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
Description: Watch this Scientific Journal Video about Quantifying Learning in Young Infants: Tracking Leg Actions During a Discovery-learning Task at JoVE.com

Bu araştırma Doktora Çalışmaları Teşvik (PODS) tarafından desteklenmiştir I ve Fizik Tedavi için Vakfı&#39;ndan II ödül ve Barbara Sargent Amerikan Fizik Tedavi Derneği Eğitim Bölümünden bir Adopt-A-Doc Bursu.

Güney Kaliforniya Üniversitesi Kurumsal Değerlendirme Kurulu bu çalışmayı onayladı. 1. Sistem Hazırlama <ol><li> Hareket yakalama sistemi kurun. Lütfen dikkat: Bu adımlar her hareket yakalama sistemi için farklıdır. <ol><li> Yakalama hacmi içinde kayıt nesnesi, hareket yakalama programı &quot;Yeni Kayıt gerçekleştir&quot; linkine tıklayarak 30 saniyelik bir toplama zamanı girerken, tıklatarak &quot;Kayıt&quot; 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. </li><li> Tıklayarak kayıt nesnesini kullanarak test masaya küresel koordinat sistemi uyumlaştırılması motion capture programı &quot;Yeni Hizalama gerçekleştir&quot;. <ol><li> Kayıt obje koyarak kökenini tanımlayınHareket yakalama programı test masa ve tıklayarak &quot;Sayısallaştır&quot; nin sağ üst köşesindeki ct. Bir kutunun üstündeki kayıt nesnesi yerleştirerek ve &quot;Sayısallaştır&quot; linkine tıklayarak Z-eksenini tanımlayın; Z ekseni masa diktir. </li><li> Tablonun uzunluğu boyunca kutusunda kayıt nesnesi hareketli ve &quot;Sayısallaştır&quot; linkine tıklayarak Z / Y + düzlemini tanımlayın; Y-ekseni masa ve X-ekseninin uzunluğuna paralel tablonun genişliği paraleldir. </li></ol></li><li> İki flaş bağlantı noktalarına LED&#39;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&#39;e bakınız. LED&#39;lerin bir şerit grafik benzeri ekran, gerçek zamanlı olarak izleniyor sağlamak için eksik veri görünümü seçin. <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/52841/52841fig3.jpg" /><strong&gt; LED&#39;lerin Şekil 3. Yerleştirme. 1 sağ ve sol uyluk, şaft ve ayak için sert cisimlerin (her rijit gövde üzerinde 4 LED&#39;ler) oluşur Strobe. Strobe 2 sağ ve sol pelvis, sternum belirteçleri ve bireysel LED&#39;ler için katı cisimlerin oluşmaktadır. </li></ol></li><li> Bebek mobil bilgisayar programı kurmak. <ol><li> 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. </li><li> 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 &quot;Varsayılan olarak kullan zmin&quot; onay Gün 2 edinimi durumu için kullanılır. </li><li> &quot;StreamframesAllFrames&quot; seçin ve etkinleştirmek için &quot;Gönder&quot; butonuna tıklayınızMobil programı, belirtilen kriterlere göre bebek cep etkinleştirmek için motion capture sistemi verilerini kullanmak için. </li></ol></li><li> Video kameralar ayarlayın. <ol><li> Üç senkronize videolar için video bilgisayar programı (sağ lateral, lateral, havai görüşlerini sol) başlatın. </li><li> Yüz ifadeleri ve göz bakışını kaydetmek için bebeğin başının üzerine ek video kamera başlatın. </li></ol></li></ol> 2. Bebek Hazırlığı <ol><li> 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. <ol><li> İlk olarak, bir güven tonda, &quot;Ben buradayım, her şey tamam&quot; demek için ebeveynin isteyin. </li><li> İkincisi, askbebek güven ise üst bebeğin görünümünde durmak. </li><li> 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. </li></ol></li><li> , Bebek soyunmaya bebek mobil altında bebek yerleştirin ve gövde boyunca yerleştirilen bir Velcro bant kullanarak tabloya bebeği sabitleyin. </li><li> Bebek masaya sabitlenir sonra, bebekte sternum belirteçleri ve pelvik, uyluk, incik ve ayak sert organları yerleştirin. </li></ol> 3. Bebek Gezici Öğrenim Görev <ol><li> Her gün, eşzamanlı hareket yakalama sistemi, mobil bilgisayar programı ve video kameralar başlatarak mobil öğrenme görevi başlatın. <ol><li> Min 0 ila 2, bazal duruma iki gün, bebek kendiliğinden tekme gözlemleyin. </li><li> 2 mil boyunca Gün 1bebek mobil programı sürekli her ayağın katı cismin üzerindeki LED&#39;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&#39;de sarı daire sağ ayak rijit gövde üzerinde LED. Marker 21 merkez sol ayak rijit gövde üzerinde LED. </li><li> 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. </li><li> Dk 2&#39;den 8&#39;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 &quot;3 sn kuralı&quot; eşiğin üzerinde ayaklarını tutarak karşı aktif bacak keşif hareketleri teşvik eder. </li><li> Bebek mobil takviyesi olmadan kendiliğinden başladı olarak min 8-10, tükenme durumundan Gün 2 gözlemlemek. </li></ol></li><li> 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. <ol><li> 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. </li><li> Içinde bebeğin alt ekstremite tutun5 saniye boyunca genişletilmiş, anatomik pozisyon. Bu kalibrasyon pozisyonda tüm eklem açıları 0 ° olarak tanımlanır. </li></ol></li><li> 2. Gün, antropometrik veri toplamak. <ol><li> Bir dijital elektrik ölçekte her bebek tartılır. </li><li> 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. </li></ol></li></ol> 4. Veri Analizi <ol><li> 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&#39;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. <ol><li> 