Bu çalışma Çocuk Sağlığı ve İnsan Gelişimi (NICHD) Ödül # P01 HD064653-01 Eunice Kennedy Shriver Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından desteklenmiştir. Içeriği sadece yazarların sorumluluğundadır ve mutlaka NICHD veya Ulusal Sağlık Enstitüleri resmi görüşlerini temsil etmemektedir.

Aşağıdaki protokol incelenmiş ve Houston Üniversitesi Kurumsal Değerlendirme Kurulu tarafından onaylandı. Tüm bebek deneklerin velinin aldığını, okuduğunu ve katılım öncesinde onam formu imzaladı. Bebekler bir yaşına uygun oyuncak seçti oysa Veliler ücretsiz otopark ve çalışmaya katılımları için tazminat olarak 20 $ hediye kartla cezalandırıldı. Işe bebek konuları aşağıdaki kriterlerini karşıladı: 6 ile 24 ay arası 1) Yaşı. 2) Bebek, sağlıklı, normal büyüme ve gelişme vardı ve doğum sorunları, sarsılmaların, nöbet, felç veya öğrenme güçlüğü öyküsü yoktu. Test bir bebek dışlayacak bazı ortak gelişimsel engelli örnekleri yutma güçlüğü, beslenme yetersizliğinden ve gebelik sırasında anne tarafından alkol veya uyuşturucu kullanımı vardır. Kafa derisi EEG ile multimodal nöral faaliyet eş zamanlı kayıt için basitleştirilmiş bir akış şemasıdır veSerbest davrandığını bebeklerde lerle Şekil 1 &#39;de sunulmuştur. 1. Aydınlatılmış Onam <ol><li> Ebeveynlere deneysel oda gösterin ve kısaca onlara deney amacını açıklar. </li></ol> 2. Saç Derisi EEG Hazırlık <ol><li> Not: EEG sistemi kullanılmıştır (Tablo 1) çıkarılabilir elektrotlar ile bir aktif elektrot sistemi oluşur. Empedans seviyeleri LED&#39;leri kullanarak elektrotlar üzerinde gösterilir. </li><li> Cm bebeğin baş çevresi ölçün. Başın arkasında kaşları üzerinde ve oksipital önem etrafında geçen, başın en geniş parçası etrafında bir ölçüm bandı yerleştirin. Not: baş çevresi ölçümü uygun boyutta bir EEG kap seçilmesi için gereklidir. Tablo 1&#39;de açıklanan bebek nüfus için özel boyutları vardır. </li><li> Tarafından belirtilen gibi bir uygun büyüklükte bir EEG kap (Tablo 1) ile ilgili bir yer elektrotlar10-20 uluslararası sistem. Kapak kafa derisi üzerinde elektrotların doğru yerleştirilmesini sağlar. Not: bebek çalışması konuma geldiğinde zaman hazır kap tercih edilir. Kafa büyüklüğü hakkında bilgi saatinden önce ebeveynlerden alınan ya da çevrimiçi [http://www.cdc.gov/growthcharts/html_charts/hcageinf.htm] tabloları kullanarak yaklaşık olarak hesaplanabilir. Baş ölçüm araştırmacının yaklaşım karşılık vermezse, yeni bir kapak hazırlanmış olmalıdır. Birden kapaklar ve elektrot varsa, birden kapaklar hazırlık süresini en aza indirmek için önceden ayarlanabilir. </li><li> Ebeveyne jelleşme prosedürü açıklar. Onlara her elektrot jeli uygulayın ve onların deride iğne hissediyorum izin için kullanılan künt iğne ve şırınga göster. Jelleşme prosedürü üzerinde gitmek için bir demo EEG elektrodu ve saç derisi kapağı kullanın. </li><li> Saçlı deri yüzeyinin midsagital düzlemi boyunca inion nasion mesafeyi ölçün. Scal sığdırmak için devam edinBebek arkasından p kap. </li><li> Başın tepe ile Cz elektrot hizalayın. Hizalayın ve nasion ve inion arasındaki mesafenin alnına yaklaşık% 10 Fp1 ve FP2 elektrotlar ortalamak geçin. Başın midsagital düzlemi boyunca simetrik derisi kapağını hizalayın. Emin orta elektrotlar [AFZ, Fz, FCz, Cz, CPZ, Pz, POZ, Oz] yapın nasion ve inion ile uyumludur. Bittiğinde, çene altına takarak kapağı sabitleyin. Not: o / o EEG kap ile donatılmış edilirken bebeği oyalamalıyız. Bir yaş uygun video yaygın Kurulum sırasında bebeklerin dikkatini dağıtmak için kullanılır. </li><li> Kontrol kutusuna referans zemin ve kayıt elektrotlar bağlayın. Kontrol kutusundan empedans göstergelerine açın. </li><li> Zemin ve referans elektrotlar ile başlayarak, 60 kohm Aşağıdaki her elektrot önlemlerinin empedansı kadar kafa derisi ve elektrot arasındaki boşluğa elektrolit jel enjekte küçük bir şırınga kullanın. Bu ind olduğunuelektrotlar üzerinde sarı veya yeşil ışıkla gili. EEG elektrot hazırlanması ilgili ayrıntılı bilgiler 4 mevcuttur. Not: jelleşme prosedürü sırasında, bebek çeşitli nedenlerle (merak, korku, yönlendirilir dikkat) için yaptığı / başını hareket olabilir. Bu nedenle ikinci deneyci veya ana bebek dikkatini dağıtmak için devam etmesi önerilir. Nedeniyle konunun beklenmedik hareketine iğne ile bebeğin yüzünü vurma riskini önlemek için bebeğin başının arkasından şırınga kullanın. </li><li> USB dönüştürücü fiber optik-kullanan bir USB bağlantı noktası üzerinden sunucu bilgisayara amplifikatörler bağlayın. Not: Şekil 2A EEG başlık ve IMU yerleştirme ile bebek konu kurulumunu göstermektedir. Konuya yük serbest hareketlilik sağlayan elektrot kabloları ve kontrol kutusu kaldırdı dikkat edin. Şekil 2B 10-20 etiketleme sistemi aşağıdaki EEG Çanak en elektrot konumları bir topografik görüntüler. </li></ol> 3. lerle Hazırlık <ol><li> IMU yazılımını açın. Grafik arayüz üzerinde &quot;Yeni&quot; üzerine tıklayın. </li><li> Sonra Imus yapılandırmak için iletişim kutusunda &quot;Configure&quot; butonuna tıklayınız. 