Name: bouncing ball with a uniformly varying velocity in a metronome synchronization task
Uploaded: 2017-09-21T13:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 4 s
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この作品は、国家自然科学基金、中国の (31371129) によって支えられました。

制度レビュー ボードの心理学部の孫逸仙大学によって承認されたこのプロトコル。
 注: カスタム プログラム &#34; BouncingBall &#34; 9 は、このプロトコルを達成するため提供されます。ファイルを抽出 &#34; BouncingBall.zip &#34; ディレクトリを生成します &#34; BouncingBall &#34;、聴覚刺激と視覚刺激ファイル (以下のセクション 1 を参照してください)、スクリプトを含む &#34; BouncingBall_run.m &#34; 刺激提示のプログラミングと応答記録 (以下のセクション 2 を参照してください) と刺激と応答 (以下のセクション 3 を参照してください)、およびスクリプトを記録 &#34; BouncingBall_analyze.m &#34; データのプログラミング (以下のセクション 4 を参照) を分析し、(以下のセクション 5 を参照してください分析データを実行します。).
 1。 準備の聴覚と視覚刺激 注:、&#34; BouncingBall &#34; ディレクトリに生成された刺激が含まれています。読者を使用したり、必要に応じて刺激を変更します。
<ol><li>聴覚トーンを生成ことがでくには、600 Hz と 50 ms の期間の純粋なトーンを作成するソフトウェアを使用します</li>。
	<li>の視覚的イメージを生成できます、背景が透明なオレンジ色のボールのイメージを作成するソフトウェアを使用します</li>。
	<li>オレンジのバスケット ボールの写真を撮るためのカメラでスマート フォンを使うし、視覚イメージを生成できます、黒の背景で、バスケット ボールのイメージを作成するソフトウェアを使用します</li>。
</ol> 2。刺激呈示と応答記録のプログラミング 注: 刺激呈示条件のプログラミングとの応答記録スクリプトで実装済み &#34; BouncingBall_run.m &#34; ディレクトリの &#34;BouncingBall &#34; を開くことができます、ソフトウェアを編集するテキストを使用して編集します。読者をセットアップまたは次のスクリプト内のコメントを必要に応じて設定を変更することができます
<ol><li>ブラックとして背景色を設定します</li>。
	<li>は 55 イベント (54 Ioi) を持っている各シーケンスを設定します。練習 (下記参照)、イベント数を 20 として設定します</li>。
	<li>は、6 回繰り返される各シーケンスを設定します。練習、2 として繰り返し数を設定します</li>。
	<li>600 ms 900 さんか IOI のセットアップ</li>
	<li>AT シーケンスを構築します。
	<ol><li>現在の純粋なトーンすべて IOI</li>。
		<li>は、直径に 1.74 の cm のオレンジ色のボールを常に表示 (1.66 ° の視角の範囲を定めた) と白いバーの 3.54 cm x 4.06 cm コンピューター画面の中央でボールを示し、バーを表示するボールの下端より下 0.92 cm。 。
		注: オレンジ色のボールとバーが表示 AT シーケンスとビジュアルのシーケンスのできるだけ一貫性を持つ視覚的な設定を維持して聴覚的作業に注意をボールや維持を注視して被写体を維持する</li>。
	</ol></li> <li>VF シーケンスを構築します。
	<ol><li>フラッシュすべて IOI、すなわち オレンジ色のボールを持って、それは 50 ms の持続、IOI の残り時間の表示されなくなります</li>。
	</ol></li> <li>VB のシーケンスを作成します。
	<ol><li>現実的なオレンジ バスケット ボールでオレンジ色のボールを置き換えます</li>。
		<li>は、継続的に 0.92 cm (移動距離) を下げる白いバーをタップし、初期位置を上に移動しボールをさせています 。
		注: ボールの速度は一定の加速度で均一に変化させます。600 ms IOI の 0.20 m/s 2 の加速か 900 ms IOI の 0.09 m/s 2 です。ボールがバーに触れたときそのピーク速度に到達します。異なる Ioi の異なる加速度を使用します</li>。
	</ol></li> <li>レコードと件名がコンピューターのキーボードの応答キーを押したするとき時間を節約します</li></ol>。
 3. 実験 注: 刺激を提示し、回答を記録を入力することによって達成 &#34; BouncingBall_run (オブジェクト、IOI、ScreenX、ScreenY、isFormal) &#34; コマンドでソフトウェアのウィンドウ。&#34; ScreenX &#34; と &#34; スクリーン ショット &#34; それぞれ幅と高さ cm、コンピューターの画面を参照してください。タップのデータはファイルに自動的に記録 &#34; SequenceType_IOI_ScreenX_ScreenY.mat &#34; プログラムによって。IsFormal かどうか実験は正式な実験や実習を指します。
<ol><li>60 cm の視距離でコンピューター画面の前に座っているし、ヘッドセットを着用する件名をお願いします</li>。
