Esta pesquisa foi apoiada por Promoção de estudos de doutoramento (PODS) I e II prêmios da Fundação para Fisioterapia e uma bolsa de estudo Adopt-A-Doc da Seção de Educação da Associação Americana de Fisioterapia para Barbara Sargent.

O Conselho de Revisão Institucional da Universidade do Sul da Califórnia aprovou este estudo. 1. Sistema de Preparação <ol><li> Configure o sistema de captura de movimento. Por favor, note: essas etapas são diferentes para cada sistema de captura de movimento. <ol><li> Alinhe a sistemas dos dois sensores de captura de movimento para que de um sensor de coordenadas clicando em &quot;Executar New Registration&quot; no programa de captura de movimento, entrando em um tempo de coleta de 30 segundos, clicar em &quot;Cadastre-se&quot;, e movendo o objeto de registro dentro do volume de captura durante 30 seg. Quando o registro for concluído com êxito, observamos um root mean square (RMS) erro de registro na tela do computador. </li><li> Alinhar o sistema de coordenadas global para a tabela de teste usando o objeto de registro, clicando em &quot;Executar New Alinhamento&quot; no programa de captura de movimento. <ol><li> Definir a origem, colocando o obje registoct no canto direito superior da tabela de teste e clicar em &quot;Digitalização&quot; no programa de captura de movimento. Definir o eixo Z através da colocação do objecto de registo na parte superior de uma caixa e clicando &quot;Digitalizar&quot;; o eixo Z é perpendicular à mesa. </li><li> Definir o / Y + Z Plano movendo o objecto de registo na caixa ao longo do comprimento da mesa e clicando &quot;Digitalizar&quot;; o eixo dos Y é paralelo ao comprimento do quadro e o eixo X é paralelo à largura da mesa. </li></ol></li><li> Ligue os LEDs nas duas portas estroboscópicas e digite o número de LEDs por porta strobe dentro do programa do sistema de captura de movimento (24 para a porta de strobe 1 e 20 para a porta de strobe 2). Veja a Figura 3 para o número e localização de cada LED. Selecione visualização de dados em falta para fornecer um display gráfico-como faixa de LEDs sendo monitorado em tempo real. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig3.jpg" /><strong&gt; Figura 3. Colocação de LEDs. Strobe 1 consiste nos corpos rígidos (4 LEDs em cada corpo rígido) para a direita e coxa esquerda, pernil, e pé. Strobe 2 consiste dos corpos rígidos para a pelve direita e esquerda, os marcadores esterno, e os LEDs individuais. </li></ol></li><li> Configure o programa de computador móvel infantil. <ol><li> Insira o número de minutos para cada condição. Para o dia 1, entrada 2 para a fase 1 (2 min de base, condição não-reforço), 6 para a fase 2 (6 min aquisição, condição reforço), e 0 para a fase 3 (0 min extinção, condição não-reforço). </li><li> Para o dia 2, entrada 2 para a fase 1 (linha de base), 6 para a fase 2 (aquisição), 2 para a fase 3 (extinção), e marque &quot;Use Zmin como padrão&quot; para que o limiar calculado durante linha de base de Day1 será o limiar usado para a condição de aquisição de Dia 2. </li><li> Escolha &quot;StreamframesAllFrames&quot; e clique em &quot;Enviar&quot; para permitir que oprograma de celular para usar dados do sistema de captura de movimento para ativar o celular criança com base em critérios especificados. </li></ol></li><li> Configure as câmeras de vídeo. <ol><li> Iniciar o programa de computador de vídeo para os três vídeos sincronizados (lateral direito, lateral esquerdo, vistas gerais). </li><li> Comece a câmera de vídeo adicional sobre a cabeça do bebê para gravar expressões faciais e olhar olho. </li></ol></li></ol> 2. Preparação infantil <ol><li> Descrever a experiência para os pais e informá-los para interagir tão pouco quanto possível com seu bebê. NOTA: Diga aos pais que, se a criança não se torna exigente durante todo o experimento, os pais devem sentar-se ao lado da criança fora de sua vista, no entanto, se a criança torna-se exigente há uma progressão de interação com a criança. <ol><li> Primeiro, pergunte o pai dizer: &quot;Está tudo bem, eu estou bem aqui,&quot; em um tom tranqüilizador. </li><li> Em segundo lugar, pediro pai para ficar no ponto de vista da criança enquanto estiver a tranquilizar o bebê. </li><li> Em terceiro lugar, pedir ao pai que quer segurar uma das mãos da criança ou dar o bebê uma chupeta. NOTA: A menor quantidade de interação necessária para manter a criança calma e alerta dos pais é dado e é encerrado o mais rapidamente possível. </li></ol></li><li> Despir a criança, coloque o bebê sob o móvel infantil e proteger a criança para a tabela usando uma faixa de velcro colocada ao longo do tronco. </li><li> Depois que o bebê está preso à mesa, coloque os marcadores esterno e pélvica, coxa, pernil, e corpos rígidos