128 Hz örnekleme frekansını ayarlayın. </li><li> Baş, göğüs ve bebeğin sağ ve sol bilek Imus sabitleyin. Not: Şekil 2A bakınız. Buna paralel olarak, Imus ile denemenin bileklerini uygun. Emin olun lerle atalet ölçüm hataları en aza indirmek için vücuda iyi sabitlenir. </li><li> Kayışları kullanarak, el bileğinin sırt tarafında bilek Imus yerleştirin. Bir koşum takımı kullanılarak göğüs merkezine yakın ventral yüzeyinde göğüs IMU yerleştirin. </li><li> O çene sol tarafında yakın olacak şekilde kafa derisi kapağının çene askıları baş IMU takın. Onlar odaklı LED ışık ile, dışa bakacak şekilde Imus yerleştirin. Not: lerle her biri yaklaşık 22 gr ağırlığında ve onların küçük boyutlu ve hafif m engel olası değildirovement. Ek bir deneyci aşama 2.8 &#39;de tarif edilen nedenlerden dolayı bebek dağıtmak için gerekli olabilir. </li></ol> 4. Video Yakalama ve Veri Akımlar senkronizasyonu <ol><li> Talep video kamera (18), bebek (12), aktörün (14), ve LED tetikleyici (13) tüm açıkça görülebilir ve böylece. Şekil 4 Bkz. Not: Video kayıtları görsel bilgi notuna ve deneyci tarafından tetiklenen davranışların segmentasyon, yanı sıra kayıt oturumunun başında ve sonunda onay sağlamak için kullanılır. </li><li> EEG tetikleme giriş / çıkış muhafaza (7) bağlayın (5) ve lerle (4). Şekil 3 Bkz. Not: (7), Şekil 3&#39;te gösterilen bir özel giriş / çıkış muhafazası bir kayıt tüm kaydedilen veri akışları (EEG, lerle ve video) ve böylece kullanımı olay işaretlerini hizalamak için tasarlanmıştır (video gibi) ya da analiz yardım Başka bir kayıt (örneğin EEG veya hızlanma gibi). Bu kullanarak gerçekleştirilir, depresif, (DB-25 paralel port üzerinden) EEG (Ground + V) tetikleme darbesi bir aktif-düşük göndereceğiz tek anlık buton, ve video (mini-DIN-6 bağlantı aracılığıyla) IMU (tarafından video kameranın görüş alanı), eş zamanlı olarak kayıtları konumlandırılmış bir ışık-yayan diyot (LED) aydınlatıcı. A 7404 IC mantık invertörlü çip LED güç için gerekli gerilim potansiyeli sağlayarak, yüksek devlet (+ V) nabız düşük devlet (Toprak) dönüştürmek için kullanıldı. </li><li> Tetik düğme ve veri toplama bilgisayara yakın bir deneyci yazıldı. Deneyci, tetiği işletim deney boyunca veri kalitesinin izlenmesi ve verilerin kaydedilmesi sorumludur. </li></ol> Test Çevre 5. Hazırlık <ol><li> Şekil 4 Bkz. </li></ol> 6. Veri Toplama <ol><li> &quot;Empedans seçerek kontrol yazılımı kullanılarak EEG elektrotları başlangıç ​​empedans değerlerini kaydedin&quot;Sekmesinde, radyo düğmesi tıklayarak&quot; Empedans On &quot;(stabilize etmek elektrot empedans değerleri için yaklaşık 5 sn bekleyiniz) ve tıklayarak&quot; Kontrol kaydet empedans &quot;radyo düğmesini empedanslarının kaydedin. Şekil 5&#39;e bakınız. </li><li> Hiçbir filtreler EEG veri toplama sırasında uygulanır. </li><li> EEG kaydedici programında, EEG verilerini recoding başlamak için daha sonra &quot;Play&quot; &quot;Monitör&quot; seçeneğini tıklayın. Şekil 6 Bkz. </li><li> IMU yazılımında, IMU verileri kaydetmeye başlamak için iletişim kutusunda &quot;Stream&quot; ve daha sonra &quot;Kaydet&quot; butonuna tıklayınız. Şekil 7 bakınız. </li><li> Üç tetikler (III) giriş / çıkış muhafaza (7) üzerine basma kullanarak deney başlangıç ​​sinyal uygulayın. Kayıt sırasında 1 dakika boyunca bebek dinlendirin. Bu ilk temel verileri sağlar. </li><li> Deneyi gerçekleştirmek ve gerektiğinde bebek konu molalar izin verir. Her deney deneme bir dönüş alma görevi oluşur nerede aktör gösterileriBir nesneyi kullanarak bebeğe bir eylem (genellikle, ama her zaman değil, bir oyuncak), bir taklit yanıtını başlatmak için bir çaba bebeğe geçirir ve nihayet geri bebek nesneyi alır. Not: Bu değişim genellikle 4-5 çalışmalarda veya bebek nesne başka ilgi gösteriyor kadar tekrarlanır. </li><li> Oturumun çevre göz önüne alındığında, video kayıt kullanarak veri toplama sonra her davranışın zamanlamalarını açıklama. </li><li> EEG elektrotları son empedans değerlerini kaydedin. Adım 6.1 bakınız. </li><li> EEG elektrot 3D tarayıcı ve yazılım ve ilgili yazılımları kullanarak EEG elektrotları 3D mekansal koordinatlarını Digitize. </li><li> 3D tarama yazılımını başlatın. &quot;Dosya&quot; ve &quot;yeni bir çalışma alanı&quot; seçeneğini seçmek için gidin. Çalışma alanının ilk sekmesinde elektrot pozisyonu dosyasını yükleyin ve depolama sekmesinde gerekli bilgileri sağlamak. </li><li> Tarama araç çubuğunda, yıldızı &quot;tıklayınt tarama &quot;. Kapağındaki değişen ışık desenleri takip ederek elektrot konumları taramak için, yaklaşık 30 cm bebeğin kafasından, 3D tarayıcı kullanın. Tarama işlemi tamamlandıktan sonra, yazılım otomatik olarak sonuçlarını kaydedecektir. Not: başın arkasında, kablolar nedeniyle bebeğin başının küçük boyutu elektrotlar üzerindeki ışıkları bloke edebilir. Yazılım kullanıcı sonuçlarını ödün vermeden tarama bazı elektrotlar kaldırmak için izin verir. Gerekirse tarama oksipital elektrotları çıkarın. </li></ol> 7. Davranışsal bölümleme <ol><li> Deney oturumun video kaydı kontrol edin ve tetik LED&#39;i yanıp söner zamanı işaretlemek (yani deney başlar ve biter), ve ne zaman adım 6.6 başlangıcı ve sonunda daha önce bahsedilen davranışların herhangi. </li></ol> 8. Kaynak Görüntüleme <ol><li> Not: Kaynak görüntüleme doğru bir jeneratör belirleyebilirEEG beynin içindeki potansiyelleri ve genellikle ileri ve ters problem çözme 5 oluşur. </li><li> Böyle yaşamın 6,7 ilk iki yıl için (ay) yaş bir fonksiyonu olarak ortalama MRG şablonları içeren Nörogelişimsel MRI veritabanı gibi kamu malı veritabanlarından Yüksek çözünürlüklü T1 ağırlıklı Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) verileri edinin. Not: Bu çalışma bebeklerin sadece yaşa uygun ileri kafa modelleri kullanır ve MRG şablonu seçerek bu nedenle seks bilgileri dikkate alınmaz). </li><li> Nörogelişimsel MR veritabanından 8&#39;den MRG hacimleri olarak (yani, gri madde, beyaz cevher, kafa derisi, iç ya da dış kafatası) baş bölmeleri dahil sınır elemanları modelleri (BEM) için