	<li>文書による同意書へサインを件名を付けること</li>。
	<li>書かれた実験指示対象を与える。
	<ol><li>の命令で件名にメトロノーム同期タスクを説明する: AT シーケンス内のトーン、VF シーケンスと、瞬間に点滅しているボールとの同期 (最寄りの手の人差し指を使用してキーボードのキー) をタップするときバウンス ボールが低い位置に移動 (すなわち バーを触る) VB 順番</li>。
	</ol></li> <li>ソフトウェアを開きます 。
	メモ: ソフトウェアを継続的に実行し、そのコマンド ウィンドウを開いたまま。刺激呈示を実行し、刺激提示したら、コマンド ウィンドウに戻ります、コマンド ウィンドウで Bouncingball_run コマンドを入力します</li>。
	<li>IOI で、VF、および VB シーケンス 2 回刺激やタスクに精通する 600 ms との練習に主題を求める 。
	注: 練習と同じであった、正式な実験を除く下: (1); 科目全体で 3 個のシーケンス型の順序は変更されません(2) 各シーケンスが 2 回繰り返される(3) と各シーケンスが 20 イベント。
	<ol><li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; AT &#39;, 600, 53.1、29.8, 0) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; 入力してください &#39; キーでシーケンスの実習を行います 。
		注: 画面サイズだった Gan ら で 53.1 cm x 29.8 cm 4、しかし、読者は彼らを使用して、画面によるとサイズを割り当てる必要があります。実験プログラムを実行すると、対象は実験手順で説明されているタスクを実行です。さらに、順序の提示は自分のペースで、すなわち シーケンスを開始するためにスペースバーを押すと件名</li>。
		<li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; VF &#39;, 600, 53.1、29.8, 0) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; を入力してください &#39; キー、VF シーケンスの実習を行います</li>。
		<li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; VB &#39;, 600, 53.1、29.8, 0) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; 入力 &#39; キー、VB のシーケンスの実習を行います</li>。
	</ol></li> <li>実験を実施する対象を求めます。IOI の種類と被験者の間でシーケンス型の注文を相殺します 。
	注: 1 つの主題のためのプロシージャです。
	<ol><li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; AT &#39;, 600, 53.1、29.8, 1) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; 入力してください &#39; 600 ms IOI でシーケンスを実行するためのキー。
		<ol><li>主題は、AT シーケンス内のトーンとの同期、人差し指を使用してキーボードのキーをタップします</li>。
		</ol></li> <li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; VF &#39;, 600, 53.1、29.8, 1) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; 入力してください &#39; 600 ms IOI VF シーケンスを実行するためのキー。
		<ol><li>主題は、点滅のボールと同期の人差し指を使用してキーボード キーのタップに注意してください</li>。
		</ol></li> <li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; VB &#39;, 600, 53.1、29.8, 1) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; 入力してください &#39; 600 ms IOI VB シーケンスを実行するためのキー。
		<ol><li>主題は、弾むボールが最低の位置に移動するときの瞬間と同期の人差し指を使用してキーボード キーのタップ メモ (すなわち バーに触れる).</li>
		</ol></li> <li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; AT &#39;, 900, 53.1、29.8, 1) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; 入力してください &#39; 900 ms IOI でシーケンスを実行するためのキー。
		<ol><li>主題は、AT シーケンス内のトーンと同期の人差し指を使用してキーボード キーのタップに注意してください</li>。
		</ol></li> <li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; VF &#39;, 900, 53.1、29.8, 1) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; 入力してください &#39; 900 ms IOI VF シーケンスを実行するためのキー。
