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
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이 연구는 박사 과정의 추진 (PODS)에 의해 지원되었다 I과 물리 치료를위한 재단 II 상과 바바라 사전 트에 미국 물리 치료 협회의 교육과에서 채택-A-닥을 장학금.

남부 캘리포니아 대학의 임상 시험 심사위원회는이 연구를 승인했다. 1. 시스템 준비 <ol><li> 모션 캡쳐 시스템을 설정합니다. 참고 :이 단계는 각각의 모션 캡쳐 시스템에 따라 다릅니다. <ol><li> 캡쳐 볼륨 내에서 등록 개체, 모션 캡쳐 프로그램에서 &quot;새로운 등록을 수행&quot;클릭 30 초의 수집 시간을 입력 클릭 &quot;등록&quot;및 이동 한 센서의 것과 두 모션 캡쳐 센서 좌표계 맞추고 30 초 동안. 등록이 성공적으로 완료되면, 루트 컴퓨터 화면에서 사각형 (RMS) 레지스트레이션 오차를 의미 관찰한다. </li><li> 눌러 등록 개체를 사용 테스팅 테이블에 글로벌 좌표계를 정렬 모션 캡쳐 프로그램에서 &quot;새로운 정렬을 수행한다.&quot; <ol><li> 등록 OBJE 배치하여 원점을 정의모션 캡쳐 프로그램의 테스트 테이블 및 클릭 &quot;디지털화&quot;의 오른쪽 상단 모서리에 CT. 상자 위에 등록 객체를 위치시키고 &quot;디지털화&quot;을 클릭하여 Z 축을 정의; Z 축 테이블에 수직이다. </li><li> 테이블의 길이를 따라 상자에 등록 객체를 이동하고 &quot;디지털화&quot;를 클릭하여 Z / Y + 평면을 정의; Y 축 테이블 및 X 축에 평행 한 길이 테이블의 폭에 평행하다. </li></ol></li><li> 두 개의 스트로브 포트에 LED를 연결하고 모션 캡쳐 시스템 프로그램 (스트로브 포트 2 스트로브 포트 1 24 20) 내에서 스트로브 포트 당 LED의 번호를 입력합니다. 각 LED의 수와 위치 3을 참조하십시오. LED가 스트립 차트와 같은 디스플레이는 실시간으로 추적되고 제공하기 위해 누락 된 데이터 뷰를 선택합니다. <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig3.jpg" /><strong&gt;의 LED 그림 3. 배치. (1)가 오른쪽과 왼쪽 허벅지, 정강이, 발에 대한 강체 (각 강체에 4 개의 LED)로 구성 스트로브. 스트로브 2는 좌우 골반, 흉골 마커 및 개별 LED의 강체로 구성된다. </li></ol></li><li> 유아 모바일 컴퓨터 프로그램을 설정합니다. <ol><li> 입력 각 조건에 대한 시간 (분). 1 일, 1 단계 (2 분 기준, 비 강화 상태)의 입력 2, 3 단계 (0 분 멸종, 비 보강 조건)에 대한 2 단계 (6 분 수집, 강화 조건), 0 (6). </li><li> DAY1의 기준시 계산 된 임계 값이 임계 값 될 수 있도록 3 단계 (소멸)에 대한 2 단계 (취득)에 대한 1 단계 (기준), 6, 2 일 2, 입력 2, 및 &quot;기본으로 사용 Zmin을&quot;확인 2 일의 취득 조건에 사용됩니다. </li><li> &quot;StreamframesAllFrames&quot;를 선택하고를 활성화하여 &quot;보내기&quot;를 클릭모바일 프로그램은 특정 기준에 따라 유아 이동을 활성화하는 모션 캡쳐 시스템의 데이터를 사용한다. </li></ol></li><li> 비디오 카메라를 설정합니다. <ol><li> 세 개의 동기화 된 비디오에 대한 비디오 컴퓨터 프로그램 (오른쪽 측면, 측면, 오버 헤드보기를 왼쪽)를 시작합니다. </li><li> 얼굴 표정과 시선을 기록하는 유아의 머리 위에 추가로 비디오 카메라를 시작합니다. </li></ol></li></ol> 2. 