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. </li><li> 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. </li><li> 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. </li><li> 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. </li></ol></li><li> 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. </li><li> Süreç konum verisi ve özel Matlab programları kullanılarak özü başladı. <ol><li> Özel bir Matlab programına hareket yakalama sisteminden çıkarılan Yük pozisyon veri dosyaları kübik spline kullanarak eksik konum verilerini (20 ardışık kare maksimum) katmak için. </li><li> (A) 5 Hz&#39;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&#39;de açıklandığı gibi plantar. </li><li> 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. </li></ol></li><li> Bütün tekmeler için özel Matlab programlarını kullanarak kinematik parametreleri hesaplamak. <ol><li> Mobil 3. aktive Her yürüyerek LED z-yönünde (dikey, görev özgü yönü) olarak hesaplayın pozisyon varyans. </li><li> 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. </li><li> 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. </li></ol></li><li> Bütün tekmeler için, senkron video verisini görüntüleyerek temassız tekmeler tespit. Özel Matlab programlarını kullanarak temassız tekmeler için kinetik parametreleri hesaplayınız. <ol><li> 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&#39;in antropometrik model bebekler için modifiye denklemlerden uyluk, incik ve ayak bölümleri. </li><li> Mekansal manipülasyonlar 20 vida teorisi kullanılarak hareket aşağıdaki denklemle terimleri hesaplayın. <img alt="Denklem 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841equation1.jpg" /> M (θ) atalet matrisi Lagrange yaklaşımı kullanılarak elde edilir, <img alt="theta1" src="/files/ftp_upload/52841/theta1.jpg" /> Coriolis ve merkezkaç tork matrisi, N (θ) yerçekimsel (GRA) torkları ve T kas (MUS) torkları. </li><li> Temassız tekmeler, vücut segment eylemsizlik parametreleri ve hareket biyomekanik denklemden 3D kinematik verileri kullanarak ortak torkları hesaplayın. </li><li> 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. </li><li> 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&#39;dan ve MDT momentleri ve kalça MUS GRA&#39;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). </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Gibson, E. J., Pick, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> An Ecological Approach to Perception, Learning and Development. , (2000).</li><li>Thelen, E., Smith, L. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> A Dynamic Systems Approach to the Development of Cognition and Action. , (1994).</li><li>Sargent, B., Schweighofer, N., Kubo, M., Fetters, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Infant+exploratory+learning:+influence+on+leg+joint+coordination.">Infant exploratory learning: influence on leg joint coordination.</a> PLoS One. 9 (3), e91500 (2014).</li><li>Rovee-Collier, C. K., Gekoski, M. J., Reese, H. W., Lipsitt, L. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+economics+of+infancy:+A+review+of+conjugate+reinforcement.">The economics of infancy: A review of conjugate reinforcement.</a> Adv Child Dev Behav. 13, 195-255 (1979).</li><li>Heathcock, J. C., Bhat, A. N., Lobo, M. A., Galloway, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+performance+of+infants+born+preterm+and+full-term+in+the+mobile+paradigm:+learning+and+memory.">The performance of infants born preterm and full-term in the mobile paradigm: learning and memory.</a> Phys. Ther. 84 (9), 808-821 (2004).</li><li>Haley, D. W., Weinberg, J., Grunau, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cortisol,+contingency+learning,+and+memory+in+preterm+and+full-term+infants.">Cortisol, contingency learning, and memory in preterm and full-term infants.</a> Psychoneuroendocrinology. 31 (1), 108-117 (2006).</li><li>Angulo-Kinzler, R., Ulrich, B. D., Thelen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-month-old+infants+can+select+specific+leg+motor+solutions.">Three-month-old infants can select specific leg motor solutions.</a> Motor Control. 6 (1), 52-68 (2002).</li><li>Tiernan, C. W., Angulo-Barroso, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Constrained+motor-perceptual+task+in+infancy:+effects+of+sensory+modality.">Constrained motor-perceptual task in infancy: effects of sensory modality.</a> J. Mot. Behav. 40 (2), 133-142 (2008).</li><li>Chen, Y., Fetters, L., Holt, K., Saltzman, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Making+the+mobile+move:+constraining+task+and+environment.">Making the mobile move: constraining task and environment.</a> Infant Behav. Dev. 25 (2), 195-220 (2002).</li><li>Ohr, P. S., Fagen, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditioning+and+long-term+memory+in+three-month-old+infants+with+Down+syndrome.">Conditioning and long-term memory in three-month-old infants with Down syndrome.</a> Am. J. Ment. Retard. 96 (2), 151-162 (1991).