この研究は、博士課程の研究の推進（PODS）Iとバーバラサージェントに理学療法士協会の教育セクションから理学療法と採用-A-DOC奨学財団からII賞によってサポートされていました。

南カリフォルニア大学の治験審査委員会は、この研究を承認しました。 1.システムの準備<ol><li>モーションキャプチャシステムを設定します。ご注意：これらの手順は、各モーションキャプチャシステムで異なります。 <ol><li> 、モーションキャプチャプログラムの中で「 新規登録の実行」をクリックする30秒の収集時間を入力し、クリックして「 登録 」 をしてキャプチャボリューム内の登録対象を移動させることにより、一つのセンサのそれに2モーションキャプチャセンサの座標系を合わせます30秒間。登録が正常に完了したら、コンピュータ画面上の正方形（RMS）登録エラーを意味ルートを観察します。 </li><li>クリックして登録オブジェクトを使用してテストテーブルにグローバル座標系の位置を合わせ、モーションキャプチャプログラムの「 新しい位置合わせを行います 」。 <ol><li>登録OBJEを配置することにより、原点を定義します。モーションキャプチャプログラムで検査テーブルとクリック「 デジタル化 」の右上にCT。箱の上に登録オブジェクトを配置し、「 デジタル化 」をクリックして、Z軸を定義します。 Z軸は、テーブルに垂直です。 </li><li>テーブルの長さに沿ってボックスの登録オブジェクトを移動し、「 デジタル化 」をクリックするだけで、Z / Y +平面を定義します。 Y軸は、テーブルの長さに平行でX軸はテーブルの幅に平行です。 </li></ol></li><li> 2ストロボポートにLEDを接続し、モーションキャプチャシステムプログラム（ストロボポート2用ストロボポート1の24および20）内のストロボポートあたりのLEDの数を入力します。各LEDの数と位置について、図3を参照してください。リアルタイムで追跡されているLEDのストリップチャートのような表示を提供するために、不足しているデータビューを選択します。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig3.jpg" /><strong&gt; LEDの図3の配置。ストロボ1は、左右の太もも、すね、足のための剛体（各剛体上の4つのLED）で構成されています。ストロボ2は、左右の骨盤、胸骨マーカー、および個々のLEDのための剛体で構成されています。 </li></ol></li><li>幼児モバイルコンピュータプログラムを設定します。 <ol><li>入力各条件を分単位。 1日目は、フェーズ1の入力2（2分のベースライン、非強化状態）、フェーズ2のための6（6分の取得、補強条件）、およびフェーズ3 0（0分の絶滅、非強化状態）。 </li><li> 2日目は、フェーズ1の入力2（ベースライン）、フェーズ2（取得）するための6、2フェーズ3（消滅）するため、及び1日目のベースラインの間に計算しきい値がしきい値になるように「 デフォルトとして使用ZMIN」をチェック2日目の取得条件に使用されます。 </li><li> 「StreamframesAllFrames」を選択し、有効にするには、「 送信 」をクリックします移動プログラムは、指定された基準に基づいて、乳児のモバイルを活性化するために、モーションキャプチャシステムからのデータを使用します。 </li></ol></li><li>ビデオカメラを設定します。 <ol><li> 3同期ビデオ（右側、左側、オーバーヘッドビュー）のためのビデオ、コンピュータ·プログラムを開始します。 </li><li>表情や視線を記録するために乳児の頭の上に追加のビデオカメラを起動します。 </li></ol></li></ol> 2.幼児の準備<ol><li>親に実験を説明し、それらの乳児でできるだけ対話することを知らせます。 注：幼児がうるさいとなった場合、幼児が実験を通じてうるさいとならない場合は、親が自分のビューの外に乳児の横に座るべきであること、しかし、幼児との相互作用の進行がある親に知らせます。 <ol><li>まず、心強い口調で「すべてが、私は右ここにいるよ、大丈夫です」、と言って親に尋ねます。 </li><li>第二に、尋ねます乳児を安心しながら、親が乳児の観点に立っています。 </li><li>第三に、幼児の手の1を保持または乳児におしゃぶりを与えるためにどちらかの親を尋ねます。 注：穏やかでアラート幼児を維持するために必要な親の相互作用の少なくとも量が与えられ、可能な限り速やかに終了されます。 </li></ol></li><li> 、幼児服を脱ぎ乳児モバイル下乳児を配置し、トランクの両端にベルクロバンドを使用してテーブルに幼児を固定します。 </li><li>乳児がテーブルに固定された後、乳児の胸骨マーカーおよび骨盤、太もも、すね、足剛体を配置します。 </li></ol> 3.幼児モバイル学習タスク<ol><li>毎日、同期モーションキャプチャシステム、モバイルコンピュータプログラム、及びビデオカメラを起動することによって、モバイル学習タスクを開始します。 <ol><li>分0〜2、ベースライン条件の両方の日に、幼児が自発的に蹴り観察します。 </li><li> 2マイルの間に1日目乳児移動プログラムは継続的にそれぞれの足の剛体上のLEDの1からのzデータに基づいて、移動活性化の閾値を計算するように、nベースライン条件は、観察します。例えば、左足で右足とマーカ21上のマーカー9。マーカー9が中心は、図1に黄色の丸で囲んだ右足剛体のLEDである。マーカ21は、中心が左足剛体のLEDです。 </li><li> 2分間のベースラインの終了時に、移動プログラムは、2分間のベースライン状態の間、両足の平均高さ以上の標準偏差（SD）の高さにしきい値を設定します。 </li><li>分2〜8、取得条件の両方の日には、幼児の携帯の回転に伴って観察し、どちらかの足の上に配置されたLEDは、1日目の2分のベースライン状態の間に計算されたしきい値を超えると、音楽を再生します。 注：モバイルの活性化は、長い足が3秒の最大の仮想閾値を超えるようにするために継続されます。 3秒、ミズーリ後の胆汁は、幼児が仮想閾値以下の足を移動させ、その後、垂直方向の足を移動させ、再びしきい値を超えた場合にのみ再アクティブ化されます。この「3秒ルール」がしきい値を超えて足を保持する対アクティブな脚の探索の動きを奨励しています。 </li><li>幼児がモバイル補強なしで自然に蹴りとして分8-10、消光状態から2日目に、観察します。 </li></ol></li><li>幼児がモバイルと相互作用した後、それぞれの脚部のローカル座標系を定義し、空間の各身体セグメントのための参照構成を定義するために、静的校正トライアルを収集します。 <ol><li>次の場所に両面EKGのカラーを使用して乳児の皮膚に左右10個々のLEDを修正：第十肋骨下のトランクの横方向の正中線、股関節、膝関節の横ラインの大転子、足首外果、およびの遠位端を第 5中足骨。 </li><li>に幼児の下肢を保持5秒間延長し、解剖学的位置。このキャリブレーション位置のすべての関節の角度を0°として定義されます。 </li></ol></li><li> 2日目に、人体計測データを収集します。 <ol><li>デジタル電気規模で各乳児を計量。 </li><li>以下の測定をしてください。幼児の全長を、太もも、すね、足の中間セグメントで円周。 （malleolusの複数形で）、足首（膝関節線で）膝の幅、足（中足骨頭で）。と太もも（膝関節線に大転子）、シャンク（外果に膝関節線）、フット（第一中足指節関節内果）の長さ。 </li></ol></li></ol> 4.データ解析<ol><li> MATLABなどのカスタム計算言語プログラムを用いた実験のそれぞれ2分間隔の間にRLA％を計算することにより、パフォーマンスと学習を分析します。時間1しきい値以上であった携帯電話を活性化し、各足のLEDの両方の期間を計算します。からモバイルは3秒の間隔の後に活性化し、一方または両方のLEDが3秒間隔よりも大きくするための閾値を超えていたれた時間の長さを減算しません。 <ol><li>統計的に3、2分間の取得間隔のいずれかの中に％のRLAが大幅に2分間のベースライン間隔3,4,7,9,10を超えているかどうかを分析することにより、毎日グループのパフォーマンスを測定します。 </li><li>いずれかの2分の取得間隔中％RLAが2分のベースラインの間隔3,4,6,9,10に比べて1.5倍％のRLAと同じかそれ以上である場合。毎日のタスクを実行したように、個々の幼児を分類</li><li>全6分間の取得条件2日目の間の％RLAは、ベースライン条件の1日目3,6中％のRLAを超えているかどうかを統計的に決定することにより、日全体のグループのメジャー学習。 </li><li> 2日目の全体の6分の取得条件中％のRLAはやGREに等しい場合学習者として、個々の幼児を分類1日目3,6,11の1.5倍のベースライン条件よりATER。 </li></ol></li><li>実験の各2分間隔の間にビデオテープを符号化することによって覚醒し、注目を分析します。 = 5 3,8,11、1 =居眠り警告と2 =非アクティブ、警告とうるさい、3 =アクティブ= 4、泣い：覚醒の規模は以下のように定義されます。 0 =モバイル3,8見=モバイル、1を見ていない：注意尺度は以下のように定義されます。 </li><li>プロセスの位置データおよびカスタムMATLABプログラムを用いて抽出キック。 <ol><li>キュービックスプラインを使用して欠落している位置のデータを補間するために、カスタムのMatlabプログラム（20個の連続するフレームの最大値）へのモーションキャプチャシステムから出力されたロード位置データファイル。 </li><li> （a）は5ヘルツのカットオフ周波数で四次バターワースを使用してフィルタ位置データは、パワースペクトル解析から決定されるように、カスタムMatlabのプログラムに補間されたファイルをロードし、（b）は、次の関節角度を計算：股関節屈曲/拡張、股関節外転/内転、股関節内部/外部回転、膝の屈曲/伸展、足首反転/外転、足首背屈/ 12に記載されているように底屈。 </li><li>キックを抽出するために、カスタムMatlabのプログラムに角度ファイルをロードします。股関節または膝関節角度の変化が屈曲または拡張子3,9,13-15いずれかに11.5度（0.2ラジアン）を超えた連続的な脚の動きの発症としてキックの始まりを定義します。伸展運動3,9,14次の屈曲運動またはピーク屈曲次ピーク拡張のフレームとしてキックの終了を定義します。 </li></ol></li><li>すべてのキックのために、カスタムMATLABプログラムを使用して、運動学的パラメータを計算します。 <ol><li>モバイル3を活性化し、各徒歩でLEDのz方向（垂直、タスク固有の方向）に位置分散を計算します。 </li><li>ゼロ遅れでピアソン相関係数（r）を使用して、股関節屈曲/伸展および膝関節屈曲/伸展関節の相関を計算します股関節と膝関節角度遠足の間。幼児間の相関（r）を比較するために、フィッシャーのZスコア3,9,15にヒップ膝関節角度の相関関係を変換します。 </li><li> 、関節角度データを時間的に正規化後、角度位置/速度データ16,17から連続相対位相（CRP）股関節屈曲/伸展および膝関節屈曲/伸展を計算します。次の5つの時点でCRP計算の結果を分析して、（a）キックの始まり、最初のセグメントの（b）のピーク速度、（c）はジョイント反転、（D）は、第2のセグメントのピーク速度、および（eキック3の）終わり。 </li></ol></li><li>すべてのキックのために、同期映像データを表示することによって、非接触キックを識別します。カスタムMatlabのプログラムを用いた非接触キックのための動力学的パラメータを計算します。 <ol><li>大人18 Hatzeの人体計測モデルから幼児のために修正式から分節質量と重心を計算します。の慣性モーメントを計算し、3D大人19のためのJensenの人体計測モデルから幼児のために修正方程式から太もも、すね、足のセグメント。 </li><li>空間操作20のスクリュー理論を用いて次の運動方程式の項を計算します。 <img alt="式（1）" src="/files/ftp_upload/52841/52841equation1.jpg" /> M（θ）は慣性行列であるラグランジュアプローチを用いて導出され、 <img alt="theta1" src="/files/ftp_upload/52841/theta1.jpg" />コリオリ遠心トルク行列、N（θ）重力（GRA）のトルクとT筋肉（MUS）トルク。 </li><li>非接触キック、体セグメントの慣性パラメータ、及び運動のbiomechanic方程式から3D運動学的データを用いて関節トルクを計算します。 </li><li>運動依存（MDT）、GRA、および三菱UFJ証券のトルクの寄与21に各関節におけるネット（NET）のトルクを分割します。 NETトルクが各関節での加速度に正比例します。MDTトルクは手足の移動相互接続されたセグメント間の機械的な相互作用に関連した受動トルクに関連しています。 GRAトルクは手足に下向きに作用する重力の受動的な力に関連しています。 MUSトルクは、アクティブな筋肉の収縮や筋肉、腱、靭帯、および他の関節周囲の組織の受動的な変形からの力が含まれています。 </li><li>別々に腰と膝の場合、NETのトルクに分割された各トルク（MUS、GRA、MDT）の寄与の大きさとしてトルクインパルスを計算します。膝MUSトルクが膝NETトルクと比較して同じまたは反対方向に作用している期間中に正または負のトルク衝撃（トルク*時間）を計算します。膝GRAとMDTトルクやヒップMUS、GRA、およびMDTトルクと、この同じ計算を実行します。別々に腰と膝のために、分割された各トルクIMPULSの寄与の大きさの尺度を得るために、各トルク成分のすべての正と負の衝動を合計NETトルクインパルスに電子（MUS、GRA、MDT）。 </li></ol></li></ol>