유아 준비 <ol><li> 부모에게 실험을 설명하고 자신의 아기와 함께 가능한 한 거의 상호 작용을 알려줍니다. 참고 : 유아가 실험을하는 동안 까다로운가되지 않는 경우 유아가 유아와의 상호 작용의 진행이 까다로운 될 경우, 부모가, 그러나 그들의 관점의 외부 아기 옆에 앉아해야하는 부모를 말한다. <ol><li> 우선, 안심 목소리로 &quot;내가 여기있어, 모든 것이 괜찮습니다&quot;, 말을 부모를 부탁드립니다. </li><li> 둘째, 요청유아를 안심하면서 부모는 유아의 관점에 서있다. </li><li> 유아의 손 중 하나를 보유 또는 아기에게 젖꼭지를 줄 하나에 세 번째로, 부모를 부탁드립니다. 참고 : 조용하고 경고 유아를 유지하는 데 필요한 부모의 상호 작용의 최소 금액은 주어진 가능한 한 빨리 종료됩니다. </li></ol></li><li> , 유아 알몸 유아 모바일에서 유아를 배치하고 트렁크에 걸쳐 배치 벨크로 밴드를 사용하여 테이블에 유아를 고정합니다. </li><li> 유아가 테이블에 고정 된 후, 유아의 흉골 마커와 골반, 허벅지, 정강이, 발 강체를 놓습니다. </li></ol> 3. 유아 모바일 학습 작업 <ol><li> 매일 기적 모션 캡쳐 시스템, 모바일 컴퓨터 프로그램, 및 비디오 카메라를 시작하여 모바일 학습 작업을 시작. <ol><li> 최소 0에서 2, 기준 조건에 모두 날, 유아가 자발적으로 발로 관찰합니다. </li><li> 2 마일 동안 1 일에유아 모바일 프로그램이 연속적으로 각 다리의 강체의 LED 중 하나에서 Z-데이터에 기초하여 모바일 활성화를위한 임계 값을 산출로서 N 기준선 조건이 관찰. 예, 왼발에 오른발 마커 (21)에 마커 (9). 마커 (9)가 중심이 그림 1에서 노란색 원으로 오른발 강체의 LED입니다. 마커 (21)는 중심이 왼발 강체의 LED입니다. </li><li> 2 분 기준선의 끝에서, 모바일 프로그램은 2 분 기준선 상태 동안 양발의 평균 높이 전술 한 표준 편차 (SD)의 고도에 임계 값을 설정한다. </li><li> 분 2에서 8, 인수 조건에 모두 날, 유아 모바일 회전으로 ​​관찰하고 두 발에 배치 된 LED가 1 일의 2 분 기본 조건 중 계산 된 임계 값을 초과 할 때 음악을 재생합니다. 참고 : 모바일 활성화는 한 발을 3 초 최대 가상 임계 값을 초과하는 한 계속 될 것이다. 3 초, 미주리 후유아가 가상 임계치 아래 발을 이동 한 후 수직으로 이동하고, 발을 다시 임계 값을 초과하는 경우에만 활성화 담즙 것이다. 이 &quot;3 초 규칙은&quot;임계 값 이상으로 발을 들고 대 활성 다리 탐구 운동을 권장합니다. </li><li> 유아 모바일 보강없이 자발적으로 차기로 8 ~ 10 분, 멸종 상태에서 2 일에서 관찰합니다. </li></ol></li><li> 유아가 이동과 상호 작용 한 후, 각각의 레그 세그먼트에 대한 로컬 좌표계를 정의하고, 공간의 각 세그먼트에 대해 본문 참조 구성을 정의하는 정적 교정 시험을 모은다. <ol><li> 다음 위치에 양면 심전도 칼라를 사용하여 아기의 피부에 좌우 열 개별 LED 수정 : 열 번째 갈비뼈 아래에 트렁크의 측면 중간 선, 엉덩이, 측면 무릎 관절 라인의 대 전자, 발목 외측 복사뼈와의 선단을 5 번째 중족골. </li><li> 에 아기의 하체를 잡고5 초 동안 확장, 해부학 적 위치. 