Genç Bebeklerdeki Öğrenme miktarının: Takip Bacak Eylemler Discovery-öğrenme Görev sırasında

Özet

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.

Özet

Görev özgü eylemler bebeklik döneminde kendiliğinden hareket ortaya çıkar. Bu görev özel eylemler bir keşif-öğrenme sürecinde ortaya ileri sürülmektedir. İşte yöntem tarif edildiği 3-4 aylık bebeklerde keşif tarafından bir görev öğrenmek ve bacak hareketleri, öğrenme sürecini ölçmek için yakalanır. Bu keşif-öğrenme görev bebeklerin belirtilen bacak eylem dayalı müziği döner ve oynatan bir bebek aktive cep kullanır. Sırtüstü bebekler sanal eşikten dikey ayaklarını hareket ettirerek mobil etkinleştirin. Bebekler bağımsız olarak bacak eylemleri bebeklerin bacak hareketleri öğrenme sürecinin ölçümü için izin veren bir hareket yakalama sistemi kullanılarak izlenir, mobil aktive keşfetmek gibi bu paradigma bu benzersizdir. Özellikle, öğrenme mobil aktivasyon süresi açısından ölçülür, son efektörler mobil aktive (ayak), kalça-diz koordinasyonu sağlamak değişiklikler konumu varyansıyon desenleri ve kalça ve diz kas tork değişiklikler. Bu bilgiler, görev özgü eyleme destek kişi ve çevresel kısıtlamalar etkileşimi de bebek keşif ve sömürüyü anlatır. Hareket bozuklukları görev özgü eylem için keşif-öğrenme sürecini etkileyen riski taşıyan bebeklerin farklı popülasyonlarının nasıl belirli bozuklukları araştırmak bu yöntemi kullanarak sonradan araştırmalar.

Giriş

Görev özgü eylemler bebeklik döneminde spontan hareketler ortaya çıkar. O görev özel eylemler bir keşif-öğrenme süreci ^1,2 ile ortaya sürülmüştür. Kendiliğinden hareket ve çevre roman etkilere eylemleri keşfetmek gibi görevler bebekler tarafından keşfedilir. Bebeklerin kendi eylem ve çevrelerindeki dünya üzerindeki etkileri arasındaki bağlantıları istismar olarak görev özgü eylemler ortaya çıkar. Ancak, küçük bebekler keşfetmek ve görev spesifik eylemleri gerçekleştirmek için kendi spontane hareketler değiştirmek öğrenmek için istismar kesin süreçler hakkında bilinmektedir. İşte yöntem tarif edildiği 3-4 aylık bebeklerde keşif tarafından bir görev öğrenmek ve bacak hareketleri, öğrenme sürecini ölçmek için yakalanır.

Şekil 1: Bebek mobil görevi aktive tekme. her bir ayak (sarı daire) katı gövdesine bağlı merkez ışık yayan diyot (LED) mobil harekete geçirir. Yeniden basılan Sargent ve ark izni ile. ³

Bu keşif-öğrenme görev bebeklerde ³ belirtilen bacak eylem dayalı müziği döner ve oynatan bir bebek aktive cep kullanır. Mobil altında yatar yerleştirilen bebekler sanal eşikten dikey (Şekil 1) ayaklarını hareket ettirerek etkinleştirebilirsiniz. Bebekler bağımsız olarak bacak eylemleri bebeklerin bacak hareketleri öğrenme sürecinin ölçümü için izin veren bir hareket yakalama sistemi kullanılarak izlenir, mobil aktive keşfetmek gibi bu paradigma bu benzersizdir.