</li><li>Thelen, E., Hidden Ulrich, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=skills:+A+dynamical+system+analysis+of+treadmill+stepping+in+the+first+year.">skills: A dynamical system analysis of treadmill stepping in the first year.</a> Monogr Soc Res Child Dev. 56 (1), 1-98 (1991).</li><li>Soderkvist, I., Wedin, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determining+the+movements+of+the+skeleton+using+well-configured+markers.">Determining the movements of the skeleton using well-configured markers.</a> J. Biomech. 26 (12), 1473-1477 (1993).</li><li>Schneider, K., Zernicke, R. F., Ulrich, B. D., Jensen, J. L., Thelen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Understanding+movement+control+in+infants+through+the+analysis+of+limb+intersegmental+dynamics.">Understanding movement control in infants through the analysis of limb intersegmental dynamics.</a> J. Mot. Behav. 22 (4), 493-520 (1990).</li><li>Jensen, J. L., Schneider, K., Ulrich, B. D., Zernicke, R. F., Thelen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Adaptive+dynamics+of+the+leg+movement+patterns+of+human+infants:+I.+the+effects+of+posture+on+spontaneous+kicking.">Adaptive dynamics of the leg movement patterns of human infants: I. the effects of posture on spontaneous kicking.</a> J. Mot. Behav. 26 (4), 303-312 (1994).</li><li>Fetters, L., Sapir, I., Chen, Y. P., Kubo, M., Tronick, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spontaneous+kicking+in+full-term+and+preterm+infants+with+and+without+white+matter+disorder.">Spontaneous kicking in full-term and preterm infants with and without white matter disorder.</a> Dev. Psychobiol. 52 (6), 524-536 (2010).</li><li>Emmerick, R., Wagenaar, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+walking+velocity+on+relative+phase+dynamics+in+the+trunk+in+human+walking.">Effects of walking velocity on relative phase dynamics in the trunk in human walking.</a> J. Biomech. 29 (9), 1175-1184 (1996).</li><li>Kelso, J. A., Scholz, J. P., Schoner, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nonequilibrium+phase+transitions+in+coordinated+biological+motion:+critical+fluctuations.">Nonequilibrium phase transitions in coordinated biological motion: critical fluctuations.</a> Physics Letters A. 134 (6), 8-12 (1986).</li><li>Schneider, K., Zernicke, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mass,+center+of+mass,+and+moment+of+inertia+estimates+for+infant+limb+segments.">Mass, center of mass, and moment of inertia estimates for infant limb segments.</a> J. Biomech. 25 (2), 145-148 (1992).</li><li>Sun, H., Jensen, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Body+segment+growth+during+infancy.">Body segment growth during infancy.</a> J. Biomech. 27 (3), 265-275 (1994).</li><li>Murray, R. M., Li, Z., Sastry, S. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation. , (1994).</li><li>Galloway, J. C., Koshland, G. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=General+coordination+of+shoulder,+elbow+and+wrist+dynamics+during+multijoint+arm+movements.">General coordination of shoulder, elbow and wrist dynamics during multijoint arm movements.</a> Exp. Brain Res. 142 (2), 163-180 (2002).</li><li>Angulo-Kinzler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exploration+and+selection+of+intralimb+coordination+patterns+in+3-month+old+infants.">Exploration and selection of intralimb coordination patterns in 3-month old infants.</a> J. Mot. Behav. 33, 363-376 (2001).</li><li>Fetters, L., Chen, Y. P., Jonsdottir, J., Tronick, E. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Kicking+coordination+captures+differences+between+full-term+and+premature+infants+with+white+matter+disorder.">Kicking coordination captures differences between full-term and premature infants with white matter disorder.</a> Hum. Mov. Sci. 22, 729-748 (2004).</li><li>Jeng, S., Chen, L., Yau, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Kinematic+analysis+of+kicking+movements+in+preterm+infants+with+very+low+birth+weight+and+full-term+infants.">Kinematic analysis of kicking movements in preterm infants with very low birth weight and full-term infants.</a> Phys. Ther. 82, 148-159 (2002).</li><li>Jensen, J. L., Thelen, E., Ulrich, B. D., Schneider, K., Zernicke, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Adaptive+dynamics+of+the+leg+movement+patterns+of+human+infants:+III.+age-related+differences+in+limb+control.">Adaptive dynamics of the leg movement patterns of human infants: III. age-related differences in limb control.</a> J. Mot. Behav. 27, 366-374 (1995).</li><li>Piek, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+quantitative+analysis+of+spontaneous+kicking+in+two-month-old+infants.">A quantitative analysis of spontaneous kicking in two-month-old infants.</a> Hum. Mov. Sci. 15, 707-726 (1996).</li><li>Thelen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Developmental+origins+of+motor+coordination:+Leg+movements+in+human+infants.">Developmental origins of motor coordination: Leg movements in human infants.</a> Dev. Psychobiol. 18, 1-22 (1985).</li><li>Vaal, J., van Soest, A. J., Hopkins, B., Sie, L. T. L., van der Knaap, M. 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>