		<ol><li>主題は、点滅のボールと同期の人差し指を使用してキーボード キーのタップに注意してください</li>。
		</ol></li> <li>型 &#34; Bouncingball_run (&#39; VB &#39;, 900, 53.1、29.8, 1) &#34; コマンド ウィンドウで、キーを押します、&#39; 入力してください &#39; 900 ms IOI VB シーケンスを実行するためのキー。
		<ol><li>主題は、弾むボールが最低の位置に移動するときの瞬間と同期の人差し指を使用してキーボード キーのタップ メモ (すなわち バーに触れる).</li>
		</ol></li></ol></li></ol> 4。データ解析のプログラミング 注: データ解析のプログラミング スクリプトで実装済み &#34; BouncingBall_analyze.m &#34; ディレクトリの &#34; BouncingBall &#34; を開くことができます、テキストを使用して編集を編集ソフトウェア。読者は、設定または、次のスクリプト内のコメントを必要に応じて設定を変更できます。生同期データは、一連回タップするのです。 4 , 5 , 10 で詳述されている変数の定期的な同期データを分析するのに円形メソッドを使用します。この議定書が Gan ら で説明するように円形の統計] ツールボックスを (例えば、CircStat ツールボックス 11) を使用して、同期の安定性 (R) を分析するプロシージャを記述するここでは、 4 <ol><li>同期は通常、安定させるためにいくつかのタップを必要とするため、タップ タップ シーケンスで最初の 5 つのイベントを省略します</li>。
	<li>非同期計算。
	<ol><li>各タップ シーケンスのタップの時間と順番が非同期時の結果、対応するイベント発症の時間差としての非同期処理を計算します 。
		注: 各シーケンスの無効なタップを除外する勧めします。無効なタップは、タップを行方不明 (すなわち-1 中タップはありません/2 +1 に/2 イベントの IOI 区間) と複数タップ (すなわち-1 の中に 1 つ以上のタップがある場合/2 +1 に/2 IOI 間隔).</li>
		<li>変換時間 (ms) が非同期時 asynchrony*(360/IOI) で角度 (度) の。単位円の相対位相 (RP) その結果として度をラジアンに変換する関数 circ_ang2rad 11 を使用します</li>。
	</ol></li> <li>同期安定性 (R) を計算します。
	<ol><li>各非同期シーケンスの使用機能 circ_var 11 RPs の分散 (S) を計算します</li>。
		<li>計算 R R を使用して = 1 - s. 
		注: R は 0 (不安定なタップでは等分 RPs) から 1 (RPs の単峰性の分布を完全に安定してタップ) に至るまで、RPs の (すなわち ベクトルの平均) の結果の長さ</li>。
		<li>シーケンスの種類ごとにその主題のシーケンス型の r 6 試験の RPs の平均値を計算します</li>。
	</ol></li></ol> 5。データ分析を実行する 注: 以下を収集し、上記で紹介した 1 つの主題からのデータの分析であります。データ分析を実行するにを入力して、&#34; Bouncingball_analyze(RecordedFile) &#34; 平均と標準偏差 (SD) の安定性のソフトウェアのコマンド ウィンドウで返します。
<ol><li>シーケンス IOI で 600 ms の入力 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; AT_600_53.1、29.8.mat &#39;) &#34; キーを押します、コマンド ウィンドウで、&#39; を入力してください &#39; キー</li>。
	<li>600 ms IOI VF シーケンスを入力 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; VF_600_53.1、29.8.mat &#39;) &#34; キーを押します、コマンド ウィンドウで、&#39; を入力してください &#39; キー</li>。
	<li>600 ms IOI VB シーケンスを入力 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; VB_600_53.1、29.8.mat &#39;) &#34; キーを押します、コマンド ウィンドウで、&#39; を入力してください &#39; キー</li>。
	<li>シーケンス IOI で 900 ミリ秒を入力 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; AT_900_53.1、29.8.mat &#39;) &#34; キーを押します、コマンド ウィンドウで、&#39; を入力してください &#39; キー</li>。
	<li>900 ms IOI VF シーケンスを入力 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; VF_900_53.1、29.8.mat &#39;) &#34; キーを押します、コマンド ウィンドウで、&#39; を入力してください &#39; キー</li>。
	<li>900 ms IOI VB シーケンスを入力 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; VB_900_53.1、29.8.mat &#39;) &#34; キーを押します、コマンド ウィンドウで、&#39; を入力してください &#39; キー</li>。
</ol>