Deney protokolü veri toplama, iki gün içerir. 1. Gün bir bebek kendiliğinden başladı hangi bir 2 dk temel koşul oluşur ama onun bacak hareketleribebek sanal eşiği geçmeye dikey ayaklarını hareket ederse bebeğin bacak eylemleri bebek mobil aktive olan bir 6 dk edinim durumunun ardından mobil bebek, aktive olamaz. Bu protokol bebeklerin kendiliğinden bacak eylemlerinin miktarının yanı sıra bebeklerin bacak eylem ve bebek mobil aktivasyonu arasındaki ilişkiyi keşfetmek gibi hareketlerin çeşitli yönleri ölçümü için izin verir. 2. günde, 2 dakika bazal durumu ve 6 dakika alma durumuna ek olarak, 2 dakika ekstinksiyon durumu bebek bacak eylemleri bebek mobil aktive etmeyen ilave edilir. Bu zaten öğrenmiş çevre tepkisi kesildiğinde bebeklerin bacak eylemlerini nasıl değiştiğini ölçümü için izin verir.

Önceki bebek mobil paradigmaların, bacak hareketi ^4-6, belirli kalça ve diz sıklığı reinforc olmuştur ^7,8 veya panel ⁹ tekme açılarıMobil hareketi ile ed. Bazal durumuna ^4-9 kıyasla her gün Performans edinimi veya tükenme durumuna sırasında bu bacak eylemlerde bir artış olarak tanımlandı. Gün boyunca Öğrenme Günleri 2 ya da 3 bazal veya satın alma koşulu sırasında bu bacak eylemlerin artmasına ve Gün 1 ^5,6 bazal koşulu olarak tanımlandı. Bu önceki mobil paradigmalar ancak, görev öğrenirken seçenekleri bebeklerin kendilerine kullanılabilir olması hareketi bilgi vermemektedir, bebekler mobil aktivasyon ile takviye edilmiştir bacak eylemlerin sıklığını artırmak olduğunu göstermektedir. Tekme oranı takviye Örneğin, bebekler performansı ve öğrenmeyi göstermek zaman onların tekme oranı artar ya mobil veya mobil artık aktive etkileşimde. Bu bebekler kendi tekme oranını rafine olduğunu gösteriyor, ancak bebekler generat kendi bacak koordinasyon desen veya tork üretimini rafine eğer o bilinmeyentercih ettikleri hareket repertuarında dahilinde değildir, e bacak hareketleri.

Bu mobil paradigma bu bebeklerde benzersiz bir önceki mobil paradigmalar daha mobil etkinleştirmek için daha rafine bacak eylem göstermek gerekmektedir. Bu cep paradigmada, tablonun üzerindeki her ayağın yüksekliği, her ayak bağlanmış bir ışık yayan diyot (LED) gelen konum verilerini kullanarak 2 dakika mevcut durum sırasında belirlenir. Sanal bir eşik daha sonra başlangıç ​​durum sırasında her iki ayak yüksekliğinin üst aralığı içinde bir yükseklikte tablo paralel olarak ayarlanır. Her iki ayak eşiği geçerse satın alma sırasında, mobil döner ve müzik çalar. 3 saniye sonra, mobil durur ve bebek eşiğinin altında ayak hareket yalnızca reactivates ve sonra dikey ayak taşır ve yeniden eşiği geçer. Zamanın en büyük miktar için mobil etkinleştirmek için, bebeklerin eşiğin üstünde bir ayak taşımak ve grav karşı korumak gerekirSığ 3 sn, sonra hızlı bir şekilde eşiğin altında ayak taşımak ve yeniden eşiğin üstünde taşımak ve vb 3 saniye, orada tutun. Bu sadece tekme oranını artırarak daha rafine bacak eylem gerektirir.

Şekil 2: temsili bir bebek gelen uç efektörlerinin (feet) Unfiltered konum verileri bireysel öğrenme kriterlerine göre öğrenme göstermişlerdir 3 aylık bir bebeğin Gün 2 Unfiltered pozisyon bilgisi.. kırmızı çizgi sağ ayak üzerine yerleştirilen ışık yayan diyot z koordinatı (LED) konumu veridir. mavi çizgi, sol ayak üzerinde LED pozisyon verileridir. Kalın siyah çizgi tablodur. Noktalı çizgi onların başlangıç ​​sırasında tekme yüksekliğine göre her bebek için bireysel olarak 14 cm tablonun üstünde belirlenen sanal eşikGün 1. X ekseni durumu 2 dk aralıklarla zaman etiketli. Cep aktive etmez ve satın alma 1 ilk 30 sn boyunca, o zaman sürekli masadan her iki ayak tutar ve mobil kadar gelecek 5½ dakika için doğru eşik etrafında ayaklarını hareket ettiğinde bebek başlangıca sırasında ayaklarını nasıl hareket ettiğini unutmayın artık tükenme durumuna sırasında aktif hale getirir.