Çıkar çatışması ilan etti.

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.</s...

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. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig1.jpg" /> Şekil 1: Bebek mobil görevi aktive tekme. </sanal eşiği (kırmızı kesikli çizgi) geçtiğinde strong&gt; 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. <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/52841/52841fig2.jpg" /> 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&#39;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.

<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

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.

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 ...

Watch this Scientific Journal Video about Quantifying Learning in Young Infants: Tracking Leg Actions During a Discovery-learning Task at JoVE.com

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.

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

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 Görüntüleme.  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.

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

Studying the Neural Basis of Adaptive Locomotor Behavior in Insects

Studying the neural basis of walking behavior, one often faces the problem that it is hard to separate the neuronally produced stepping output from those leg movements that result from passive forces and interactions with other legs through the common contact with the substrate. If we want to understand, which part of a given movement is produced by nervous system motor output, kinematic analysis of stepping movements, therefore, needs to be complemented with electrophysiological recordings of motor activity. The recording of neuronal or muscular activity in a behaving animal is often limited by the electrophysiological equipment which can constrain the animal in its ability to move with as many degrees of freedom as possible. This can either be avoided by using implantable electrodes and then having the animal move on a long tether (i.e. Clarac et al., 1987; Duch &amp; Pfl&uuml;ger, 1995; B&ouml;hm et al., 1997; Gruhn &amp; Rathmayer, 2002) or by transmitting the data using telemetric devices (Kutsch et al, 1993; Fischer et al., 1996; Tsuchida et al. 2004; Hama et al., 2007; Wang et al., 2008). Both of these elegant methods, which are successfully used in larger arthropods, often prove difficult to apply in smaller walking insects which either easily get entangled in the long tether or are hindered by the weight of the telemetric device and its batteries. In addition, in all these cases, it is still impossible to distinguish between the purely neuronal basis of locomotion and the effects exerted by mechanical coupling between the walking legs through the substrate. One solution for this problem is to conduct the experiments in a tethered animal that is free to walk in place and that is locally suspended, for example over a slippery surface, which effectively removes most ground contact mechanics. This has been used to study escape responses (Camhi and Nolen, 1981; Camhi and Levy, 1988), turning (Tryba and Ritzman, 2000a,b; Gruhn et al., 2009a), backward walking (Graham and Epstein, 1985) or changes in velocity (Gruhn et al., 2009b) and it allows the experimenter easily to combine intra- and extracellular physiology with kinematic analyses (Gruhn et al., 2006).
We use a slippery surface setup to investigate the timing of leg muscles in the behaving stick insect with respect to touch-down and lift-off under different behavioral paradigms such as straight forward and curved walking in intact and reduced preparations.