<ol>
	<li>Repp, B., Su, Y. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensorimotor+synchronization:+A+review+of+recent+research+(2006-2012).">Sensorimotor synchronization: A review of recent research (2006-2012).</a> Psychon. Bull. Rev. 20, 403-452 (2013).</li><li>Patel, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Evolutionary+Biology+of+Musical+Rhythm:+Was+Darwin+Wrong?.">The Evolutionary Biology of Musical Rhythm: Was Darwin Wrong?.</a> PLoS Biol. 12, e1001821 (2014).</li><li>Hove, M. J., Spivey, M. J., Krumhansl, C. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Compatibility+of+motion+facilitates+visuomotor+synchronization.">Compatibility of motion facilitates visuomotor synchronization.</a> J. Exp. Psychol. Hum. Percept. Perform. 36, 1525-1534 (2010).</li><li>Gan, L., Huang, Y., Zhou, L., Qian, C., Wu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synchronization+to+a+bouncing+ball+with+a+realistic+motion+trajectory.">Synchronization to a bouncing ball with a realistic motion trajectory.</a> Sci. Rep. 5, 11974 (2015).</li><li>Iversen, J. R., Patel, A. D., Nicodemus, B., Emmorey, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synchronization+to+auditory+and+visual+rhythms+in+hearing+and+deaf+individuals.">Synchronization to auditory and visual rhythms in hearing and deaf individuals.</a> Cognition. 134, 232-244 (2015).</li><li>Hove, M. J., Fairhurst, M. T., Kotz, S. A., Keller, P. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synchronizing+with+auditory+and+visual+rhythms:+An+fMRI+assessment+of+modality+differences+and+modality+appropriateness.">Synchronizing with auditory and visual rhythms: An fMRI assessment of modality differences and modality appropriateness.</a> NeuroImage. 67, 313-321 (2013).</li><li>Iversen, J. R., Balasubramaniam, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synchronization+and+temporal+processing.">Synchronization and temporal processing.</a> Curr. Opin. Behav. Sci. 8, 175-180 (2016).</li><li>Repp, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rate+Limits+of+Sensorimotor+Synchronization.">Rate Limits of Sensorimotor Synchronization.</a> Adv. Cogn. Psychol. 2, 163-181 (2006).</li><li>Fisher, N. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Statistical Analysis of Circular Data. , (1993).</li><li>Berens, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+MATLAB+Toolbox+for+Circular+Statistics.">A MATLAB Toolbox for Circular Statistics.</a> J. Stat. Softw. 31, (2009).</li><li>Patel, A. D., Iversen, J. R., Chen, Y., Repp, B. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+influence+of+metricality+and+modality+on+synchronization+with+a+beat.">The influence of metricality and modality on synchronization with a beat.</a> Exp. Brain Res. 163, 226-238 (2005).</li><li>Dalla Bella, S., Sowi&#324;ski, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Uncovering+Beat+Deafness:+Detecting+Rhythm+Disorders+with+Synchronized+Finger+Tapping+and+Perceptual+Timing+Tasks.">Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks.</a> J. Vis. Exp. , (2015).</li><li>Wu, X., Ashe, J., Bushara, K. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Role+of+olivocerebellar+system+in+timing+without+awareness.">Role of olivocerebellar system in timing without awareness.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 108, 13818-13822 (2011).</li><li>Arias, P., Cudeiro, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+rhythmic+sensory+stimulation+(auditory,+visual)+on+gait+in+Parkinson's+disease+patients.">Effects of rhythmic sensory stimulation (auditory, visual) on gait in Parkinson's disease patients.</a> Exp Brain Res. 186, 589-601 (2008).</li><li>Hove, M. J., Suzuki, K., Uchitomi, H., Orimo, S., Miyake, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interactive+Rhythmic+Auditory+Stimulation+Reinstates+Natural+1/f+Timing+in+Gait+of+Parkinson's+Patients.">Interactive Rhythmic Auditory Stimulation Reinstates Natural 1/f Timing in Gait of Parkinson's Patients.</a> PLoS ONE. 7, e32600 (2012).</li></ol>