Bu cep paradigmanın ikinci benzersiz özellik, her bebeğin bacak eylem bebeklerin görevi öğrenmek için kendi hareket seçeneklerini kullanabilirsiniz nasıl ölçmek için state-of-the-art hareket yakalama teknikleri kullanılarak izlenir olmasıdır. Tek temsilci bebek gelen mobil aktive her yürüyerek LED filtresiz konum verileri Şekil 2'de yer almaktadır. Bebek taban ve satın alma ilk bölümü sırasında tablonun üzerindeki çeşitli yüksekliklerde ayaklarını hareket, ama sonra iki ayak nasıl hareket ettiğini unutmayın Sağ iktisap Condi geri kalanı boyunca eşik etrafındamobil kadar yon artık nesli sırasında aktif hale getirir. Bu keşif-öğrenme görevi başarmak için birçok potansiyel hareket yöntemlerden biridir. stratejiler hareket yakalama sisteminden elde edilen konum verilerini kullanarak üç boyutlu kinematik ve kinetik bilgisayar ile ölçülebilir. Özellikle, öğrenme sürecinin mobil aktivasyon süresi, son efektörler mobil, kalça-diz koordinasyon desenleri aktive (feet) konum varyans eşittir güçlendirilmiş bacak eylem (% RLA), yüzdesi cinsinden ölçülür ve kalça ve diz eklem momentleri.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protokol

Güney Kaliforniya Üniversitesi Kurumsal Değerlendirme Kurulu bu çalışmayı onayladı.

1. Sistem Hazırlama

1. Hareket yakalama sistemi kurun. Lütfen dikkat: Bu adımlar her hareket yakalama sistemi için farklıdır.
   1. Yakalama hacmi içinde kayıt nesnesi, hareket yakalama programı "Yeni Kayıt gerçekleştir" linkine tıklayarak 30 saniyelik bir toplama zamanı girerken, tıklatarak "Kayıt" ve hareket ettirerek bir sensör o iki motion capture sensörleri koordinat sistemlerini hizalama 30 sn. Kayıt başarıyla tamamlandığında, bir kök bilgisayar ekranında kare (RMS) kayıt ortalama hata gözlemliyoruz.
   2. Tıklayarak kayıt nesnesini kullanarak test masaya küresel koordinat sistemi uyumlaştırılması motion capture programı "Yeni Hizalama gerçekleştir".
      1. Kayıt obje koyarak kökenini tanımlayınHareket yakalama programı test masa ve tıklayarak "Sayısallaştır" nin sağ üst köşesindeki ct. Bir kutunun üstündeki kayıt nesnesi yerleştirerek ve "Sayısallaştır" linkine tıklayarak Z-eksenini tanımlayın; Z ekseni masa diktir.
      2. Tablonun uzunluğu boyunca kutusunda kayıt nesnesi hareketli ve "Sayısallaştır" linkine tıklayarak Z / Y + düzlemini tanımlayın; Y-ekseni masa ve X-ekseninin uzunluğuna paralel tablonun genişliği paraleldir.
   3. İki flaş bağlantı noktalarına LED'ler takın ve hareket yakalama sistemi programı (flaş bağlantı noktası 2 için Strobe port 1 için 24 ve 20) içinde Strobe port başına LED numarasını girin. Her LED sayısı ve konumu için Şekil 3'e bakınız. LED'lerin bir şerit grafik benzeri ekran, gerçek zamanlı olarak izleniyor sağlamak için eksik veri görünümü seçin.
      LED'lerin Şekil 3. Yerleştirme. 1 sağ ve sol uyluk, şaft ve ayak için sert cisimlerin (her rijit gövde üzerinde 4 LED'ler) oluşur Strobe. Strobe 2 sağ ve sol pelvis, sternum belirteçleri ve bireysel LED'ler için katı cisimlerin oluşmaktadır.
2. Bebek mobil bilgisayar programı kurmak.
   1. Girdi her bir durum için dakika sayısı. Gün 1, faz 1 (2 dk başlangıçta olmayan takviye şart) için girdi 2 için, faz 3 (0 dakika nesli olmayan takviye şart) için faz 2 (6 dk edinimi, takviye koşulu) ve 0 6.
   2. MONTH1 taban çizgisine sırasında hesaplanan eşik eşik olacak şekilde faz 3 (tükenme) için faz 2 (iktisap) için faz 1 (başlangıç), 6, 2 Gün 2 giriş 2 için, ve "Varsayılan olarak kullan zmin" onay Gün 2 edinimi durumu için kullanılır.
   3. "StreamframesAllFrames" seçin ve etkinleştirmek için "Gönder" butonuna tıklayınızMobil programı, belirtilen kriterlere göre bebek cep etkinleştirmek için motion capture sistemi verilerini kullanmak için.
3. Video kameralar ayarlayın.
   1. Üç senkronize videolar için video bilgisayar programı (sağ lateral, lateral, havai görüşlerini sol) başlatın.
   2. Yüz ifadeleri ve göz bakışını kaydetmek için bebeğin başının üzerine ek video kamera başlatın.