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利害の衝突は宣言されていません。

幼児のための発見·学習課題の設計幼児のための発見学習のタスクは思慮深く幼児が独立して不測の事態を発見していることを確実にするために設計されなければなりません。取得条件の開始時にいくつかの移動のパラダイムでは、乳児は、いずれの移動体が移動体7,22の非偶発的な活性化によって活性化させるか、各乳児の脚は受動的に幼児を導入するために研?...

タスク固有のアクションは、乳児期に自発的な動きから出てきます。これは、タスク固有のアクションが発見学習プロセス1,2を介して出てくることが提案されています。彼らは自然に移動し、環境における新規効果をもたらす行動を探るなどの作業は、幼児によって発見されています。幼児が彼らの行動や自分の周りの世界への影響との間の接続を利用するようにタスク固有のアクションが出現します。しかし、ほとんどは幼児が探求し、タスク固有のアクションを実行するために彼らの自発的な動きを修正することを学ぶために悪用正確なプロセスについて知られています。ここでの方法が記述された3〜4ヶ月の乳児が発見してタスクを学び、自分の足の動きは、学習プロセスを定量化するためにキャプチャされます。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig1.jpg" /> 図1：幼児蹴り活性化モバイルタスク。 </それは仮想閾値（赤い点線）を超えたときに強い&gt;各足（黄色の円）の剛体に取り付けられた中央の発光ダイオード（LED）は、モバイルを活性化させます。再印刷サージェントらの許可を得て。3 この発見学習タスクが回転し、幼児3の指定された足のアクションに基づいて音楽を再生幼児活性化し、モバイルを使用しています。モバイル下に仰向けに置か幼児は仮想閾値（ 図1）を横切って垂直に足を移動することによって、それをアクティブにします。幼児が独立して自分の足の行動がモバイルを活性化することを発見し、このパラダイムは乳児の足の動きを学習過程の定量化を可能にするモーションキャプチャシステムを使用して追跡している、という点でユニークです。 実験プロトコルは、データ収集の二日間を含みます。 1日目は、幼児が自発的にキックする2分間のベースライン条件で構成されていたが、彼の足のアクション幼児が仮想しきい値を交差するように垂直に足を移動した場合、乳児の足の行動が幼児モバイルを活性化するには、6分の取得条件に続く幼児の移動を活性化することはできません。このプロトコルは、乳児の自発的な脚の行動の定量化ならびに乳児が自分の脚の動作と幼児モバイルの活性化との関係を探るような動きの様々な態様の定量を可能にします。 2日目、2分間のベースライン条件と6分の取得条件に加えて、2分間の吸光状態は、幼児の足の行動が幼児の携帯電話をアクティブにしないで追加されます。これは、既に学習環境応答が中止された場合、幼児が自分の足の行動をどのように変化するかを定量化することができます。 前の幼児モバイルパラダイムでは、脚の動き4-6、特定の股関節と膝の周波数がreinforcされている7,8、またはパネル9を蹴っを角度モバイル動きとエド。ベースライン条件4-9と比較して、毎日のパフォーマンスは、取得または絶滅状態の間、これらの脚の動作の増加と定義しました。日全体での学習は、日2または3のベースラインまたは取得条件と1日目5,6のベースライン状態の間、これらの脚の動作の増加と定義しました。これらの以前のモバイルパラダイムは、しかし、彼らはタスクを学習するときにオプションの幼児がそれらに利用できる持っている動きについての情報を提供しない、幼児はモバイル活性化と強化された足の行動の頻度を増加させることを実証しています。