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このプロトコルは、メトロノーム同期タスクで均一にさまざまな速度でバウンドするボールを確認する方法を示しています。聴覚音のそれに匹敵する同期性能を与え、弾むボールかどうか SMS は、特定のモダリティの現在の研究トピックに対処するため特に重要です。
弾むボールの均一に変化の速度を導入する現在のプロトコルの重要なステップは、同期タスクを実行し...

感覚運動同期 (SMS) 外部リズムと動き (例えば、指タップ) の調整を参照し、正規と一緒に指をタップする対象が必要ですシンプルなメトロノーム同期タスクを用いて検討しました。アイソクロナス シーケンス1,2の場合は。メトロノーム同期で視覚を聴覚の優位性は、世紀以上に設定されている: 同期は、シークエンスにより (図 1 a) 聴覚の音から成る聴覚シーケンスにはるかに安定しました。ビジュアル フラッシュ (図 1 b)1から成る。メトロノーム同期、ただし、この聴覚活用は定期的に視覚刺激3,4,5,6を移動を用いた研究によって最近挑戦されています (注意定期的に移動する視覚刺激を参照して連続的な動き)。止まったら一定速度、移動バー、アップダウンのシークエンスを使用し、上下バーの同期よりビジュアル フラッシュの同期よりも安定していたが、まだ以下の同期よりも安定していた聴覚トーン3,6。Iversen さんらは、整流正弦波に合わせて変化を示し, 聴覚トーン5の同期に近かった弾むボールの同期速度をしていたゴムボールを採用しました。Ganらが均一に様々 な速度を持っていたゴムボールを使用する最近では、(すなわち重力の効果をシミュレーション) (図 1)、弾むボールの同期だったよりより少なく安定して、聴覚トーン4の同期。
現在のプロトコルの目的は Ganらで説明されているようにメトロノーム同期タスクで均一にさまざまな速度でバウンドするボールを適用する手順を導入することです。4メトロノーム同期タスクには (シーケンス図 1 a)、聴覚の音から成る聴覚のシーケンスが含まれています、シークエンスから成る SMS で広く採用されている visual 点滅 (VF シーケンス、図 1 b)、研究1。タスク シーケンスの 3 番目のタイプは、弾むボール (VB、シーケンス図 1) から成るシークエンスです。視覚と運動野2、間よりも聴覚と運動野の間の緊密な接続など、SMS をアンダーレイにするモダリティ固有のメカニズムが考えられて長い SMS が特定のモダリティが最近多く描かれたかどうかに対し注意1,7を研究します。弾むボール議定書で導入された、弾むボールと聴覚トーンの対等な同期性能のためのモダリティの問題に対処するため便利です。さらに、メトロノーム同期は、IOI の限られた範囲 (100-1,800 ミリ秒)8で柔軟に実行できます。異なる Ioi の弾むボールのアプリケーションを説明するために (これは約最も好ましい IOI) 600 ms IOI と 900 ms IOI 現在のプロトコルが含まれます。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56205/56205fig1.jpg"> 
図 1:刺激のイラスト。件名はアイソクロナス シーケンス、聴覚の音で構成されていると一緒にタップ (A: AT シーケンス)、ボールを点滅視覚的 (B: VF シーケンス)、または visual 弾むボール (C: VB のシーケンス)。C時間の関数としてプロットする速度と弾むボールの軌道およびそれぞれ青と緑の線で示されます。弾むボールの移動距離が 9.2 mm とバウンス時点 (つまり、最下位のボール位置に) ピーク速度は 0.061 mm/さん 600 ms IOI 順番 8 個のイベントが表示されます。<a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56205/56205fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。

<table><tbody><tr><td>Psychtoolbox</td><td>http://psychtoolbox.org</td><td>3.0.12</td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td>7.11.0 (R2010b)</td><td></td></tr><tr><td>Adobe Photoshop</td><td>Adobe&amp;nbsp;Systems</td><td>Adobe Photoshop CS6</td><td></td></tr><tr><td>computer monitor</td><td>AOC</td><td>G2460PQU/BR LCD</td><td></td></tr><tr><td>headphone</td><td>PHILIPS</td><td>SHM6500</td><td></td></tr><tr><td>computer keyboard</td><td>Dell</td><td>kb113t</td><td></td></tr><tr><td>smart phone</td><td>Apple</td><td>iphone6s</td><td></td></tr><tr><td>IBM SPSS Statistics</td><td>IBM</td><td>IBM SPSS Statistics 21</td><td></td></tr></tbody></table>

bouncing ball with a uniformly varying velocity in a metronome synchronization task

感覚同期 (SMS)、外部のリズムと動きを調整する根本的な人間の能力は、特定のモダリティに長く考えられてきた。アイソクロナス シーケンスと共に指をタップを必要とする標準的なメトロノーム同期タスクに、確立された認定は、同期は視覚よりも聴覚、トーンから成る聴覚シーケンスにより安定しています。ビジュアル フラッシュから成るシーケンス。しかし、最近の研究では、視覚刺激を定期的に移動することができます視覚フラッシュと比較して同期を大幅に向上、示されています。特に、visual バウンドするボールが一様にさまざまな速度の同期だった聴覚音の同期よりも少ない安定したないことが判明。ここでは、現在のプロトコルでは、メトロノーム同期タスクで均一にさまざまな速度でゴムボールのアプリケーションについて説明します。異なる間隔 (IOI) のシーケンスで弾むボールの使用が含まれます。代表的な結果は、ボールの跳ね返り、聴覚の音と視覚フラッシュの性能と比較しての同期パフォーマンスを示しています。聴覚音のそれに匹敵する同期性能を与え、弾むボール モダリティ固有のメカニズムが SMS をアンダーレイするかどうかの現在の研究トピックに対処するため特に重要です。

SMS の研究で最も有名な結果の 1 つは、メトロノーム同期視覚フラッシュ1のモダリティ固有のメカニズムを示唆から成るシークエンスよりも、聴覚トーンから成る聴覚シーケンスにはるかに安定しました。SMS2。しかし、最近の研究は、視覚刺激を定期的に移動改善できることを実質的に視覚フラッシュ3,<su...