pé no lactente. </li></ol> 3. infantil Mobile Learning Task <ol><li> Todos os dias, iniciar a tarefa de aprendizagem móvel, de forma síncrona iniciar o sistema motion capture, programa de computador móvel, e câmeras de vídeo. <ol><li> Em ambos os dias a partir min 0-2, o estado inicial, observar a criança chutando espontaneamente. </li><li> No Dia 1 durante o 2 min condição basal, observe como o programa infantil móvel calcula continuamente o limiar para a ativação celular baseado em dados-z de um dos LEDs no corpo rígido de cada pé. Exemplo, marcador 9 no pé direito e do marcador 21 no pé esquerdo. Marcador 9 é o centro de LED no corpo rígido pé direito circulados em amarelo na Figura 1. Marcador 21 é o centro LED no corpo rígido pé esquerdo. </li><li> No final da linha de base de 2 min, o programa móvel vai definir o limite a uma altura de um desvio padrão (DP) acima da altura média dos dois pés durante o estado inicial de 2 min. </li><li> Em ambos os dias a partir min 2-8, a condição de aquisição, observar como os infantis gira móveis e toca música quando o LED colocados em cada pé cruza o limiar calculado durante o estado inicial de 2 min do Dia 1. NOTA: a activação celular irá continuar durante o tempo que o pé está acima do limiar virtual para um máximo de 3 seg. Após 3 segundos, o mobile vai reativar somente se a criança move o pé abaixo do limiar virtual, e em seguida, move o pé verticalmente e novamente cruzar o limiar. Esta &quot;regra 3 seg&quot; incentiva movimentos exploratórios perna ativa versus segurando os pés acima do limiar. </li><li> No dia 2 de 8-10 min, a condição de extinção, observar como a criança começa espontaneamente sem reforço móvel. </li></ol></li><li> Após a criança interage com o dispositivo móvel, recolher um ensaio de calibração estática para definir um sistema de coordenadas local para cada segmento de perna e define uma configuração de referência para cada segmento do corpo no espaço. <ol><li> Corrigir dez LEDs individuais bilateralmente para a pele do bebê usando coleiras ECG dupla face nos seguintes locais: linha média lateral do tronco abaixo da décima costela, trocânter maior do quadril, joelho linha lateral da junta do tornozelo maléolo lateral, e extremidade distal do 5º metatarso. </li><li> Segure a extremidade inferior do bebê em, uma posição anatômica prorrogado por 5 sec. Todos os ângulos articulares nessa posição calibração são definidos como 0 °. </li></ol></li><li> No dia 2, coletar dados antropométricos. <ol><li> Pesar cada criança em uma escala elétrica digital. </li><li> Tome as seguintes medidas: comprimento total do lactente; circunferência ao meio-segmento da coxa, pernil, e pé; largura do joelho (no joelho linha comum), tornozelo (no maléolo) e pé (pelo cabeça dos metatarsos); eo comprimento da coxa (trocânter maior até o joelho da linha de junta), pernil (joelho linha conjunta para maléolo lateral) e pé (maléolo medial a primeira articulação metatarsofalângica). </li></ol></li></ol> Análise 4. Dados <ol><li> Analisar o desempenho e aprendizagem calculando a RLA% durante cada intervalo de 2 min do experimento usando um programa em linguagem de computação personalizado, como Matlab. Calcule a duração do tempo de um ou ambos os LEDs em cada pé que ativaram o móvel eram superiores ao limiar. Desdeo móvel não activa após um intervalo de 3 seg, subtrair a duração de tempo em que um ou ambos os LEDs estavam acima do limiar para maior do que um intervalo de 3 seg. <ol><li> Medir o desempenho do grupo de cada dia, analisando estatisticamente se a RLA% durante qualquer um dos intervalos de aquisição de três, dois mínimo excede significativamente o intervalo de linha de base 3,4,7,9,10 2 min. </li><li> Categorizar lactentes individuais como ter realizado a tarefa cada dia, se o RLA% durante qualquer intervalo de aquisição de 2 minutos é igual a ou maior do que 1,5 vezes o RLA% da linha de base no intervalo de 2 min 3,4,6,9,10. </li><li> Medir a aprendizagem do grupo ao longo dos dias, determinando estatisticamente se a RLA% durante toda a 6 min aquisição condição Dia 2 exceder o RLA% durante o estado inicial Dia 1 3,6. </li><li> Categorizar bebês individuais como aprendizes se o RLA% durante toda a condição de aquisição 6 min do Dia 2 é igual ou greater a 1,5 vezes o estado inicial do Dia 1 3,6,11. </li></ol></li><li> Analise excitação e atenção por fitas de codificação a cada intervalo de 2 min da experiência. A escala de activação é definido como: sonolência = 1, alerta e inativos = 2, alerta e ativo = 3, exigente = 4, e chorando = 5 3,8,11. A escala atenção é definido como: 0 = não olhando para o celular, 1 = olha o móbil 3,8. </li><li> Processo de dados de posição e chutes extrato usando programas Matlab personalizados. <ol><li> Arquivos