitation Paradigm

The ability to recall the past allows us to report on details of previous experiences, from the everyday to the significant. Because recall memory is commonly assessed using verbal report paradigms in adults, studying the development of this ability in preverbal infants and children proved challenging. Over the past 30 years, researchers have developed a non-verbal means of assessing recall memory known as the elicited or deferred imitation paradigm. In one variant of the procedure, participants are presented with novel three-dimensional stimuli for a brief baseline period before a researcher demonstrates a series of actions that culminate in an end- or goal-state. The participant is allowed to imitate the demonstrated actions immediately, after a delay, or both. Recall performance is then compared to baseline or to performance on novel control sequences presented at the same session; memory can be assessed for the individual target actions and the order in which they were completed. This procedure is an accepted analogue to the verbal report techniques used with adults, and it has served to establish a solid foundation of the nature of recall memory in infancy and early childhood. In addition, the elicited or deferred imitation procedure has been modified and adapted to answer questions relevant to other aspects of cognitive functioning. The broad utility and application of imitation paradigms is discussed, along with limitations of the approach and directions for future research.

The elicited imitation procedure was established to examine the development of recall memory in infancy and early childhood. This procedure has been widely used to establish a solid foundation of the nature of recall memory in infancy and early childhood.

Esaminando Richiamo Memoria in prima e seconda infanzia Utilizzando il suscitato imitazione Paradigma

The ability to recall the past allows us to report on details of previous experiences, from the everyday to the significant. Because recall memory is ...

Comportamento

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.

Un nuovo approccio sperimentale e analitico al multimodale neurale decodifica di intenti durante l&#39;interazione sociale in Liberamente-comportarsi neonati umani

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.

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.

Il "motore" a motore implicito sequenza di apprendimento: una reazione seriale un passo piede volta compito

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

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.

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.

Definire il ruolo del linguaggio nella categorizzazione degli oggetti degli infanti con paradigmi di Eye-tracking

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

Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first language development. While many studies of statistical learning are conducted within a single domain or modality, recent evidence suggests that this skill may differ based on the context in which the stimuli are presented. In addition, few studies investigate learning as it unfolds in real-time, rather focusing on the outcome of learning. In this protocol, we describe an approach for identifying the cognitive and neural basis of statistical learning, within an individual, across domains (linguistic vs. non-linguistic) and sensory modalities (visual and auditory). The tasks are designed to cast as little cognitive demand as possible on participants, making it ideal for young school-aged children and special populations. The web-based nature of the behavioral tasks offers a unique opportunity for us to reach more representative populations nationwide, to estimate effect sizes with greater precision, and to contribute to open and reproducible research. The neural measures provided by the functional magnetic resonance imaging (fMRI) task can inform researchers about the neural mechanisms engaged during statistical learning, and how these may differ across individuals on the basis of domain or modality. Finally, both tasks allow for the measurement of real-time learning, as changes in reaction time to a target stimulus is tracked across the exposure period. The main limitation of using this protocol relates to the hour-long duration of the experiment. Children might need to complete all four statistical learning tasks in multiple sittings. Therefore, the web-based platform is designed with this limitation in mind so that tasks may be disseminated individually. This methodology will allow users to investigate how the process of statistical learning unfolds across and within domains and modalities in children from different developmental backgrounds.

Presented here is a protocol introducing a set of child-friendly statistical learning tasks geared towards examining children&#8217;s learning of temporal statistical patterns across domains and sensory modalities. The developed tasks collect behavioral data using the web-based platform and task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) data for examining neural engagement during statistical learning.

Misurazione dell'apprendimento statistico tra modalità e domini nei bambini in età scolare tramite una piattaforma online e tecniche di neuroimaging

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first ...

Valutazione automatizzata delle prestazioni motorie nei topi utilizzando la scala Erasmus

Monitoring Fine and Associative Motor Learning in Mice Using the Erasmus Ladder

Behavior is shaped by actions, and actions necessitate motor skills such as strength, coordination, and learning. None of the behaviors essential for sustaining life would be possible without the ability to transition from one position to another. Unfortunately, motor skills can be compromised in a wide array of diseases. Therefore, investigating the mechanisms of motor functions at the cellular, molecular, and circuit levels, as well as understanding the symptoms, causes, and progression of motor disorders, is crucial for developing effective treatments. Mouse models are frequently employed for this purpose.
This article describes a protocol that allows the monitoring of various aspects of motor performance and learning in mice using an automated tool called the Erasmus Ladder. The assay involves two phases: an initial phase where mice are trained to navigate a horizontal ladder built of irregular rungs (&#34;fine motor learning&#34;), and a second phase where an obstacle is presented in the path of the moving animal. The perturbation can be unexpected (&#34;challenged motor learning&#34;) or preceded by an auditory tone (&#34;associative motor learning&#34;). The task is easy to conduct and is fully supported by automated software.
This report shows how different readouts from the test, when analyzed with sensitive statistical methods, allow fine monitoring of mouse motor skills using a small cohort of mice. We propose that the method will be highly sensitive to evaluate motor adaptations driven by environmental modifications as well as early-stage subtle motor deficits in mutant mice with compromised motor functions.

Autore in primo piano: Svelare i meccanismi neurali attraverso la valutazione automatizzata dell'apprendimento motorio e degli studi sulla plasticità mielinica utilizzando la scala Erasmus 

This article presents a protocol that allows a non-invasive and automated assessment of fine motor performance, as well as adaptive and associative motor learning upon challenges, using a device called the Erasmus Ladder. Task difficulty can be titrated to detect motor impairment ranging from major to subtle degrees.

Monitoraggio dell'apprendimento motorio fine e associativo nei topi utilizzando la scala Erasmus

Behavior is shaped by actions, and actions necessitate motor skills such as strength, coordination, and learning. None of the behaviors essential for ...

Quantified Assessment of Infant's Gross Motor Abilities Using a Multisensor Wearable

Developing objective and quantitative methods of early gross motor assessment is essential to better understand neurodevelopment and to support early therapeutic interventions. Here, we&#160;present&#160;a method to quantify gross motor performance using a multisensor wearable, MAIJU (Motility Assessment of Infants with a JUmpsuit), which offers an automated, scalable,&#160;quantitative, and objective assessment using&#160;a fully automated cloud-based pipeline. This wearable suit is equipped with four movement sensors that record synchronized data to a mobile phone utilizing a low-energy Bluetooth connection. An offline analysis in the cloud server generates fully analyzed results within minutes for each recording. These results include a graphical report of the recording session and a detailed result matrix that gives second-by-second classifications for posture, movement, infant carrying, and free playtime. Our recent results show the virtue of such&#160;quantified motor assessment&#160;providing&#160;a potentially&#160;effective method for distinguishing variations in the infant&#39;s gross motor development.

This paper outlines the assessment of infants' gross motor performance with a multisensor wearable and its fully automated deep learning-based analysis pipeline. The method quantifies the posture and movement patterns of infants from lying supine until they master walking independently.

Valutazione quantificata delle capacità motorie grossolane del bambino utilizzando un dispositivo indossabile multisensore

Developing objective and quantitative methods of early gross motor assessment is essential to better understand neurodevelopment and to support early ...

Quantificare l'apprendimento nei bambini piccoli: azioni di monitoraggio gamba durante una task-Discovery apprendimento

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