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Bouncing Ball with a Uniformly Varying Velocity in a Metronome Synchronization Task

メトロノーム同期タスクで均一にさまざまな速度でボールをバウンス

このプロトコルの目的は、メトロノーム同期タスクで均一にさまざまな速度でバウンドするボールのアプリケーションを導入することです。

Sensorimotor synchronization (SMS), a fundamental human ability to coordinate movements with external rhythms, has long been thought to be modality ...

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Research

JoVE Journal

Behavior

5.9K ビュー.  Sun Yat-Sen University. このプロトコルの目的は、メトロノーム同期タスクで均一にさまざまな速度でバウンドするボールのアプリケーションを導入することです。

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Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here with the goal of uncovering rhythm disorders, such as beat deafness. Beat deafness is characterized by poor performance in perceiving durations in auditory rhythmic patterns or poor synchronization of movement with auditory rhythms (e.g., with musical beats). These tasks include the synchronization of finger tapping to the beat of simple and complex auditory stimuli and the detection of rhythmic irregularities (anisochrony detection task) embedded in the same stimuli. These tests, which are easy to administer, include an assessment of both perceptual and sensorimotor timing abilities under different conditions (e.g., beat rates and types of auditory material) and are based on the same auditory stimuli, ranging from a simple metronome to a complex musical excerpt. The analysis of synchronized tapping data is performed with circular statistics, which provide reliable measures of synchronization accuracy (e.g., the difference between the timing of the taps and the timing of the pacing stimuli) and consistency. Circular statistics on tapping data are particularly well-suited for detecting individual differences in the general population. Synchronized tapping and anisochrony detection are sensitive measures for identifying profiles of rhythm disorders and have been used with success to uncover cases of poor synchronization with spared perceptual timing. This systematic assessment of perceptual and sensorimotor timing can be extended to populations of patients with brain damage, neurodegenerative diseases (e.g., Parkinson&#8217;s disease), and developmental disorders (e.g., Attention Deficit Hyperactivity Disorder).

Behavioral tasks that allow for the assessment of perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) are presented. Synchronization of finger tapping to the beat of an auditory stimuli and detecting rhythmic irregularities provides a means of uncovering rhythm disorders.

ビート難聴を暴く：同期指タッピングと知覚タイミングタスクを検出リズム障害

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here ...

行動学

Simulation of Human-induced Vibrations Based on the Characterized In-field Pedestrian Behavior

For slender and lightweight structures, vibration serviceability is a matter of growing concern, often constituting the critical design requirement. With designs governed by the dynamic performance under human-induced loads, a strong demand exists for the verification and refinement of currently available load models. The present contribution uses a 3D inertial motion tracking technique for the characterization of the in-field pedestrian behavior. The technique is first tested in laboratory experiments with simultaneous registration of the corresponding ground reaction forces. The experiments include walking persons as well as rhythmical human activities such as jumping and bobbing. It is shown that the registered motion allows for the identification of the time variant pacing rate of the activity. Together with the weight of the person and the application of generalized force models available in literature, the identified time-variant pacing rate allows to characterize the human-induced loads. In addition, time synchronization among the wireless motion trackers allows identifying the synchronization rate among the participants. Subsequently, the technique is used on a real footbridge where both the motion of the persons and the induced structural vibrations are registered. It is shown how the characterized in-field pedestrian behavior can be applied to simulate the induced structural response. It is demonstrated that the in situ identified pacing rate and synchronization rate constitute an essential input for the simulation and verification of the human-induced loads. The main potential applications of the proposed methodology are the estimation of human-structure interaction phenomena and the development of suitable models for the correlation among pedestrians in real traffic conditions.

A protocol is presented for the characterization of the in-field pedestrian behavior and the simulation of the resulting structural response. Field-tests demonstrate that the in situ identified pacing rate and synchronization rate among the participants constitute an essential input for the simulation and verification of the human-induced loads.

特徴付けインフィールド歩行者の行動に基づいて、人間によって誘発される振動のシミュレーション

For slender and lightweight structures, vibration serviceability is a matter of growing concern, often constituting the critical design requirement. With ...