kaynak hacimlerini edinin. </li><li> Ön işlem BEM MR hacim Curry 7 veya benzeri beyin görüntüleme yazılım paketi beyin ve kafa bölmeleri yüzeyini ayıklanması gerçekçi bir kafa modeli elde etmek için. </li><li> MR ağırlıklı T1 içe aktarın. Elle gibi sol / sağ ön aurikular noktaları ve beyin görüntüleme yazılımı içinde nasion veya benzer bir paket olarak üç referans noktaları belirlemek. </li><li> MR adlı uzay ve MR belirtilen referans noktaları takarak öznenin alan ve beyin görüntüleme yazılımı veya benzeri paketini kullanarak adımlarla 6,9-6,11 3D tarayıcı ile elde edilen fiducials arasına katı geometrik dönüşüm elde etmek için EEG ve MRG alanı Co-kayıt. </li><li> Ileri modeli çözün. Not: İleri problem başının ve baş hacmi 9,10 elektriksel iletkenlik özellikleri geometrisini temsil eden bir kafa modeli tanımını kapsar. </li><li> Ters sorunu çözmek Not: ters problem konum, güç ve sinyal işleme teknikleri 11 ile kafa derisi EEG sinyallerinden beyinde bir kaynaktan bir zaman süreci anlaması için çalışır. </li><li> Sürekli SegmentGörev başlangıcı etrafında denemeler içine EEG verileri (örn., Taklit, gözlem kesimleri) 2 sn uzunluğu öncesi ve sonrası görev başlangıç ​​kesimleri ile. Her denemede &quot;kötü kanallar&quot; ve diğer artefakt çalışmalarda yüksek empedanslı kanalları tanımlayın. Ön işlem artefakt reddi için EEG verileri ICA kullanarak ve eser-ücretsiz kanalları komşu ortalaması ile kötü kanalları yeniden. 12,13,14. </li><li> Mümkün olan en iyi kaynak yerleri belirlemek için tüm beyin üzerinde arar otomatik optimizasyon algoritmasına girdi olarak öne modelini kullanın. </li><li> Görme tahmin kaynakları analiz ve en beklentiniz deney doğadan ön bilgilere dayanarak eşleşecek çözüm pick up ve bunları dikkatle yorumlamak. Not: Bu adım sebebiyle ters problemin kötü poz doğaya biri en önyargılı olduğunu, yani kaynakların farklı konfigürasyonları aynı yüzey potansiyelleri neden olabilir. Bu nedenle, Verilen bir kafa modeli ve ters bir yöntem de çalıştığını doğrulamak için bir sağlamlık denetimi gerçekleştirmek için yararlı olabilir. </li><li> Bilinen bir simüle dipol lokalize bir aklı kontrolü yapın. Yani, verilen kafa modeli yer için bilinen yapılandırma ile dipol ve bu dipol için simüle gerilimler elde etmek için ileri sorunu çözmek. </li><li> O simüle dipolleri döndürür emin olmak için, aynı kafa modeli bu gerilimleri ters sorununu çözün. Not: Bu aklı kontrolleri başlangıçta yüksek bir doğruluk derecesi yerleştirilen dipolleri dönmelidir. </li></ol>

<ol>
	<li>Woodward, A. L., Gerson, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mirroring+and+the+development+of+action+understanding.">Mirroring and the development of action understanding.</a> Phil. Trans. R. Soc. B. 369 (1644), (2014).</li><li>Makeig, S., Gramann, K., Jung, T. -. P., Sejnowski, T. J., Poizner, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Linking+brain,+mind+and+behavior.">Linking brain, mind and behavior.</a> Int J Psychophysiol. 73 (2), 95-100 (2009).</li><li>Gramann, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cognition+in+action:+imaging+brain/body+dynamics+in+mobile+humans.">Cognition in action: imaging brain/body dynamics in mobile humans.</a> Rev. Neurosci. 22 (6), 593-608 (2011).</li><li>GmbH Brain Products. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> actiCAP Operating Instructions. , (2013).</li><li>Grech, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Review+on+solving+the+inverse+problem+in+EEG+source+analysis.">Review on solving the inverse problem in EEG source analysis.</a> J Neuroeng Rehabil. 5 (25), (2008).</li><li>Sanchez, C. E., Richards, J. E., Almli, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neurodevelopmental+MRI+brain+templates+for+children+from+2+weeks+to+4+years+of+age.">Neurodevelopmental MRI brain templates for children from 2 weeks to 4 years of age.</a> Dev Psychobiol. 54 (1), 77-91 (2012).</li><li>Richards, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neurodevelopmental+MRI+Database.">Neurodevelopmental MRI Database.</a> , (2010).</li><li>Fuchs, M., Wagner, M., Kastner, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Boundary+element+method+volume+conductor+models+for+EEG+source+reconstruction.">Boundary element method volume conductor models for EEG source reconstruction.</a> Clin. Neurophysiol. 112, 1400-1407 (2001).</li><li>Song, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Anatomically+Accurate+Infant+Head+Models+for+EEG+Source+Localization.">Anatomically Accurate Infant Head Models for EEG Source Localization.</a> J Phys Conf Ser. 434 (1), (2013).</li><li>Roche&#8208;Labarbe, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High&#8208;resolution+electroencephalography+and+source+localization+in+neonates.">High&#8208;resolution electroencephalography and source localization in neonates.</a> Hum Brain Mapp. 29 (2), 167-176 (2008).</li><li>Michel, C. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+source+imaging.">EEG source imaging.</a> Clin Neurophysiol. 115 (10), 2195-2222 (2004).</li><li>Hernandez, Z. R., Cruz-Garza, J., Tse, T., Contreras-Vidal, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=L.Decoding+of+intentional+actions+from+scalp+electroencephalography+(EEG)+in+freely-behaving+infants.">L.Decoding of intentional actions from scalp electroencephalography (EEG) in freely-behaving infants.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. , 2115-2118 (2014).