2. Bebek Hazırlığı

1. Velilere deney açıklayın ve bebek ile mümkün olduğu kadar az etkileşim onları bilgilendirmek.
   NOT: bebek deney boyunca telaşlı olmaz eğer bebek bebek ile etkileşim ilerleme olduğunu telaşlı olursa, ebeveynler, ancak onların bakış dışında bebek yanına oturmak gerektiğini anne söyle.
   1. İlk olarak, bir güven tonda, "Ben buradayım, her şey tamam" demek için ebeveynin isteyin.
   2. İkincisi, askbebek güven ise üst bebeğin görünümünde durmak.
   3. Bebeğin ellerinden birini tutmak ya da bebek emzik vermek ya Üçüncü, ebeveyn isteyin.
      NOT: Sakin ve uyarı bebek tutmak için gerekli ana etkileşimi en az miktarda verilir ve mümkün olduğunca çabuk sona erer.
2. , Bebek soyunmaya bebek mobil altında bebek yerleştirin ve gövde boyunca yerleştirilen bir Velcro bant kullanarak tabloya bebeği sabitleyin.
3. Bebek masaya sabitlenir sonra, bebekte sternum belirteçleri ve pelvik, uyluk, incik ve ayak sert organları yerleştirin.

3. Bebek Gezici Öğrenim Görev

1. Her gün, eşzamanlı hareket yakalama sistemi, mobil bilgisayar programı ve video kameralar başlatarak mobil öğrenme görevi başlatın.
   1. Min 0 ila 2, bazal duruma iki gün, bebek kendiliğinden tekme gözlemleyin.
   2. 2 mil boyunca Gün 1bebek mobil programı sürekli her ayağın katı cismin üzerindeki LED'lerin birinden z-verilere dayalı mobil aktivasyon eşiğini hesaplar olarak n bazal durum, gözlemlemek. Örnek, sol ayak sağ ayak ve işaretleyici 21 işaretleyici 9. Marker 9 merkez Şekil 1'de sarı daire sağ ayak rijit gövde üzerinde LED. Marker 21 merkez sol ayak rijit gövde üzerinde LED.
   3. 2 dakika taban çizgisinin sonunda, mobil programı 2 dakika temel durum sırasında her iki ayak ortalama yüksekliğinin üzerinde bir standart sapma (SD) bir yükseklikte bir eşik ayarlayacaktır.
   4. Dk 2'den 8'e, satın alma durumuna iki gün, bebek mobil dönerken gözlemlemek ve iki ayak üzerine yerleştirilen LED Gün 1 2 dk temel koşulu sırasında hesaplanan eşiği geçtiğinde müzik çalar.
      Not: Mobil aktivasyon sürece ayağı 3 saniyelik bir maksimum sanal eşiğin üstünde olduğu gibi devam eder. 3 saniye, mo sonrabebek sanal eşiğin altında ayak taşır ve daha sonra dikey ayak taşır ve yeniden eşiği geçerse safra sadece aktif hale getirilecektir. Bu "3 sn kuralı" eşiğin üzerinde ayaklarını tutarak karşı aktif bacak keşif hareketleri teşvik eder.
   5. Bebek mobil takviyesi olmadan kendiliğinden başladı olarak min 8-10, tükenme durumundan Gün 2 gözlemlemek.
2. Bebek mobil ile etkileşim sonra, her bacak kesimi için yerel koordinat sistemini tanımlamak ve uzayda her vücut segmenti için bir referans konfigürasyonu tanımlamak için statik bir kalibrasyon deneme toplamak.
   1. Aşağıdaki konumlarda çift taraflı EKG yaka kullanarak bebeğin cildine bilateral on ayrı LED Fix: onuncu kaburganın altında gövde lateral orta hatta, kalça, diz eklemi yanal çizginin büyük trokanteri, ayak bileği yan malleolus ve distal ucunu ^5. metatarsal.
   2. Içinde bebeğin alt ekstremite tutun5 saniye boyunca genişletilmiş, anatomik pozisyon. Bu kalibrasyon pozisyonda tüm eklem açıları 0 ° olarak tanımlanır.
3. 2. Gün, antropometrik veri toplamak.
   1. Bir dijital elektrik ölçekte her bebek tartılır.
   2. Aşağıdaki ölçümler almak: bebek toplam uzunluğu; uyluk, sap ve ayak orta segmentinde çevresi; (malleolde), ayak bileği (diz eklem satır) diz genişliği ve ayak (metatarsal başların da); ve uyluk (diz eklemi hattına büyük trokanter), şaft (lateral malleol ile diz eklemi çizgi) ve ayak (birinci metatarsofalangeal eklem medial malleol) uzunluğu.