工学

MPI CyberMotion Simulator: Implementation of a Novel Motion Simulator to Investigate Multisensory Path Integration in Three Dimensions

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. Humans can do path integration based exclusively on visual 2-3, auditory 4, or inertial cues 5. However, with multiple cues present, inertial cues - particularly kinaesthetic - seem to dominate 6-7. In the absence of vision, humans tend to overestimate short distances (&lt;5 m) and turning angles (&lt;30&deg;), but underestimate longer ones 5. Movement through physical space therefore does not seem to be accurately represented by the brain.
Extensive work has been done on evaluating path integration in the horizontal plane, but little is known about vertical movement (see 3 for virtual movement from vision alone). One reason for this is that traditional motion simulators have a small range of motion restricted mainly to the horizontal plane. Here we take advantage of a motion simulator 8-9 with a large range of motion to assess whether path integration is similar between horizontal and vertical planes. The relative contributions of inertial and visual cues for path navigation were also assessed.
16 observers sat upright in a seat mounted to the flange of a modified KUKA anthropomorphic robot arm. Sensory information was manipulated by providing visual (optic flow, limited lifetime star field), vestibular-kinaesthetic (passive self motion with eyes closed), or visual and vestibular-kinaesthetic motion cues. Movement trajectories in the horizontal, sagittal and frontal planes consisted of two segment lengths (1st: 0.4 m, 2nd: 1 m; &plusmn;0.24 m/s2 peak acceleration). The angle of the two segments was either 45&deg; or 90&deg;. Observers pointed back to their origin by moving an arrow that was superimposed on an avatar presented on the screen.
Observers were more likely to underestimate angle size for movement in the horizontal plane compared to the vertical planes. In the frontal plane observers were more likely to overestimate angle size while there was no such bias in the sagittal plane. Finally, observers responded slower when answering based on vestibular-kinaesthetic information alone. Human path integration based on vestibular-kinaesthetic information alone thus takes longer than when visual information is present. That pointing is consistent with underestimating and overestimating the angle one has moved through in the horizontal and vertical planes respectively, suggests that the neural representation of self-motion through space is non-symmetrical which may relate to the fact that humans experience movement mostly within the horizontal plane.

An efficient way to gain insight into how humans navigate themselves in three dimensions is described. The method takes advantage of a motion simulator capable of moving observers in ways unattainable by traditional simulators. Results confirm that movement in the horizontal plane is underestimated, while vertical movement is overestimated.

MPI Cyber​​Motionシミュレータ：三次元的に多感覚パスの統合を調査するための新しいモーションシミュレータの実装

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. ...

神経科学

Real-Time Proxy-Control of Re-Parameterized Peripheral Signals using a Close-Loop Interface

The fields that develop methods for sensory substitution and sensory augmentation have aimed to control external goals using signals from the central nervous systems (CNS). Less frequent however, are protocols that update external signals self-generated by interactive bodies in motion. There is a paucity of methods that combine the body-heart-brain biorhythms of one moving agent to steer those of another moving agent during dyadic exchange. Part of the challenge to accomplish such a feat has been the complexity of the setup using multimodal bio-signals with different physical units, disparate time scales and variable sampling frequencies.
In recent years, the advent of wearable bio-sensors that can non-invasively harness multiple signals in tandem, has opened the possibility to re-parameterize and update the peripheral signals of interacting dyads, in addition to improving brain- and/or body-machine interfaces. Here we present a co-adaptive interface that updates efferent somatic-motor output (including kinematics and heart rate) using biosensors; parameterizes the stochastic bio-signals, sonifies this output, and feeds it back in re-parameterized form as visuo/audio-kinesthetic reafferent input. We illustrate the methods using two types of interactions, one involving two humans and another involving a human and its avatar interacting in near real time. We discuss the new methods in the context of possible new ways to measure the influences of external input on internal somatic-sensory-motor control.

We present protocols and methods of analyses to build co-adaptive interfaces that stream, parameterize, analyze, and modify human body and heart signals in close-loop. This setup interfaces signals derived from the peripheral and central nervous systems of the person with external sensory inputs to help track biophysical change.

クローズループインタフェースを用いた再パラメータ化周辺信号のリアルタイムプロキシ制御

The fields that develop methods for sensory substitution and sensory augmentation have aimed to control external goals using signals from the central ...

視覚持続時間知覚課題における眼球運動反応の調査

Eye Movements in Visual Duration Perception: Disentangling Stimulus from Time in Predecisional Processes

Eye-tracking methods may allow the online monitoring of cognitive processing during visual duration perception tasks, where participants are asked to estimate, discriminate, or compare time intervals defined by visual events like flashing circles. However, and to our knowledge, attempts to validate this possibility have remained inconclusive so far, and results remain focused on offline behavioral decisions made after stimulus appearance. This paper presents an eye-tracking protocol for exploring the cognitive processes preceding behavioral responses in an interval comparison task, where participants viewed two consecutive intervals and had to decide whether it speeded up (first interval longer than second) or slowed down (second interval longer). 
Our main concern was disentangling oculomotor responses to the visual stimulus itself from correlates of duration related to judgments. To achieve this, we defined three consecutive time windows based on critical events: baseline onset, the onset of the first interval, the onset of the second interval, and the end of the stimulus. We then extracted traditional oculomotor measures for each (number of fixations, pupil size) and focused on time-window-related changes to separate the responses to the visual stimulus from those related to interval comparison per se. As we show in the illustrative results, eye-tracking data showed significant differences that were consistent with behavioral results, raising hypotheses on the mechanisms engaged. This protocol is embryonic and will require many improvements, but it represents an important step forward in the current state of art.