</li><li>Bulea, T. C., Prasad, S., Kilicarslan, A., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sitting+and+Standing+Intention+Can+be+Decoded+from+Scalp+EEG+Recorded+Prior+to+Movement+Execution.">Sitting and Standing Intention Can be Decoded from Scalp EEG Recorded Prior to Movement Execution.</a> Front Hum Neurosci. , 8 (2014).</li><li>Cuevas, K., Cannon, E. N., Yoo, K., Fox, N. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+infant+EEG+mu+rhythm:+methodological+considerations+and+best+practices.">The infant EEG mu rhythm: methodological considerations and best practices.</a> Developmental Review. 34 (1), 26-43 (2014).</li><li>Goncharova, I. I., McFarland, D. J., Vaughan, T. M., Wolpaw, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EMG+contamination+of+EEG:+spectral+and+topographical+characteristics.">EMG contamination of EEG: spectral and topographical characteristics.</a> Clin. Neurophysiol. 114 (9), 1580-1593 (2003).</li><li>Marins, J. L., Yun, X., Bachmann, E. R., McGhee, R. B., Zyda, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+extended+Kalman+filter+for+quaternion-based+orientation+estimation+using+MARG+sensors.">An extended Kalman filter for quaternion-based orientation estimation using MARG sensors.</a> Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intelligent Robots and Systems. 4, 2003-2011 (2001).</li><li>Mullen, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+modeling+and+3D+visualization+of+source+dynamics+and+connectivity+using+wearable+EEG.">Real-time modeling and 3D visualization of source dynamics and connectivity using wearable EEG.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. , 2184-2197 (2013).</li><li>Sugiyama, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dimensionality+reduction+of+multimodal+labeled+data+by+local+fisher+discriminant+analysis.">Dimensionality reduction of multimodal labeled data by local fisher discriminant analysis.</a> J. Mach. Learn. Res. 8, 1027-1061 (2007).</li><li>Li, W., Prasad, S., Fowler, J. E., Bruce, L. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Locality-preserving+dimensionality+reduction+and+classification+for+hyperspectral+image+analysis.">Locality-preserving dimensionality reduction and classification for hyperspectral image analysis.</a> IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 50, 1185-1198 (2012).</li><li>Cruz-Garza, J. G., Hernandez, Z. R., Nepaul, S., Bradley, K. K., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+decoding+of+expressive+human+movement+from+scalp+electroencephalography+(EEG).">Neural decoding of expressive human movement from scalp electroencephalography (EEG).</a> Front Hum Neurosci. 8 (188), (2014).</li><li>Kilicarslan, A., Prasad, S., Grossman, R. G., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+accuracy+decoding+of+user+intentions+using+EEG+to+control+a+lower-body+exoskeleton.">High accuracy decoding of user intentions using EEG to control a lower-body exoskeleton.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. , 5606-5609 (1109).</li><li>Gramann, K., Jung, T. -. P., Ferris, D. P., Lin, C. -. T., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Toward+a+new+cognitive+neuroscience:+modeling+natural+brain+dynamics.">Toward a new cognitive neuroscience: modeling natural brain dynamics.</a> Front Hum Neurosci. 8 (444), (2014).</li><li>Bulea, T. C., Kilicarslan, A., Ozdemir, R., Paloski, W. H., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simultaneous+scalp+electroencephalography+(EEG),+electromyography+(EMG),+and+whole-body+segmental+inertial+recording+for+multi-modal+neural+decoding.">Simultaneous scalp electroencephalography (EEG), electromyography (EMG), and whole-body segmental inertial recording for multi-modal neural decoding.</a> J Vis Exp. 26 (77), (2013).</li><li>Odabaee, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neonatal+EEG+at+scalp+is+focal+and+implies+high+skull+conductivity+in+realistic+neonatal+head+models.">Neonatal EEG at scalp is focal and implies high skull conductivity in realistic neonatal head models.</a> NeuroImage. 96, 73-80 (2014).</li><li>Knickmeyer, R. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+structural+MRI+study+of+human+brain+development+from+birth+to+2+years.">A structural MRI study of human brain development from birth to 2 years.</a> J Neurosci. 28, 12176-12182 (2008).</li><li>Lord, C., Rutter, M., DiLavore, P. C., Risi, 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> Autism Diagnostic Observation Schedule. , (2000).</li><li>Gotham, K., Pickles, A., Lord, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standardizing+ADO+S+scores+for+a+measure+of+severity+in+autism+spectrum+disorders.">Standardizing ADO S scores for a measure of severity in autism spectrum disorders.</a> J Autism Dev Disord. 39, 693-705 (2009).</li><li>Mullen, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Mullen Scales of Early Learning. , (1995).</li><li>Wolff, J. J., Gu, H., Gerig, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=IBIS+Network.+Differences+in+white+matter+fiber+tract+development+present+from+6+to+24+months+in+infants+with+autism.">IBIS Network. Differences in white matter fiber tract development present from 6 to 24 months in infants with autism.</a> Am J Psychiatry. 169 (6), 589-600 (2012).</li></ol>

Brain Products and Brain Vision kindly financed the open access fees charged by the journal.