이 교정 위치의 모든 관절 각도는 0 °로 정의됩니다. </li></ol></li><li> 제 2 일에, 인체 데이터를 수집합니다. <ol><li> 디지털 전기 규모의 각 유아의 무게. </li><li> 다음 측정을 수행 : 유아의 총 길이; 허벅지, 정강이, 발의 중간 부분에서 둘레; (malleoli에서), 발목 (무릎 관절 라인에서) 무릎의 너비, 발 (중족골 머리에서); 과 넓적 다리 (무릎 관절 라인에 대 전자), 생크 (측면 복사뼈에 무릎 관절 선), 발 (제 1 중족 - 족지 관절 내측 복사뼈)의 길이. </li></ol></li></ol> 4. 데이터 분석 <ol><li> Matlab과 같이 정의 컴퓨팅 언어 프로그램을 사용하여 각 실험을 2 분 간격 동안 RLA %의 컴퓨팅 성능과 학습을 분석한다. 하나의 시간 또는 이동국이 임계 값 이상이었다 활성화 기슭 각각의 LED 모두의 지속 기간을 계산한다. 이후이동국은, 3 초 간격 후에 활성화 하나 또는 두 개의 LED가 3 초 간격보다도 큰 시간 동안 임계 값을 초과 된 시간의 기간을 빼지 않는다. <ol><li> 통계적 세, 2 분 간격으로 획득 중 어느 하나 동안에 %의 RLA 크게 2 분 간격 3,4,7,9,10 기준을 초과하는지 여부를 분석함으로써 매일 기의 성능을 측정. </li><li> 어느 하나의 2 분 간격 동안 획득 된 RLA %가 2 분 기준선주기 3,4,6,9,10에서 크거나 1.5 배 RLA %의 경우 하루 작업을 수행 한 것으로 개별 유아 분류. </li><li> 전체 6 분 취득 조건 2 일 동안 %의 RLA가 기본 조건 1 일 3,6 중에 %의 RLA를 초과 통계적 여부를 결정하여 일에 걸쳐 그룹의 학습을 측정합니다. </li><li> 2 일의 전체 6 분 취득 조건 중에 %의 RLA가 또는 GRE 같은 경우 학습자 개별 유아를 분류1 일 3,6,11의 1.5 배 기준 조건보다 ater에. </li></ol></li><li> 실험의 각 2 분 간격 동안 비디오 테이프를 코딩에 의해 각성과주의를 분석합니다. = 5 3,8,11, 1 = 졸음 경고, 2 = 중지, 경고 및 까다로운, 3 = 활성 = 4, 울고 : 각성의 규모는 다음과 같이 정의된다. = 모바일 3,8보고 1 = 모바일보고하지 0 :주의 스케일로 정의된다. </li><li> 프로세스 위치 데이터 및 사용자 정의의 MATLAB 프로그램을 사용하여 추출 차기. <ol><li> 맞춤 매트랩 프로그램으로 모션 캡쳐 시스템에서 출력되는 부하 위치 데이터 파일은 큐빅 스플라인을 사용하여 누락 된 위치 데이터 (20 개의 연속 프레임들의 최대) 보간. </li><li> (a) 5 Hz의 컷오프 주파수를 가진 4 차 버터 워스를 사용 필터 위치 데이터는 파워 스펙트럼 분석으로부터 결정이라 맞춤 매트랩 프로그램에 삽입 된 파일을로드하고, (b) 다음의 관절 각도를 계산 : 고관절 굴곡 / 확장, 엉덩이 납치/ 내전, 엉덩이 내부 / 외부 회전, 무릎 굴곡 / 확장, 발목 반전 / 외반, 발목 배측 굴곡 / 12에 기술 된 바와 같이 족저. </li><li> 차기를 추출하는 사용자 정의 매트랩 프로그램에 각 파일을로드합니다. 고관절 또는 무릎 관절의 각도 변화가 굴곡 또는 확장 3,9,13-15 하나에 11.5 ° (0.2 라디안)를 초과하는 연속적인 다리 운동의 시작으로 킥의 시작을 정의합니다. 