著者スポットライト:視覚刺激の時間知覚と読解力との関連性を探る

We present a protocol that employs eye tracking to monitor eye movements during an interval comparison (duration perception) task based on visual events. The aim is to provide a preliminary guide to separate oculomotor responses to duration perception tasks (comparison or discrimination of time intervals) from responses to the stimulus itself.

視持続時間知覚における眼球運動:決定前過程における時間からの刺激の解脱

Eye-tracking methods may allow the online monitoring of cognitive processing during visual duration perception tasks, where participants are asked to ...

定量的運動筋活動評価のためのVRとバイオセンサーの統合

Setup for the Quantitative Assessment of Motion and Muscle Activity During a Virtual Modified Box and Block Test

The ability to move allows us to interact with the world. When this ability is impaired, it can significantly reduce one's quality of life and independence and may lead to complications. The importance of remote patient evaluation and rehabilitation has recently grown due to limited access to in-person services. For example, the COVID-19 pandemic unexpectedly resulted in strict regulations, reducing access to non-emergent healthcare services. Additionally, remote care offers an opportunity to address healthcare disparities in rural, underserved, and low-income areas where access to services remains limited. 
Improving accessibility through remote care options would limit the number of hospital or specialist visits and render routine care more affordable. Finally, the use of readily available commercial consumer electronics for at-home care can enhance patient outcomes due to improved quantitative observation of symptoms, treatment efficacy, and therapy dosage. While remote care is a promising means to address these issues, there is a crucial need to quantitatively characterize motor impairment for such applications. The following protocol seeks to address this knowledge gap to enable clinicians and researchers to obtain high-resolution data on complex movement and underlying muscle activity. The ultimate goal is to develop a protocol for remote administration of functional clinical tests. 
Here, participants were instructed to perform a medically-inspired Box and Block task (BBT), which is frequently used to assess hand function. This task requires subjects to transport standardized cubes between two compartments separated by a barrier. We implemented a modified BBT in virtual reality to demonstrate the potential of developing remote assessment protocols. Muscle activation was captured for each subject using surface electromyography. This protocol allowed for the acquisition of high-quality data to better characterize movement impairment in a detailed and quantitative manner. Ultimately, these data have the potential to be used to develop protocols for virtual rehabilitation and remote patient monitoring.

著者スポットライト:バーチャルリアリティと筋電図による遠隔リハビリテーションの強化

The protocol described here aims to enhance the quantitative evaluation of upper limb deficits, with the goal of developing additional technology for remote assessment both in the clinic and at home. Virtual reality and biosensor technologies are combined with standard clinical techniques to provide insights into the functioning of the neuromuscular system.

メトロノーム同期タスクで均一にさまざまな速度でボールをバウンス

要約

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ビート難聴を暴く：同期指タッピングと知覚タイミングタスクを検出リズム障害

特徴付けインフィールド歩行者の行動に基づいて、人間によって誘発される振動のシミュレーション

MPI CyberMotionシミュレータ：三次元的に多感覚パスの統合を調査するための新しいモーションシミュレータの実装

クローズループインタフェースを用いた再パラメータ化周辺信号のリアルタイムプロキシ制御

視持続時間知覚における眼球運動:決定前過程における時間からの刺激の解脱

視持続時間知覚における眼球運動:決定前過程における時間からの刺激の解脱

視持続時間知覚における眼球運動:決定前過程における時間からの刺激の解脱

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

メトロノーム同期タスクで均一にさまざまな速度でボールをバウンス

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ビート難聴を暴く：同期指タッピングと知覚タイミングタスクを検出リズム障害

特徴付けインフィールド歩行者の行動に基づいて、人間によって誘発される振動のシミュレーション

MPI Cyber​​Motionシミュレータ：三次元的に多感覚パスの統合を調査するための新しいモーションシミュレータの実装

クローズループインタフェースを用いた再パラメータ化周辺信号のリアルタイムプロキシ制御

視持続時間知覚における眼球運動:決定前過程における時間からの刺激の解脱

視持続時間知覚における眼球運動:決定前過程における時間からの刺激の解脱

視持続時間知覚における眼球運動:決定前過程における時間からの刺激の解脱

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

MPI CyberMotionシミュレータ：三次元的に多感覚パスの統合を調査するための新しいモーションシミュレータの実装