Açıklanan protokol gerçek zamanlı olarak bir deneyci ile etkileşim ise özgürce davranıyor bebeklerin veri toplamak için bir metodoloji sunar. Aynı anda stratejik vücut yerlerde Imus ile kinematik verilerin kayıt sırasında nöral aktiviteyi yakalamak için mobil beyin görüntüleme teknolojisi (kafa derisi EEG) kullanır. Deney oturumu da bir video kamera ile kaydedilmiştir. Üç veri kayıt sistemleri, özel bir tetik sistemi kullanılarak senkronize edilir. O / o özgürce deneme oturumu sırasında hareket olarak EEG ve IMU sistemi konuya bağlanıyor. Doğru kinematik yakalamak mümkün lerle güvenli sarılı gerekir. Konunun tam kısıtlamasız hareketlilik sağlamak için ekipman mümkün olduğunca minimal müdahaleci olmak zorundadır; Böylece sahibinin kullanımı EEG en elektrot kablolarını ve EEG kontrol kutusu desteklemek. Deneyci, daha sonra yaklaşık 15 dakika boyunca bebek ile etkileşime girer. Infant etkileşim sırasında davranışların yaşa bağlı repertuarı ortaya çıkarır. Bunlar gözlemlemek, araştırmak, dinlenme, ulaşmak-kavramak, ulaşmak-teklifi içerir ve taklit. Ancak, bazı bebeklerde nedeniyle yorgunluk, konfor, ya da stres eksikliği oturumda işbirliği isteksiz olacaktır. Çocuk ona / ondan olumsuz yanıtların oluşumunu önlemek için en dinamik ve aktif olduğunda deney planlamak için emin olun. Deney doğa oturumu boyunca kaydedilen verilerin kalitesine riskleri sunar. Bu nedenle, kayıt oturumu başlamadan önce tüm bağlantıların ve veri kalitesini test etmek ve oturum sırasında sürekli onları izlemek için çok önemlidir. Veri EEG sistemi kaliteli veri kayıt değilse, yazılımı ve tüm bağlantıları çıkarın. Yazılım yeniden başlatılmasını veya dizüstü geri ekipman bağlamadan önce, kayıt donanım yakınlık tüm olası gürültü kaynaklarını (örneğin, güç kaynakları) çıkarın. EEG donanım elektriksel gürültü kaynaklarına yakın yerleştirilir eğer çevresel gürültü alabilirsiniz sinyal amplifikatörleri içermektedir. IMU alıcı için, alıcı ve deney ve bebek arasındaki görüş doğrultusunda hiçbir girişim olduğundan emin olun. Bu deney düzeneği kafa derisi yüzeyinde elektriksel aktiviteyi ölçerek yüksek zamansal çözünürlüklü sinir verileri sağlar. Son çalışmalar, bu önerilen veri toplama yaklaşımı nöral daha iyi anlaşılmasına yol açabileceğini düşündüren, etkileyici hareketler 20 sınıflandırılamaz bilgileri tanımlamak için, tüm vücut kinematik ile birlikte bu sinyalleri, kullanan yapılabilirliğini ve fonksiyonel hareketleri 21,22 göstermiştir bebeklerde taklit temeli. Beyin dinamikleri 13,20,21 uygulanan güçlü makine-öğrenme algoritmaları içeren son katkıları daha doğal se yüzey potansiyelleri incelemek için büyüyen bir araç inşa ediyoruzhazrl. Bu önerilen kurulum araştırma soruları için olasılıklar spektrumu 2,22 ele alınması sağlar. Özellikle, bu konularda geniş bir nüfusa dayalı bebeklerin bilişsel-motor gelişim nöral temelini anlamak) bir odaklanmış araştırmalara uygulanabilir; b) Gelen davranışsal eylemin tahmini olmalı &#39;eylem ve bağlam&#39;, bebeğin niyet nöral temelini anlamak; c) gelişmekte olan beyinde bireysellik ve değişkenliği karakterize yaygın ve benzersiz sinir desenleri miktarının; ve d) taklit ve öğrenme süreçlerinin ortaya çıkması okuyan. Bu hedefler bilgilendirici beyin kaynaklı potansiyel ve hareket veya kas eserler 12,20,23 hem istatistiksel veriler zengin başa çıkabilirim makine öğrenme algoritmaları dağıtımını gerektirir. Bu çalışma bebek EEG verilerini kullanarak kortikal kaynakları ve elektrik alan potansiyelleri tahmin etmeye çalışır. NedeniyleBöyle bebek kafa iletkenlik değerleri ve kortikal madde kalınlığında bilgi eksikliği gibi teknik zorluklar, baş modeli doğru modellenmesi zor bir iştir. Daha ileri çalışmalar bebeklerde 24 noninvaziv bölgesel doku iletkenlik tahminleri için gereklidir. Bebek MRG verilerinin Kortikal yüzey segmentasyon nedeniyle gelişen insan beyninin 25 görüntüleri bulunan yoksul kontrast ek bir meydan okuma sunuyor. Gelecekteki araştırmalar bu zorlukları ele almak için gerekli ve bebek gelişimi ve davranış çeşitli nörofizyolojik karşılıklarını tahmin edilmektedir. Son olarak, önerilen deneysel protokol ve yöntemleri, muhtemel otizm spektrum bozukluğu (ASD) bebeklerde olarak gelişimsel engelli olanların çalışmasında konuşlanmış olabilir. Böyle bir uygulamada, bu iki grup (kontrol ve ASD) karakterize etmek için bir kontrol grubu ve uygun bir gelişim değerlendirmeler dahil etmek arzu edilir. Sınavaple, bir çalışma grubu Otizm Tanı Gözlem Çizelge 26 ile değerlendirilen bebek kardeşler (ASD için) tüm yüksek riskli oluşur olabilir, semptom şiddeti 27 ve Erken Öğrenme 28 Mullen Ölçekleri genel bilişsel yetenek karakterize etmek. Mevcuttur, difüzyon ağırlıklı MR incelemeleri de 29 çok arzu olurdu.