We describe a method to record motor activity, timed to the electrically recorded tarsal contact signal in a tethered insect, walking on a slippery surface. This is used to study the neural basis of adaptive behavior under reduced influence of mechanical interaction between legs through the substrate.

Böcekler Adaptif Lokomotor Davranış Sinir Dayanak incelenmesi

Studying the neural basis of walking behavior, one often faces the problem that it is hard to separate the neuronally produced stepping output from those ...

Nörobilim

Examining Recall Memory in Infancy and Early Childhood Using the Elicited Imitation Paradigm

The ability to recall the past allows us to report on details of previous experiences, from the everyday to the significant. Because recall memory is commonly assessed using verbal report paradigms in adults, studying the development of this ability in preverbal infants and children proved challenging. Over the past 30 years, researchers have developed a non-verbal means of assessing recall memory known as the elicited or deferred imitation paradigm. In one variant of the procedure, participants are presented with novel three-dimensional stimuli for a brief baseline period before a researcher demonstrates a series of actions that culminate in an end- or goal-state. The participant is allowed to imitate the demonstrated actions immediately, after a delay, or both. Recall performance is then compared to baseline or to performance on novel control sequences presented at the same session; memory can be assessed for the individual target actions and the order in which they were completed. This procedure is an accepted analogue to the verbal report techniques used with adults, and it has served to establish a solid foundation of the nature of recall memory in infancy and early childhood. In addition, the elicited or deferred imitation procedure has been modified and adapted to answer questions relevant to other aspects of cognitive functioning. The broad utility and application of imitation paradigms is discussed, along with limitations of the approach and directions for future research.

The elicited imitation procedure was established to examine the development of recall memory in infancy and early childhood. This procedure has been widely used to establish a solid foundation of the nature of recall memory in infancy and early childhood.

Ortaya çıkarılan İmitasyon Paradigm&#39;i kullanma Bebeklik ve Erken Çocuklukta hatırlayın Belleği incelenmesi

The ability to recall the past allows us to report on details of previous experiences, from the everyday to the significant. Because recall memory is ...

Davranış

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.

İnsan Bebekler Serbestçe-davrandığını Sosyal Etkileşim sırasında Niyet Multimodal Sinir Coded Yeni Bir Deneysel ve Analitik Bir Yaklaşım

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.

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.

"Motor" örtülü Motor sıralı öğrenme: ayak adım seri tepki zaman görev

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

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.

Bebeklerde nesne kategori göz izleme paradigmaları ile dil rolünü tanımlama

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.

Okul Çağındaki Çocuklarda Yöntem ve Etki Alanları Arasında İstatistiksel Öğrenmenin Online Platform ve Nörogörüntüleme Teknikleri Ile Ölçülmesi

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

Erasmus merdiveni kullanılarak farelerde ince motor performansın otomatik olarak değerlendirilmesi

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.

Yazar Spotlight: Erasmus Merdiveni Kullanılarak Motor Öğrenme ve Miyelin Plastisite Çalışmalarının Otomatik Değerlendirmesi Yoluyla Nöral Mekanizmaların Ortaya Çıkarılması 

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 Merdiveni Kullanılarak Farelerde İnce ve İlişkisel Motor Öğrenmenin İzlenmesi

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.

Çok sensörlü giyilebilir bir cihaz kullanarak bebeğin kaba motor yeteneklerinin niceliksel değerlendirmesi

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

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

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

PLAYLIST