4. Veri Analizi

1. Böyle Matlab gibi özel bir hesaplama dili programı kullanarak deney her 2 dk aralığında% RLA bilgisayar performansı ve öğrenmeyi analiz. Zaman, bir ya da mobil eşiğin üstünde olduğunu aktive her yürüyerek LED'lerin hem süresini hesaplayın. Bericep, 3 saniyelik bir zaman aralığından sonra aktif bir ya da her iki LED 3 sn aralığında daha yüksek eşik üzerinde bulundukları zaman süresi çıkarma yapmaz.
   1. Istatistiksel, üç, 2 dak alma aralıkları herhangi biri sırasında,% RLA anlamlı 2 dakika lık temel çizgi aralığı ^3,4,7,9,10 aşıp aşmadığı analiz ederek her gün grubunun performansını ölçmek.
   2. Herhangi biri 2 dk toplama aralığı sırasında% RLA 2 dk temel aralığında ^3,4,6,9,10 yılında eşit veya daha büyük 1.5 kat% RLA ise her gün görevi yerine sahip olarak bireysel bebekleri sınıflandırır.
   3. Tüm 6 dk edinme koşulu Gün 2 sırasında% RLA bazal koşulu Gün 1 ^3,6 sırasında% RLA aşıyor istatistiksel belirleyerek gün boyunca grubun öğrenme ölçün.
   4. Gün 2 tüm 6 dk edinme koşulu sırasında% RLA veya gre eşitse Öğrenciler bireysel bebekleri kategorize1. Gün ^3,6,11 1,5 kat taban durum daha ater.
2. Deneyin her 2 dk aralığında video kasetleri kodlama uyarılma ve dikkat analiz edin. = 5 ^3,8,11, 1 = uykulu uyarı ve 2 = aktif değil, uyarı ve telaşlı, 3 = aktif = 4, ve ağlama: uyarılma ölçeği olarak tanımlanır. = mobil ^3,8 bakarak 1 = mobil bakmadan 0: dikkat ölçeği olarak tanımlanır.
3. Süreç konum verisi ve özel Matlab programları kullanılarak özü başladı.
   1. Özel bir Matlab programına hareket yakalama sisteminden çıkarılan Yük pozisyon veri dosyaları kübik spline kullanarak eksik konum verilerini (20 ardışık kare maksimum) katmak için.
   2. (A) 5 Hz'lik bir cut-off frekans ile dördüncü sipariş Butterworth kullanarak filtre pozisyon bilgisi güç spektrum analizi belirlenen şekilde özel bir Matlab programına enterpolasyonlu dosyaları yüklemek ve (b) Aşağıdaki eklem açıları hesaplamak: Kalça fleksiyonu / uzatma, kalça abduksiyon/ Adduksiyon, kalça iç / dış rotasyon, diz fleksiyon / ekstansiyon, ayak bileği inversiyon / eversiyon, ayak bileği dorsifleksiyon / ^12'de açıklandığı gibi plantar.