Temel insan yeteneklerinin biri stratejik hedefleri ve ödüller hizmetinde öğrenmek ve eylemleri (eylem üretimini) dağıtmak için yeteneği, uygun sosyal tepkiler üretmek için sosyal ortaklar (eylem anlayışı) hedeflerini yakalamak yeteneği ve becerisi gözlem ve taklit yoluyla 1 başkalarından öğrenmek için. Bu bilişsel-motor yetenekleri nöral baz olarak adlandırılan ayna nöron sistemi, en azından kısmen, atfedilmiştir; kimse bir eylemi gerçekleştirmeden birisi görüntülendiğinde ve bir eylem gerçekleştirdiğinde düşünülen bir sistem meşgul olmak için. Ancak, ayna nöron sistemi ve aksiyon anlayışı arasındaki potansiyel bağlantı henüz iyi 1 anlaşılamamıştır. İnsan bebeklerde bu ayna nöron sisteminin ortaya çıkışı ve gelişimini incelemek niyet ve ince taneli hareket verilerine korelasyon beyin aktivitesinin multi-modal veri toplama teknik sınırlamalar) bir engel olmuşturB) doğal olmayan (örneğin, bir video kaset tasvir bir madde ile sosyal etkileşim, elektroensefalografi sırasında eserler en aza indirmek için bir hareketsiz duruş korumak için ihtiyacı (EEG) kayıtları, vb) deneysel protokolleri dayattığı kısıtlamaları ve c) iletişim / dil engelleri genç bebekleri / büyük talimatlar vermesi ve davranışları doğrulamak için araştırmacının yeteneklerini sınırlamaz bebekler test ederken. Değişen nöral ve doğal davranış davranış dinamiklerinin daha iyi anlaşılması için, küçük çocuklarda hedef odaklı ve sosyal davranışlar ortaya çıkan nöral substratların zamana bağımlı çalışma sağlar bir roman deneysel ve analitik bir yaklaşım geliştirdi. Özellikle, biz bir deneyci ile etkileşim sırasında özgürce davranıyor bebeklerin rekor beyin aktivitesi ve harekete EEG tabanlı mobil beyin görüntüleme (Mobi) yaklaşımını 2 konuşlandırdı. Ataletsel ölçü birimleri (lerle) mon kullanıldı© iniz konu ve deneyci en kinematiği. EEG teknolojisi ve atalet sensörleri deneyci / aktör ile bir doğaçlama etkileşim bebeklerin eylem taklit ve hedef odaklı davranışlara bağlı sinir desen ve aktivasyonları incelemek için kullanılmıştır. Böyle uzanma-kavramak gibi eylemler,-teklif ulaşmak dinlenme gözlemlemek ve keşfetmek taklit rol oynayan bilişsel-motor süreçlerinin bir parçasıdır. Ayrıca, böylece beynin boyunca nöronal akımların Spatiotemporal dinamiklerini inceleyerek, davranışsal görevleri sırasında beynin içinde, elektrik potansiyellerinin jeneratörleri lokalize kaynak tahmini kullanın. Aynı şekilde biz değerlendirmek ve sensör (EEG) ve / veya kaynak mekanlarda nöral aktivitede aksiyon ilgili uzay-zamansal desenleri belirleyerek bu davranış eylemlerin öngörülebilirliği ölçmek için makine öğrenme algoritmaları dağıtın. Entegre geleneksel ERD / ERS, kaynak ve kod çözme analizi daha kapsamlı bir developmen sağlamakBu tür davranışların nöral temelleri tal açıklaması. Bu kurulum bize Mobi yaklaşımının 2,3 avantajlarını istismar ve bebek ve onlar doğal bir kısıtlama olmaksızın ortaya gibi deneyci arasındaki sosyal etkileşimleri çalışmak için izin verdi. Protokol, zaman konu / o bırakır, tamamlanması yaklaşık 1 saat sürer zaman geldi. Saç uzunluğu ve konunun işbirliği gibi faktörlere bağlı olarak 25 dk - IMU / EEG kurulum süresi ve elektrot konumu elde etme 15 arasında değişmektedir. Ekipmanın başlatma ve yapılandırma 10 dakika kadar ekler ve test seans yaklaşık 15 dakika sürer. Hipoalerjenik jelden bebeğin kafasını temizlemeyi içeren Imus ve EEG kap, çıkarılması, 5-10 dakika sürer.