굴곡 운동 또는 확장 운동 3,9,14 다음 피크 굴곡 다음 피크 확장의 프레임과 킥의 끝을 정의합니다. </li></ol></li><li> 모든 차기를 들어, 사용자의 MATLAB 프로그램을 사용 학적 매개 변수를 계산한다. <ol><li> 이동 (3)을 활성화 각 발에 LED의 Z 방향 (수직, 작업 별 방향)의 위치 편차를 계산. </li><li> 제로 지연에 피어슨 상관 계수 (r)을 사용하여 고관절 굴곡 / 확장 및 무릎 굴곡 / 확장 관절의 상관 관계를 계산엉덩이와 무릎 관절 각도 여행 사이. 유아들 사이의 상관 관계 (r)을 비교하기 위해, 피셔 Z 점수 3,9,15에 엉덩이 - 무릎 관절 각도의 상관 관계를 변환합니다. </li><li> 다음 엉덩이 굴곡 / 확장 및 무릎 굴곡 / 각 위치 / 속도 데이터 (16, 17)에서 연장 연속 상대 위상 (CRP)를 계산, 관절 각도 데이터를 시간-정상화. 다음 다섯 가지 시점에서 CRP 연산의 결과를 분석 : (a) 킥의 시작, 제 세그먼트 (b)의 피크 속도, (c) 공동 반전, (d) 제 2 세그먼트의 최대 속도, 및 (e 킥 3) 끝. </li></ol></li><li> 모든 차기를 들어, 비디오 데이터의 동기를 확인하여 비접촉 차기를 식별한다. 사용자의 MATLAB 프로그램을 사용하여 비 접촉 차기를위한 운동 매개 변수를 계산합니다. <ol><li> 성인 18 Hatze의 인체 모델 유아 수정 방정식에서 분절의 질량 중심의 질량을 계산합니다. 관성의 3D 순간을 계산성인 19 젠슨의 인체 모델 유아 수정 방정식에서 허벅지, 정강이, 발 세그먼트. </li><li> 공간 조작 (20)의 나사 이론을 사용하여 움직임의 다음 식의 조건을 계산합니다. <img alt="식 (1)" src="/files/ftp_upload/52841/52841equation1.jpg" /> M (θ)이 관성 행렬 라그랑주 접근법을 사용하여 유도되며, <img alt="theta1" src="/files/ftp_upload/52841/theta1.jpg" /> 코리올리 원심 토크 행렬 N (θ)의 중력 (GRA)와 토크 T 근육 (MUS) 토크. </li><li> 비접촉 차기, 본체 세그먼트 관성 파라미터 및 움직임 biomechanic 식으로부터 3 차원 운동 학적 데이터를 사용하여 관절 토크를 계산한다. </li><li> 움직임에 의존, GRA (MDT) 및 MUS 토크 기여 (21)에 각 관절의 순 (NET) 토크를 분할. NET 토크는 각 관절의 가속도에 비례한다.MDT 토크는 사지의 움직임들 사이의 기계적 상호 작용 세그먼트와 연관​​된 패시브 토크에 관한 것이다. GRA 토크는 다리에 하방으로 작용하는 중력의 힘 패시브 관련된다. MUS 토크는 활성 근육의 수축과 근육의 수동 변형, 힘줄, 인대, 그리고 다른 관절 주위 조직에서 힘이 포함되어 있습니다. </li><li> 별도로 엉덩이와 무릎의 경우, NET 토크 각 분할 토크 (MUS, GRA, MDT)의 기여의 크기로 토크 충동을 계산한다. 무릎 MUS 토크 무릎 NET 토크에 비해, 동일한 방향 또는 그 반대 방향으로 작용하는 구간 동안 양 또는 음 임펄스 토크 (토크 * 시간)을 계산한다. 무릎 GRA와 MDT 토크와 엉덩이 MUS, GRA 및 MDT 토크이 같은 계산을 수행합니다. 별도로 고관절과 무릎의 경우, 각 분할 된 토크 IMPULS의 기여의 정도의 측정치를 수득 각 토크 성분에 대한 모든 양 및 음 임펄스 합계NET 토크 충격에 전자 (MUS, GRA, MDT). </li></ol></li></ol>