   3. Tekmeler ayıklamak için özel bir Matlab programına açı dosyalarını yükleyin. Kalça veya diz eklem açısı değişikliği fleksiyon veya uzatma ^3,9,13-15 ya içine 11.5 ° (0.2 radyan) aştığı sürekli bir bacak hareketi başlangıcı olarak bir tekme başlangıcını tanımlar. Bir bükülme hareketi veya bir uzatma hareketi ^3,9,14 aşağıdaki tepe fleksiyon aşağıdaki tepe uzantısı çerçevesi olarak tekme sonunu tanımlayın.
4. Bütün tekmeler için özel Matlab programlarını kullanarak kinematik parametreleri hesaplamak.
   1. Mobil ^3. aktive Her yürüyerek LED z-yönünde (dikey, görev özgü yönü) olarak hesaplayın pozisyon varyans.
   2. Sıfır gecikme de Pearson korelasyon katsayıları (r) ile kalça fleksiyon / ekstansiyon ve diz fleksiyonu / uzatma ortak korelasyon hesaplayınKalça ve diz eklem açısı geziler arasında. Bebekler arasında korelasyonu (r) karşılaştırmak için, Fisher Z skorları ^3,9,15 hip-diz eklem açısı korelasyon dönüştürün.
   3. Daha sonra kalça fleksiyon / ekstansiyon ve diz fleksiyonu / açısal pozisyon / hız verilerinin ^16,17 uzatma sürekli bağıl fazı (CRP) hesaplamak, eklem açı verilerini Zaman normalleştirmek. Aşağıdaki beş zaman noktalarında CRP hesaplama sonuçlarını analiz: (a) tekme başlangıcı, ilk segmentinin (b) zirve hızı, (c) eklem ters, (d), ikinci segmentin zirve hızı, ve (e tekme ³⁾ end.
5. Bütün tekmeler için, senkron video verisini görüntüleyerek temassız tekmeler tespit. Özel Matlab programlarını kullanarak temassız tekmeler için kinetik parametreleri hesaplayınız.
   1. Yetişkinler için ¹⁸ Hatze en antropometrik model bebekler için modifiye denklemlerden segmental kütle ve merkez-of-kütle hesaplayınız. Eylemsizlik 3D anları hesaplayınızYetişkinler için ¹⁹ Jensen'in antropometrik model bebekler için modifiye denklemlerden uyluk, incik ve ayak bölümleri.
   2. Mekansal manipülasyonlar ²⁰ vida teorisi kullanılarak hareket aşağıdaki denklemle terimleri hesaplayın.
      