de dados de posição de carga outputted do sistema de captura de movimento em um programa Matlab personalizado para interpolar os dados de posição em falta (máximo de 20 quadros consecutivos) usando uma spline cúbico. </li><li> Carregar os arquivos interpolados em um programa personalizado para Matlab (a) dados sobre a posição do filtro usando uma quarta ordem Butterworth com uma frequência de corte de 5 Hz, conforme determinado a partir da análise do espectro de potência, e (b) calcular os seguintes ângulos articulares: flexão do quadril / extensão, abdução do quadril/ Adução, rotação interna / externa do quadril, joelho flexão / extensão, inversão do tornozelo / eversão, dorsiflexão / flexão plantar, como descrito no 12. </li><li> Carregar os arquivos de ângulo em um programa Matlab personalizado para extrair chutes. Definir o início de um pontapé como o início de um movimento contínuo da perna em que o quadril ou o joelho ângulo da articulação mudança excedeu 11,5 ° (0,2 radianos) em qualquer flexão ou extensão 3,9,13-15. Defina o fim do pontapé como o quadro de extensão de pico na sequência de um movimento de flexão ou flexão pico na sequência de um movimento de extensão 3,9,14. </li></ol></li><li> Para todos os pontapés, calcular parâmetros cinemáticos usando programas Matlab personalizados. <ol><li> Variância posição Compute na direção z (, direção de tarefas específicas vertical) do LED em cada pé que ativou o móvel 3. </li><li> Calcule hip flexão / extensão e flexão do joelho / extensão correlações conjuntas utilizando coeficientes de correlação de Pearson (r) em zero lagentre quadril e joelho excursões ângulo articular. Para comparar as correlações (r) entre crianças, converter hip-joelho correlações ângulo conjunta para Fisher escores Z 3,9,15. </li><li> Time-normalizar os dados de ângulo conjuntas, em seguida, calcular hip flexão / extensão e flexão do joelho / extensão fase relativa contínua (CRP) a partir dos dados de posição / velocidade angular 16,17. Analisar os resultados da computação CRP nos seguintes cinco momentos: (a) começo de pontapé, (b) velocidade de pico do primeiro segmento, (c) reversão conjunta, (d) velocidade de pico do segundo segmento, e (e ) final do pontapé 3. </li></ol></li><li> Para todos os chutes, pontapés identificar sem contato, visualizando os dados de vídeo síncronos. Calcular parâmetros cinéticos para chutes sem contato usando programas Matlab personalizados. <ol><li> Calcule a massa segmentar e do centro de massa a partir das equações modificadas para crianças de modelo antropométrico do Hatze para adultos 18. Calcule os momentos de inércia de 3Dcoxa, pernil, e segmentos do pé de equações modificadas para crianças de modelo antropométrico de Jensen para adultos 19. </li><li> Calcular os termos da seguinte equação de movimento utilizando a teoria do parafuso de 20 manipulações espaciais. <img alt="equação 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841equation1.jpg" /> é derivado utilizando a abordagem de Lagrange, em que M (θ) representa a matriz de inércia, <img alt="theta1" src="/files/ftp_upload/52841/theta1.jpg" /> a matriz de Coriolis e torque de centrífuga, N (θ) as gravitacionais (GRA) e torques T músculo (MUS) torques. </li><li> Calcule torques conjuntas, utilizando os dados cinemáticos 3D dos chutes sem contato, corpo segmentos parâmetros inerciais, ea equação biomecânica do movimento. </li><li> Particionar o líquido torque (NET) em cada junta em contribuições (MDT), GRA, dependente do movimento e torque MUS 21. Torque resultante é directamente proporcional às acelerações em cada junta.Binário MDT está relacionada com os binários passivos associados com as interacções mecânicas entre os segmentos interligados que se deslocam do membro. Binário GRA está relacionada com a força passiva de gravidade actuando para baixo sobre o membro. Binário MUS inclui forças de contrações musculares ativos e passivos de deformações músculos, tendões, ligamentos e outros tecidos periarticulares. </li><li> Para o quadril e joelho separadamente, calcular impulso de torque quanto a magnitude da contribuição de cada binário particionado (MUS, GRA, MDT) ao torque NET. Calcule o impulso positivo ou negativo de torque (torque de * tempo) durante os intervalos em que o torque MUS joelho atuaram no mesmo ou em direção oposta em relação ao NET de torque no joelho. Execute este mesmo cálculo com GRA joelho e torques de MDT e hip MUS, GRA, e torques de MDT. Para a anca e do joelho separadamente, somar todos os impulsos positivas e negativas para cada componente de torque, para se obter uma medida da magnitude da contribuição de cada impuls de torque particionadase (MUS, GRA, MDT) para NET torque de impulso. </li></ol></li></ol>