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

관심 없음 충돌 선언하지 않습니다.

젊은 유아 발견 학습 작업의 디자인 젊은 유아 발견 학습의 작업은 신중 유아가 독립적으로 비상을 발견하는 것을 보장하도록 설계되어야한다. 취득 조건의 시작에서 몇 개의 모바일 패러다임에서, 유아는 어느 이동국이 수동적으로 유아를 도입 조사자에 의해 이동되는 이동 7,22 각 유아의 다리의 비 조건부 활성화에 의해 활성화하는 것을 나타낸다 비상 9. ...

작업 별 작업은 초기 단계 동안 자발적인 운동에서 등장. 그것은 그 작업 별 동작이 발견 - 학습 과정의 1, 2를 통해 등장 제안되었다. 그들이 자발적으로 이동 환경에서 새로운 효과를 생성 작업을 탐험하는 등의 작업은 유아에 의해 발견된다. 유아가 자신의 행동과 주변 세계에 미치는 영향 사이의 연결을 악용으로 작업 별 작업이 등장. 그러나, 작은 유아 탐구하고 작업 별 작업을 수행 할 자신의 자발적인 움직임을 수정하는 법을 배워야 악용 정확한 프로세스에 대한 알려져있다. 여기에 방법이 설명되어 3-4 개월 된 유아는 발견에 의해 작업을 배우고 자신의 다리의 움직임은 학습 과정을 정량화 캡처됩니다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig1.jpg" /> 그림 1 : 유아 모바일 작업을 활성화 발로. </이 가상 임계치 (붉은 점선)과 교차 할 때 강한&gt; 각 피트 (노란색 원)의 강체에 부착 된 중앙의 발광 다이오드 (LED)는 이동을 활성화한다. 다시 인쇄 사전 트 등의 허가. 3 이 발견 학습 과제는 유아 3의 규정 다리 동작을 기반으로 음악을 회전하고 재생 유아 활성화 모바일을 사용합니다. 모바일에서 부정사 배치 유아는 가상 임계 값에 걸쳐 수직으로 (그림 1) 자신의 발을 움직여서 활성화. 유아가 독립적으로 레그 행동 영아 다리 운동 학습 과정의 정량화를 허용 모션 캡쳐 시스템을 이용하여 추적, 이동 활성화 발견으로 이러한 패러다임 점에서 독특하다. 실험 프로토콜은 데이터 수집의 이일을 포함한다. 1 일에는 유아가 자발적으로 맞이하는 2 분 기본 조건으로 구성되어 있지만, 그의 다리 작업유아가 가상 임계 값을 교차하는 수직 발을 이동하면 아기의 다리 행동이 유아의 이동을 활성화하는 6 분 취득 조건에 의해 다음 모바일 유아를 활성화 할 수 없습니다. 이 프로토콜은 유아 &#39;자연 다리 동작의 정량화뿐만 아니라 유아가 자신의 다리 행동과 유아 모바일의 활성화 사이의 관계를 탐구 운동의 다양한 측면의 정량화 수 있습니다. 2 일째에, 2 분 기준선 조건 6 분 취득 조건에 더하여, 2 분 소등 상태는 유아의 다리의 행동이 유아 모바일 활성화되지 않은 첨가된다. 이는 이미 배운 환경 응답이 중단 될 때 유아는 자신의 다리 동작을 변경하는 방법의 정량이 가능합니다. 이전의 유아 모바일 패러다임에서, 다리의 움직임 4-6, 특정 엉덩이와 무릎의 주파수는 reinforc되었습니다 7, 8, 또는 패널 (9)을 발로 각도모바일 움직임 에드. 기준선 조건 4-9에 비해 성능이 매일 수집 또는 소등 상태 동안 이러한 다리 동작의 증가로 정의 하였다. 일에 걸쳐 학습하는 일 2 또는 3의 기준 또는 인수 조건 중이 다리 행위의 증가와 1 일 5, 6의 기본 조건으로 정의 하였다. 이러한 이전의 패러다임 이동하지만, 그들은 작업을 배울 때 유아 옵션들을 사용할 수있다 움직임에 대한 정보를 제공하지 않는, 유아 이동 활성화와 보강 다리 동작의 빈도를 증가 함을 입증. 