蹴り速度が強化されている場合は、移動時やモバイルは、もはや活性化と相互作用する場合、それらのいずれかの速度が増加を蹴るとき例えば、乳児は、パフォーマンスや学習を実証します。これは、幼児が自分の蹴り率を絞り込むことができますことを実証しているが、幼児がgeneratに自分の脚協調パターンやトルク生産を絞り込むことができますかどうかは不明ですそれらの好ましい移動レパートリー内にない電子レッグアクション。 この携帯パラダイムは、その乳児にユニークです前のモバイルパラダイムに比べて携帯を活性化するために、より洗練された脚の動作を実証するために必要とされています。このモバイルパラダイムでは、テーブルの上にそれぞれの足の高さは、それぞれの足に取り付けられた発光ダイオード（LED）からの位置データを用いて2分間のベースライン状態時に計算されます。仮想閾値はその後、ベースライン状態の間に両足の高さの上限範囲内にある高さでテーブルに平行に設定されています。どちらかの足がしきい値を超えた場合は、取得時には、移動体が回転して、音楽を再生します。 3秒後、移動が停止し、幼児が足閾値以下に移動し、次に縦方向に足を移動させ、再びしきい値を超えた場合にのみアクティブになります。時間の最大量のために移動を有効にするには、幼児が閾値を超えて足を動かし、GRAVに対してそれを維持する必要があります性3秒間、その後すぐに閾値以下に足を移動し、再度しきい値より上に移動し、 など 3秒のためにそこにそれを保持します。これは、単にキック速度を増加させるよりも、より洗練された足のアクションを必要とします。 <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig2.jpg" /> 図2：代表的な幼児からエンドエフェクタ（フィート）のフィルタ処理されていない位置データ 、個々の学習基準に基づいて学習を実証した3ヶ月の乳児の2日目からのフィルタ処理されていない位置データ。赤い線は、z座標の右足に配置された発光ダイオード（LED）からの位置データです。青い線は、左足のLEDからの位置データです。太い黒線はテーブルです。点線は、仮想閾値は、ベースライン時の彼らの蹴りの高さに基づいて、各幼児のための決定されたように個別14センチメートルテーブルの上方に配置されています1日目のX軸の状態は2分間隔によって時間標識します。移動体が活性化しないと取得1の最初の30秒の間に、彼は一貫してテーブルから両足を維持し、モバイルまで次の5 1/2分間右閾値の周りに彼の足を動かしたときに乳児がベースラインの間に彼の足を移動する方法に注意してくださいもはや絶滅状態の間活性化しません。 このモバイルパラダイムの第二​​ユニークな特徴は、各乳児の足の行動が幼児がタスクを学ぶために、それらの移動オプションを使用する方法を定量化するために、最先端のモーションキャプチャ技術を使用して追跡していることです。代表的な一幼児から移動を活性化し、それぞれの足の上にLEDのフィルタリングされていない位置データは、 図2に含まれています。幼児は、ベースラインと買収の最初の部分の間にテーブルの上に様々な高さで足を動かしたが、その後、両足を動かす方法に注意してください権獲得コンディの残りの部分の間にしきい値の周りモバイルまでションはもはや絶滅の間に活性化しません。これは、発見学習タスクを達成するための多くの潜在的な移動戦略の一つです。戦略は、モーションキャプチャシステムから取得した位置データを用いた三次元運動学及び動力学を計算することによって定量することができます。具体的には、学習プロセスは、モバイル起動の持続時間、エンドエフェクタモバイル、ヒップ膝調整パターンを活性化する（フィート）の位置変動に等しい補強脚アクション（％のRLA）の百分率で定量化されます、および股関節と膝関節トルク。