      M (θ) atalet matrisi Lagrange yaklaşımı kullanılarak elde edilir, Coriolis ve merkezkaç tork matrisi, N (θ) yerçekimsel (GRA) torkları ve T kas (MUS) torkları.
   3. Temassız tekmeler, vücut segment eylemsizlik parametreleri ve hareket biyomekanik denklemden 3D kinematik verileri kullanarak ortak torkları hesaplayın.
   4. Hareket bağımlı, GRA, (MDT) ve MUS tork katkıları ²¹ içine her eklemin net (NET) tork Partition. NET tork her eklem ivmeler ile doğru orantılıdır.MDT tork ekstremitenin hareket birbirine kesimleri arasında mekanik etkileşimler ile ilişkili pasif tork ilgilidir. GRA tork uzuv aşağı doğru hareket eden yerçekimi pasif kuvvet ile ilgilidir. MUS tork aktif kas kasılmaları ve kasların pasif deformasyonları, tendon, bağ ve diğer periartiküler dokulardan güçleri içerir.
   5. Ayrı ayrı Kalça ve diz için NET tork her bölümlenmiş tork (MUŞ, GRA, MDT) katkılarıyla büyüklüğü olarak tork dürtü hesaplayabiliriz. Diz MUS tork diz NET tork ile karşılaştırıldığında aynı veya zıt yönde hareket ettiği aralıklarında pozitif veya negatif tork dürtü (tork * zaman) hesaplayın. Diz GRA'dan ve MDT momentleri ve kalça MUS GRA'dan ve MDT torka sahip bu aynı hesaplamayı gerçekleştirin. Ayrı ayrı Kalça ve diz için, her bölümlenmiş tork impuls katkısının büyüklüğünün bir ölçüsü elde etmek için her tork bileşeni için tüm pozitif ve negatif dürtüleri toplamıNET tork dürtü e (MUS, GRA, MDT).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Sonuçlar

Genç bebeklerin öğrenme sürecinin% RLA açısından ölçülebilir, uç efektörler (ayak), kalça-diz açısı korelasyon katsayıları ve kalça ve diz eklem momentleri pozisyonu varyansı. Analiz Her seviye bebeklerin keşif-öğrenme sürecinde kendi bacak eylem ve bebek mobil aktivasyonu arasındaki ilişkiyi araştırmak konusunda benzersiz bilgiler sağlar.

% RLA ve kalça-diz açısı korelasyon katsayıları arasındaki-özne faktör olarak bir otoregresif kovaryans yapısı ve ...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Tartışmalar

Genç bebeklerde keşif-öğrenme görevleri Tasarımı

Genç bebeklerde Keşif-öğrenme görevleri düşünceli bebeklerin bağımsız olasılık keşfediyorlar sağlamak için tasarlanmış olmalıdır. Alıcı durumunun başlangıcında birkaç cep örneklerimizde, bebekler ya da cep pasif için bebek tanıtmak için araştırmacı tarafından taşınır mobil ^7,22 ya da her bir bebeğin bacak olmayan bir koşullu aktivasyonu ile aktive olduğu gösterilmiştir acil ^9.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
Optotrak Certus Position Sensor, Far Focus, with stand	Northern Digital Inc	8800852
Optotrak Data Acquisition Unit II (ODAU II)	Northern Digital Inc	8800767
Optotrak Vinten Stand, Certus with Quick Fix Adapter	Northern Digital Inc	8800855.002
Certus S-Type, Standard Configuration	Northern Digital Inc	8800761
Marker (7 mm) pair, c/w RJII connector and 8 ft cable	Northern Digital Inc	8001029.001
AC Line Cord, Medical Grade, North America	Northern Digital Inc	7500010
Cubic Reference Emitter Kit - Certus	Northern Digital Inc	8800768
3 Pylon IEEE 1394 cameras	Basler	A6021c
Vixia HG10 camcorder	Canon	2183B001
Adhesive Disks	MVAP Medical Supplies	E401-500
Reversible head support	Eddie Bauer	52556
Softstrap Strap	Sammons Preston	A34960
Digital Pediatric Scale	Healthometer	Model 524KL