발로 레이트 보강 경우, 예를 들어, 유아의 학습 및 성능을 입증 할 때 그들의 발로 속도가 증가하거나 이동하거나 이동국이 더 이상 활성화와 상호 작용할 때. 이것은 유아가 자신의 발로 속도를 구체화 할 수 있음을 보여줍니다 만, 유아 generat라는 자신의 다리 조정 패턴 또는 토크 생산을 구체화 할 수 있다면 그것은 알 수없는자신이 선호하는 운동 레퍼토리 내에 있지 않은 전자 다리 동작. 이 모바일 패러다임가 유아의 고유 이전 모바일 패러다임에 비해 모바일을 활성화하기 위해 더 세련 다리 동작을 보여해야합니다. 이 휴대 패러다임에서, 위의 테이블에 각 다리의 높이는 각 발에 부착 된 발광 다이오드 (LED)로부터의 위치 데이터를 이용하여 2 분 기준선 조건 중에 계산된다. 가상 한계는 기준 상태 동안 양발의 높이의 상부 범위 인 높이에서 테이블과 평행하게 설정된다. 어느 발 임계 값을 초과하는 경우 수집하는 동안, 모바일 회전하여 음악을한다. 3 초 후, 이동이 정지하고 유아가 임계치 이하의 발을 이동하는 경우에만 재 활성화하고 수직으로 이동하고, 발을 다시 임계 값을 초과. 시간의 가장 큰 금액에 대한 이동을 활성화하려면, 유아는 임계 값 이상으로 발을 이동하고 GRAV에 대해 그것을 유지하기 위해 필요성만 3 초 후, 신속하게 임계 값 아래로 발을 이동하고 다시 임계 값을 초과 이동 등 3 초, 거기에 그것을 유지. 이것은 단순히 발로 속도를 증가보다 더 세련된 다리 동작을 필요로한다. <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig2.jpg" /> 그림 2 : 대표 유아의 엔드 이펙터 (피트)의 필터링되지 않은 위치 데이터 개별 학습 기준에 따라 학습 보여 3 개월 된 유아의 2 일에서 필터링되지 않은 위치 데이터.. 적색 선은 오른쪽 발에 배치 발광 다이오드의 Z 좌표 (LED)의 위치 정보이다. 블루 라인은 왼쪽 발에 LED로부터 위치 데이터입니다. 두꺼운 검은 선은 테이블입니다. 점선은이 기준 중 차고의 높이에 따라 각 유아에 대해 개별적으로 14cm 테이블 위에 배치 결정 가상 임계 값주 1. X 축 조건은 2 분 간격으로 시간 표지. 모바일이 활성화되지 않고 인수 1의 처음 30 초 동안, 그는 일관 테이블에서 두 발을 유지하고 모바일까지 다음 5½ 분 동안 바로 임계 값 주위에 자신의 발을 움직일 때 유아가 기본 동안 그의 발을 이동하는 방법을 참고 더이상 소등 상태 동안 활성화하지 않는다. 이 모바일 패러다임의 두 번째 독특한 특징은 각 유아의 다리 동작은 유아가 작업을 배우고 자신의 이동 옵션을 사용하는 방법을 정량화하는 최첨단 모션 캡처 기술을 사용하여 추적된다는 것이다. 한 대표 유아의 이동을 활성화 각각 도보로 LED의 필터링되지 않은 위치 데이터는 그림 2에 포함되어 있습니다. 유아가베이스 라인과 인수의 첫 번째 부분 중 테이블 위의 다양한 높이에서 발을 이동하지만 두 발을 이동하는 방법을 참고 바로 취득 콘디의 나머지 기간 동안 임계 값 주위에모바일까지 기 더 이상 멸종 동안 활성화되지 않습니다. 이 발견 학습 작업을 수행하는 데 많은 잠재적 인 운동 전략 중 하나입니다. 전략은 모션 캡쳐 시스템에서 취득한 위치 정보를 이용하여 입체 운동학 및 동역학을 계산하여 정량화 할 수있다. 구체적으로는, 학습 처리가 이동 활성화의 지속 기간, 엔드 이펙터 모바일, 엉덩이 무릎 조정 패턴을 활성화 (피트)의 위치 변화와 동일하다 강화 레그 작용 (%의 RLA)의 비율의 측면에서 정량화 , 엉덩이와 무릎 관절 토크.