<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

タスク固有のアクションは、乳児期に自発運動から出てきます。これは、タスク固有のアクションが発見学習プロセスを介して出てくることが提案されています。ここでの方法が記述された3〜4ヶ月の乳児が発見してタスクを学び、自分の足の動きは、学習プロセスを定量化するためにキャプチャされます。この発見学習タスクが回転し、幼児の指定された足のアクションに基づいて音楽を再生幼児活性化し、モバイルを使用しています。仰臥位の乳児は、仮想しきい値を横切って垂直に足を動かすことにより、移動を活性化します。幼児が独立して自分の足の行動がモバイルを活性化することを発見し、このパラダイムは乳児の足の動きを学習過程の定量化を可能にするモーションキャプチャシステムを使用して追跡している、という点でユニークです。具体的には、学習は、モバイルの活性化の持続時間の点でヒップ膝coordinaにおける移動、変更を有効にエンドエフェクタ（フィート）の位置分散を定量化しますションパターン、股関節と膝の筋肉トルクの変化。この情報は、タスク固有のアクションをサポートしている人や環境制約の相互作用で、乳児の探査と開発について説明します。この方法を使用してその後の研究は、運動障害の危険性が乳児の異なる集団のどの特定の障害を調べることができ、タスク固有のアクションのための発見学習プロセスに影響を与えます。

幼児の学習プロセスは、％RLA、エンドエフェクタ（フィート）、ヒップ膝角度の相関係数、および股関節と膝関節トルクの位置変動の観点から定量化することができます。分析の各レベルは、幼児が自分の脚の動作と発見学習プロセス中に乳児の移動の活性化との関係を探る方法についての固有の情報を提供します。 ％のRLAとヒップ膝角度の相関係数、被験者間因子と?...

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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.

乳児で学習を定量化：追跡脚アクションを発見学習タスクの実行中に

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 ビュー.  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 ...

行動学

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.

脅威の確率タスクを使用すると、不確実かつ特定の脅威の間に不安と恐怖を評価するために

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.

自然主義タスク中fNIRS計測のfMRIの検証

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.

学習の離散段階中げっ歯類におけるリモートサイレン神経活動のための方法

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.

自由に振る舞うヒト乳児における社会的相互作用の間に意思のマルチモーダル神経デコーディングするための新規の実験と解析手法

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.

暗黙的なモーターで「モーター」シーケンス学習: 足ステップのシリアル反応時間のタスク

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.

視覚的に位置の言語理解の中に目の追跡: 柔軟性の視覚的文脈の発見の効果の制限

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.

読書中に理解および眼球運動に基づく回帰眼球運動を区別するアイトラッ キング

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.

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.

アイ ・ トラッキング パラダイムと乳児のオブジェクトの分類での言語の役割の定義

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.

特徴学習脚のセグメンテーションとトラッキング(FLLIT)を用いて、自由に動く昆虫の完全自動脚追跡

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