<ol>
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Não há conflitos de interesse declarados.

Projeto de tarefas descoberta de aprendizagem para crianças pequenas Descoberta tarefas de aprendizagem para crianças pequenas devem ser cuidadosamente concebidos para assegurar que as crianças estão descobrindo independentemente da contingência. Em vários paradigmas móvel no início da condição de aquisição, os lactentes são ou demonstrado que a unidade móvel activa por uma activação não contingente do móvel 7,22 ou a perna de cada lactente é passivamente movido...

Acções específicas da tarefa emergir movimentos espontâneos durante a infância. Foi proposto que as ações de tarefas específicas emergem através de um processo de aprendizagem 1,2-descoberta. As tarefas são descobertos por crianças como eles espontaneamente movimentar e explorar acções que produzem novos efeitos no ambiente. Ações de tarefas específicas emergir como crianças explorar as conexões entre suas ações e seus efeitos sobre o mundo ao seu redor. No entanto, pouco se sabe sobre os processos precisos de que as crianças exploram e promovem a aprender a modificar os seus movimentos espontâneos para executar ações de tarefas específicas. Aqui é descrito um método em que crianças de 3-4 meses de idade aprender uma tarefa pela descoberta e seus movimentos da perna são capturados para quantificar o processo de aprendizagem. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig1.jpg" /> Figura 1: Infante chutando-ativado tarefa móvel. </forte&gt; O centro de díodo emissor de luz (LED), ligado ao corpo rígido de cada pé (círculo amarelo) activa o móvel quando ele atravessa o limiar virtual (linha tracejada vermelha). Re-impresso com a permissão de Sargent et al. 3 Esta tarefa de aprendizagem de descoberta usa um celular ativado criança que gira e toca música com base na ação perna especificado de bebês 3. Lactentes colocados em posição supina sob o móvel activá-lo mover os pés na vertical através de um limiar virtual (Figura 1). Este paradigma é o único que como as crianças descobrem, independentemente de que suas ações perna ativar o celular, movimentos das pernas dos bebês são rastreados usando um sistema de captura de movimento que permite a quantificação do processo de aprendizagem. O protocolo experimental inclui dois dias de coleta de dados. Dia 1 consiste em um estado inicial de 2 minutos em que uma criança começa espontaneamente, mas suas ações pernaNão é possível ativar o bebê móvel, seguido por uma condição de aquisição 6 min em que as ações da perna da criança ativar o celular criança se a criança se move seus pés verticalmente para cruzar um limite virtual. Este protocolo permite a quantificação das acções de perna espontâneos de lactentes bem como a quantificação de vários aspectos dos movimentos como lactentes explorar a relação entre as suas acções de perna e de activação do móvel infantil. No dia 2, para além do estado inicial de 2 min e condição aquisição 6 min, uma condição de extinção 2 minutos é adicionado em que as acções das pernas da criança não activar o móvel infantil. Isto permite a quantificação de lactentes como alterar as suas acções de perna quando uma resposta ambiental já aprendido é descontinuada. Em infantis paradigmas móveis anteriores, a frequência de movimento da perna 4-6, quadril e joelho ângulos específico 7,8, ou chutar um painel 9 ter sido reinforced com o movimento móvel. Desempenho de cada dia foi definido como o aumento destas acções das pernas durante a condição de aquisição ou de extinção em relação ao estado inicial de 4-9. Aprender ao longo dos dias foi definida como um aumento nessas ações perna durante a linha de base ou aquisição condição de Dias 2 ou 3 e do estado inicial do Dia 1 5,6. Esses paradigmas móveis anteriores demonstram que as crianças aumentar a frequência de acções de perna que são reforçados com a ativação celular, no entanto, eles não fornecem informações sobre o movimento Opções crianças têm à