<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

작업 별 작업은 초기 단계 동안 자발적인 운동에서 등장. 그것은 작업 별 작업은 발견 학습 과정을 통해 등장​​하는 것이 제안되었다. 여기에 방법이 설명되어 3-4 개월 된 유아는 발견에 의해 작업을 배우고 자신의 다리의 움직임은 학습 과정을 정량화 캡처됩니다. 이 발견 학습 과제는 유아의 지정된 다리 동작을 기반으로 음악을 회전하고 재생 유아 활성화 모바일을 사용합니다. 부정사 유아는 가상 임계 값에 걸쳐 수직으로 발을 이동하여 이동을 활성화합니다. 유아가 독립적으로 레그 행동 영아 다리 운동 학습 과정의 정량화를 허용 모션 캡쳐 시스템을 이용하여 추적, 이동 활성화 발견으로 이러한 패러다임 점에서 독특하다. 구체적으로는, 학습 모바일 활성화 중에 정량화되고, 엔드 이펙터 이동을 활성화 (피트), 엉덩이 무릎 번호 좌표의 변화 위치 편차기 패턴 및 고관절과 무릎 근육 토크의 변화. 이 정보는 작업 별 동작을 지원하는 사람과 환경 제약의 상호 작용에서 유아 탐사 및 개발에 대해 설명합니다. 운동 장애는 작업 별 동작에 대한 발견 - 학습 과정에 영향을 미칠 위험이있는 유아의 다른 인구의 방법을 특정 장애를 조사 할 수 있습니다이 방법을 사용하여 후속 연구.

어린 유아의 학습 과정이 %의 RLA의 관점에서 정량화 할 수있다, 엔드 이펙터 (피트), 엉덩이 무릎 각도 상관 계수, 엉덩이와 무릎 관절 토크의 위치 변화. 분석의 각 레벨은 유아가 발견 학습 과정에서 자신의 다리 행동과 유아 모바일의 활성화 사이의 관계를 탐구하는 방법에 대한 고유 정보를 제공합니다. %의 RLA와 엉덩이 - 무릎 각도 상관 계수, 간 주제 요소로 회귀 공분산 ?...

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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.

젊은 유아의 학습을 정량화 : 추적 다리 동작을 발견 학습 작업 중

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 조회수.  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.

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

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.

인간의 유아를 자유롭게 행동의 사회적 상호 작용하는 동안 의도 모드의 신경 디코딩에 소설 실험 및 분석 접근

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

연구

행동분석학

A Method to Quantify Visual Information Processing in Children Using Eye Tracking