sua disposição quando aprender a tarefa. Por exemplo, se a taxa de chutar é reforçada, as crianças demonstram desempenho e aprendizagem quando seus chutes aumentos da taxa ou ao interagir com o celular ou quando o móvel não está mais ativa. Isto demonstra que as crianças podem refinar sua taxa de chutar, mas não se sabe se as crianças podem refinar sua coordenação perna padrão ou torque produção para generatações da perna e que não estão dentro do seu repertório movimento preferido. Este paradigma móvel é único em que as crianças são obrigadas a demonstrar ação da perna mais refinado para ativar o dispositivo móvel do que em paradigmas móveis anteriores. Neste paradigma móvel, a altura de cada um dos pés acima da mesa é calculado durante o estado inicial de 2 min, utilizando os dados de posição de um díodo emissor de luz (LED) ligado a cada um dos pés. Um limiar virtual é então definido paralelamente à mesa a uma altura que está dentro da gama superior de altura de ambos os pés durante o estado inicial. Durante a aquisição, a rotação móveis e toca música se qualquer pé cruza o limiar. Depois de 3 segundos, os batentes móveis e reactiva somente se a criança se move o pé abaixo do limiar, e, em seguida, move o pé verticalmente e novamente atravessa o limiar. Para ativar o celular para a maior quantidade de tempo, os bebês precisam mover um pé acima do limiar e mantê-lo contra gravdade por 3 segundos, em seguida, passar rapidamente a pé abaixo do limiar e, novamente, movê-lo acima do limite e mantê-lo lá por 3 s, etc. Isso requer ação da perna mais refinado do que simplesmente aumentar a taxa de chutar. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig2.jpg" /> Figura 2: dados de posição não filtrados de operadores terminais (pés) de um infante dados representativos posição Unfiltered do dia 2 de uma criança de idade três meses que mostrou aprendizagem com base nos critérios individuais de aprendizagem.. A linha vermelha é dados de posição da coordenada z do diodo emissor de luz (LED) colocados no pé direito. A linha azul é os dados de posição do LED no pé esquerdo. Linha preta grossa é a tabela. Linha pontilhada é o limiar virtual colocado 14 centímetros acima da tabela individualmente determinados para cada criança com base na altura da sua linha de base durante chutandocondição do Dia 1. eixo X está marcado o tempo por intervalos de 2 min. Observe como o bebê se move seus pés durante a linha de base quando o móvel não ativa e durante os primeiros 30 segundos de aquisição 1, então ele sempre mantém os dois pés fora da tabela e move seus pés à direita em torno do limiar para a próxima 5½ minutos até que o móvel não é activado durante a condição de extinção. A segunda característica única deste paradigma móvel é que a ação da perna de cada criança é rastreado usando técnicas de captura de movimento state-of-the-art para quantificar como as crianças usam suas opções de movimento para aprender a tarefa. Os dados de posição do diodo emissor de luz não filtrada em cada pé que activa a unidade móvel a partir de uma criança representativa está incluído na Figura 2. Note-se como a criança se move seus pés em diversas alturas acima da mesa durante a linha de base e a primeira parte de aquisição, mas move-se então os dois pés direita em torno do limiar durante o resto do Condi aquisiçãoção até que o celular não está mais ativa durante a extinção. Esta é uma das muitas estratégias de movimento em potencial para realizar a tarefa de aprendizagem de descoberta. As estratégias pode ser quantificada calculando a cinemática tridimensionais e cinética, usando dados adquiridos a partir da posição do sistema de captura de movimento. Especificamente, o processo de aprendizagem é quantificada em termos da percentagem de acção reforçada perna (% RLA), que é igual à duração da activação celular, posição variância dos efectores finais (pés) que activam os móveis, padrões de coordenação quadril do joelho e quadril e joelho torques articulares.