Visual problems that occur early in life can have major impact on a child's development. Without verbal communication and only based on observational methods, it is difficult to make a quantitative assessment of a child's visual problems. This limits accurate diagnostics in children under the age of 4 years and in children with intellectual disabilities. Here we describe a quantitative method that overcomes these problems. The method uses a remote eye tracker and a four choice preferential looking paradigm to measure eye movement responses to different visual stimuli. The child sits without head support in front of a monitor with integrated infrared cameras. In one of four monitor quadrants a visual stimulus is presented. Each stimulus has a specific visual modality with respect to the background, e.g., form, motion, contrast or color. From the reflexive eye movement responses to these specific visual modalities, output parameters such as reaction times, fixation accuracy and fixation duration are calculated to quantify a child's viewing behavior. With this approach, the quality of visual information processing can be assessed without the use of communication. By comparing results with reference values obtained in typically developing children from 0-12 years, the method provides a characterization of visual information processing in visually impaired children. The quantitative information provided by this method can be advantageous for the field of clinical visual assessment and rehabilitation in multiple ways. The parameter values provide a good basis to: (i) characterize early visual capacities and consequently to enable early interventions; (ii) compare risk groups and follow visual development over time; and (iii), construct an individual visual profile for each child.

A method is described to quantify the quality of visual information processing based on reflexive eye movements in response to specific visual modalities. Reaction times and fixation output parameters are used to characterize visual performance in children with and without visual impairments from 6 months of age.

Method는 눈 추적을 사용하여 어린이의 시각 정보 처리를 정량화하기

Visual problems that occur early in life can have major impact on a child's development. Without verbal communication and only based on observational ...

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.

"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

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

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children's Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact with people around them. Head-mounted eye tracking offers a unique opportunity to capture children's dynamic egocentric views and how they allocate visual attention within those views. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for researchers using head-mounted eye trackers in both laboratory and more naturalistic settings. Head-mounted eye tracking complements other experimental methods by enhancing opportunities for data collection in more ecologically valid contexts through increased portability and freedom of head and body movements compared to screen-based eye tracking. This protocol can also be integrated with other technologies, such as motion tracking and heart-rate monitoring, to provide a high-density multimodal dataset for examining natural behavior, learning, and development than previously possible. This paper illustrates the types of data generated from head-mounted eye tracking in a study designed to investigate visual attention in one natural context for toddlers: free-flowing toy play with a parent. Successful use of this protocol will allow researchers to collect data that can be used to answer questions not only about visual attention, but also about a broad range of other perceptual, cognitive, and social skills and their development.

Young children do not passively observe the world, but rather actively explore and engage with their environment. This protocol provides guiding principles and practical recommendations for using head-mounted eye trackers to record infants' and toddlers' dynamic visual environments and visual attention in the context of natural behavior.

행동에 시선: 자연 동작 동안 어린이 동적 시각적 관심의 머리 장착형 눈 추적

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact ...

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.

눈-추적 패러다임 유아 개체 분류에서 언어의 역할을 정의

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.

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

신경과학

Erasmus Ladder를 사용한 생쥐의 소근육 운동 성능 자동 평가

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.

저자 스포트라이트: 에라스무스 사다리를 사용한 운동 학습 및 미엘린 가소성 연구의 자동 평가를 통한 신경 메커니즘 발표 

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.

Erasmus Ladder를 사용한 생쥐의 미세 및 연상 운동 학습 모니터링

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.

다중 센서 웨어러블을 사용한 유아의 총 운동 능력의 정량화된 평가

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

젊은 유아의 학습을 정량화 : 추적 다리 동작을 발견 학습 작업 중

요약

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이 비디오의 챕터

인간의 유아를 자유롭게 행동의 사회적 상호 작용하는 동안 의도 모드의 신경 디코딩에 소설 실험 및 분석 접근

Method는 눈 추적을 사용하여 어린이의 시각 정보 처리를 정량화하기

"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

행동에 시선: 자연 동작 동안 어린이 동적 시각적 관심의 머리 장착형 눈 추적

눈-추적 패러다임 유아 개체 분류에서 언어의 역할을 정의

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

Erasmus Ladder를 사용한 생쥐의 미세 및 연상 운동 학습 모니터링

Erasmus Ladder를 사용한 생쥐의 미세 및 연상 운동 학습 모니터링

Erasmus Ladder를 사용한 생쥐의 미세 및 연상 운동 학습 모니터링

다중 센서 웨어러블을 사용한 유아의 총 운동 능력의 정량화된 평가