<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

Acções específicas da tarefa emergir movimento espontâneo durante a infância. Foi proposto que as ações de tarefas específicas emergem através de um processo de ensino-descoberta. Aqui é descrito um método em que crianças de 3-4 meses de idade aprender uma tarefa pela descoberta e seus movimentos da perna são capturados para quantificar o processo de aprendizagem. Esta tarefa de aprendizagem de descoberta usa um celular ativado criança que gira e toca música com base no movimento da perna especificado de bebês. Lactentes supina ativar o móvel, movendo os pés na vertical através de um limiar virtual. Este paradigma é o único que como as crianças descobrem, independentemente de que suas ações perna ativar o celular, movimentos das pernas dos bebês são rastreados usando um sistema de captura de movimento que permite a quantificação do processo de aprendizagem. Especificamente, a aprendizagem é quantificado em termos da duração da ativação celular, a variância posição dos operadores terminais (pés) que ativam o móvel, mudanças na Coorde- hip-joelhopadrões de produção e mudanças no quadril e joelho torque muscular. Esta informação descreve prospecção e exploração infantil na interacção das limitações pessoa e ambientais que apoiam uma acção específica para a tarefa. Pesquisas posteriores utilizando este método pode investigar deficiências como específicas de diferentes populações de crianças em situação de risco para distúrbios do movimento influenciar o processo de ensino-descoberta de uma acção específica para a tarefa.

O processo de aprendizagem de crianças pequenas pode ser quantificado em termos da RLA%, posição variância dos operadores terminais (pés), hip-joelho coeficientes de correlação ângulo e quadril e joelho torques articulares. Cada nível de análise fornece informações exclusivas sobre como crianças explorar a relação entre suas ações nas pernas e ativação do celular criança durante o processo de ensino-descoberta. Para a análise estatística de% RLA e hip-joelho coeficiente...

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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.

Quantificar Aprendizagem em lactentes jovens: Ações Perna Rastreamento Durante uma tarefa de aprendizagem-Discovery

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

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

Research

JoVE Journal

Behavior

10.5K visualizações.  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.

P50 Sensorial Gating em Lactentes

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

Comportamento

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.

Usando o Task Threat Probabilidade para avaliar a ansiedade eo medo Durante Threat incerto e Certain

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.

fMRI Validação de fNIRS Medidas durante uma tarefa Naturalistic

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.

Um método para a atividade neural remotamente Silenciando em Roedores Durante fases distintas de Aprendizagem

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.

Uma nova abordagem experimental e analítico ao Neural Decodificação de Intenções Multimodal Durante Interação Social no Livremente-comportando bebês humanos

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.

O "Motor" em Motor implícita sequência de aprendizagem: uma reação Serial depuração pé tempo tarefa

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.

Olho de monitoramento durante a compreensão de linguagem visualmente situado: Flexibilidade e limitações no descobrindo contexto Visual Effects

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

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

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

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

Eye-tracking para distinguir os movimentos oculares regressivo compreensão-Oculomotor baseados e durante a leitura

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

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

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

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

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

Definir o papel da linguagem na categorização de objeto dos infantes com paradigmas de Eye-tracking

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

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

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

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

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

Rastreamento de pernas totalmente automatizado em insetos em movimento livre usando segmentação e rastreamento de pernas de aprendizagem de recursos (FLLIT)

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