<table border="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>BrainAmp Amplifier</td>
			<td>Brain Products, Gmbh</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>actiCAP EEG cap- 64 electrodes*</td>
			<td>Brain Products, Gmbh</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>actiCAP Control Box</td>
			<td>Brain Products, Gmbh</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Brain Vision Recorder software v1.20.0601</td>
			<td>Brain Products, Gmbh</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>actiCAP Control Box software v1.2.5.2</td>
			<td>Brain Products, Gmbh</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CapTrak</td>
			<td>Brain Products, Gmbh</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CapTrak software v1.0.0</td>
			<td>Brain Products, Gmbh</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opal movement monitor</td>
			<td>APDM, Inc</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opal docking station</td>
			<td>APDM, Inc</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opal wireless access point</td>
			<td>APDM, Inc</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Motion Studio software v1.0.0.201503302222</td>
			<td>APDM, Inc</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Trigger box</td>
			<td>Custom</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Video camera</td>
			<td>HC-W850M, Panasonic Co.</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="3">*The EEG caps come in the following head circumference sizes for infants: 42, 44, 46, 48, 50cm. For this protocol, a stock of 2 caps of each size is recommended.&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

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.

Şekil 8 görüntüler konu ve deneyci arasındaki etkileşimi sırasında kaydedilen bir 16 sn zaman penceresinde için Imus örnek EEG ve ivme verileri. EEG verileri 100 Hz yeniden örneklenmiş ve sonra bant-geçişli bir 3 düzeni, sıfır faz Butterworth filtre kullanarak [1-40 Hz] süzülür. Yüksek empedans değerlerinin (Z&gt; 60 kohm) ve periferik kanallı Kanallar, 12,15 atıldı. Lerle 128 Hz dokuz sinyalleri kaydetti: manyetik akı, açısal hız ve çizgisel ivme üç Kartezyen eksende. Burada yerçekimi telafi (GC) hızlanma büyüklüğünü göstermektedir. Yerçekimine bağlı ivmenin etkisi küresel çerçevede 16 IMU yönünü tahmin etmek bir Kalman filtresi uygulanarak telafi edilmiştir. Veri video kayıtları (7.1 Adım) ve görsel inceleme ile segmente edildi. Noktalı dikey çizgiler olayın sonunu temsil olarak dikey katı çizgiler, ilgi davranışının başlangıç ​​gösteriyor. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; hareket eserler etkisi 709s yaklaşık Şekil 8&#39;de gösterilen EEG verileri mevcuttur. Bu deney protokolünde veri toplama kısıtsız bir yaklaşım göz yanıp söner, göz hareketleri, hareket ve elektromiyografik eserler duyarlı EEG verilerini yapar. Veri delta-band (1-4Hz) onu sınırlamak için bir 3. sırası sıfır faz Butterworth bant geçiren filtre kullanılarak Önişlenmiş ve ortalama çıkarılarak ve standart sapma ile bölünerek standardize edilmiştir. Yüksek genlik eserler Artifact Altuzay Temizleme (ASR) yöntemini kullanarak 17 otomatik çıkarıldı. Ayrıca, periferik kanallar miyoelektrik eser kontaminasyonu en aza indirmek için bir çaba veri analiz dışında tutulmuştur. Frontal ve temporal kas kasılmaları periferik yerlerde en belirgin EEG sinyali ile birleştirme: Frontal daralma ön yerlerde gösterir ve temporal kasılma yanal frontal ve tempor kadar gösteriral yerleri 15. Bu protokol ile toplanan verilerin niteliği incelemek için EEG veri histogramlar Şekil 9A Şekil 9&#39;da çizildi, üç mekansal temsili elektrotlar standart sinyal veri dağıtım anlatılmaktadır. EEG verileri analiz davranışları için bir multimodal dağılımını göstermektedir. Şekil 9B&#39;de basıklık değerlerinin verilerin daha kolay görsel muayene için çubuk grafikler olarak sunulmuştur. Sınıflandırma özellikleri azaltılmış set bir model (Gauss Karışım test / her EEG kanalı zaman bazlı gecikme ayıklanan her sınıf (Yerel Fisher diskriminant analizi (LFDA)) 18 yerel dağılım koruyarak boyutluluk azaltılması ve eğitim ile gerçekleştirildi Modeller (GMMs)) 19. Eğitim / test numuneleri rastgele 20 yineleme (yani, çapraz doğrulama) Herhangi bir ov önlemek için üzerine örneklenmişörneklem büyüklüğü er-fitting.Training/testing~~V reddedilen kanallar (yani empedans fazla 60 kHz), deney oturumun uzunluğu numara verilir ve denemeler ve davranışların sayısı değişir dile getirdi. Bununla birlikte, her sınıf (davranış) için kullanılan bir eğitim ve test numune sayısı en az nüfuslu sınıfı 50% gelir. Bir örnek olarak, her sınıfın test seti büyüklüğü Şekil 10&#39;da gösterilen bebek verileri için 1069 örnekleri. Tüm ön işleme ve sınıflandırma adımlar MATLAB programlama ortamında hesaplanmıştır N = olduğunu. Şekil 11, bir adım adım bir şekilde bu çalışmada gerçekleştirilen EEG kaynağı tahmini için tüm prosedürü göstermektedir. Her adımla ilgili daha fazla ayrıntı da bölüm 8&#39;de özetlenmiştir. &quot;Reach-arzı sırasında Şekil 12 mu ritmi (5-9 Hz) (de) senkronizasyon (ERD / ERS) ile ilgili olayın sonuçları ve dipol kaynakları1; Görev. ERS ve ERD referans aralığı (olay öncesinde alınan bir segment) ile karşılaştırıldığında olayın (ulaşabilir ve teklif görev) sırasında aralığını meydana gelen bir frekans bandı gücünde azalma veya artış yüzdesi olarak hesaplandı. Bu rakam aynı zamanda bebek ve aktör hem de bileklerinden görevi sırasında elde edilen gravite-telafi büyüklüğü ivmesini göstermektedir. Bir dipol analizi için EEG sinyalleri arka plan gürültüsünü ortadan kaldırmak için bağımsız bileşen analizi (ICA) kullanılarak çürümüş bulundu. Kaynak tahmini sabit MÜZİK algoritması 5 üzerinden ICA önişleme sonra mu ritminde gerçekleştirildi. Beklendiği gibi, kaynaklar söz konusu nesneyi kavramak için sol elini kullanan iken sağ primer motor alana lokalize edildi. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td> Ürün adı </td><td> Şirket </td><td> Nicelik </td></tr><tr><td> BrainAmp Amplifikatör </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 2 </td></tr><tr&gt; <td> actiCAP EEG elektrotları 64 yüzbaşı rütbesine * </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 10 </td></tr><tr><td> actiCAP Kontrol Kutusu </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Beyin Vizyon Recorder yazılımı </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> actiCAP Kontrol Kutusu yazılımı </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> CapTrak </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> CapTrak yazılımı </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Opal hareket monitör </td><td> APDM, Inc. </td><td> 6 </td></tr><tr><td> Opal yerleştirme istasyonu </td><td> APDM, Inc. </td><td> 6 </td></tr><tr><td> Opal kablosuz erişim noktası </td><td> APDM, Inc. </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Hareket Studio yazılımı </td><td> APDM, Inc. </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Tetik kutusu </td><td> Görenek </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Video kamera </td><td> HC-W850M, Panasonic A.Ş. </td><td> 1 </td></tr><tr><td colspan="3"> * EEG kapaklar bebekler için aşağıdaki baş çevresi boyutlarda gelir: 42, 44, 46, 48, 50 cm. Bu protokol için, her boyutta 2 kapaklar stok tavsiye edilir. </td></tr></tbody></table> Tablo 1 Ekipmanları. <img alt="figür 1" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig1.jpg" /> 1. Akış diyagramları Şekil. Deneme kurulumu (A) akış diyagramı. (B) Veri toplama oturumu akış diyagramı. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/53406/53406fig2.jpg" /> Şekil 2. Konu setup ve veri toplama için hazır. (A) EEG kap giyen konunun Frontal görünümü ve dört lerle. (B) 10-20 standart elektrot konumlandırma sistemini kullanarak 64 kanallı EEG kap topografik gösterimi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig2large.jpg" target="_blank">Bir görüntülemek için tıklayınız Bu rakamın daha büyük bir versiyonu.</a> <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/53406/53406fig3.jpg" /> Şekil 3. Veri toplama ekipmanları ve test odası. (A) Veri toplama ekipmanı kurulumu: EEG kontrol kutusu (1), EEG kap (2), tetik (3), kablosuz IMU veri alıcı (4), EEG yükselteçleri (5), oyuncak kutusu (6), tetik buton (7), veri toplama dizüstü (8), lerle docking station (9). (B) EEG kap, aktif elektrotlar ve kontrol kutusunun Close-up. (C) Imus ve kablosuz alıcı anlatim, trigge<html> r buton, EEG yükselteçleri ve veri toplama dizüstü bilgisayarlar. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/53406/53406fig4.jpg" /> Deneysel ortamda Şekil 4. şematik gösterimi. EEG kontrol kutusu tutucu (10). Kişinin veli sandalyeye (11) oturur, deneyci sandalye (14) üzerine oturur ve verileri izleme kişi sandalyeye (17) üzerine oturur. Deney düzeneği kalanı gösterilir. Etkileşim masanın üzerinde (12), tetiği (13), oyuncak kutusu (15), veri toplama tablosu (16), video kamera yerleştirme <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig4large.jpg" target="_blank">(18), bu daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız rakam.</a> <html> &quot;Src =&quot; / files / ftp_upload / 53406 / 53406fig5.jpg &quot;/&gt; Şekil EEG kontrol yazılımının 5. Ekran. Oklar adım 6.1 ve tarif edilen yazılımda önemli simgeleri işaret 6.8. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/53406/53406fig6.jpg" /> EEG kayıt yazılımı Şekil 6. Ekran. Oklar adım 6.2 ve 6.3&#39;e açıklanan yazılımın kilit simgeleri işaret. Canlı akışı ham verilerin bir bölümü gösterilmiştir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig6large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> pg &quot;/&gt; Şekil lerle yazılımı 7. ekran görüntüsü. Kırmızı kutular aşama 6.4 tarif yazılımda önemli simgelerini vurgulamak. (A) Ana komut penceresi. (B) yapılandırma penceresi. (C) Kayıt penceresi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig7large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 8" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig8.jpg" /> Şekil temsili bir deneysel oturumdan 8. Örnek veri. (A) EEG ve ivme verileri gösterilir, hem bant geçiren [1-40Hz] süzülür. Seans boyunca düşük empedans (Z &lt;60 kohm) ile EEG elektrotları görüntülenir. Katı dikey çizgiler davranış başlangıcını işaret (B) Hareketsiz davranışları yapan bebek temsillerini çerçeve analiz:., Gözlemleyin Reach-kavramak, Reach-teklifi, Imitate, keşfedin, istirahat. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig8large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 9" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig9.jpg" /> Belirlenen altı davranışları için EEG genlik Şekil 9. Örnek histogramlar. A) gösterilen veriler 20 aylık bebek ile bir oturumda kaydedilen üç elektrotlar (CP2, FC5, POZ) den ham verilere karşılık gelir. Histogramlar olaylar en yüksek sayısına ölçekli ve her histogramın basıklık her arsa sağda gösterilir. Her davranış için örnek veri davranışlarının çoğu. B multimodal dağılımı) Kürtozis dikkat edin. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig9large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> Şekil 10. EEG özgürce davranıyor bebeklerde 12 davranışsal eylemler öngörüyor. 20 aylık bir bebek için sınıflandırma doğruluğu için örnek bir karışıklık matrisi gösterilmektedir. Genel çözme doğruluğu sağ alt köşesinde görüntülenir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig10large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 11" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig11.jpg" /> Şekil 11. Kaynak Yerelleştirme. Anatomik MRG ve fonksiyonel bir EEG verilerini kullanarak bir bebek dipol kaynak lokalizasyonu için gerekli adımlar. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig11large.jpg" target="_blank">Bu şekil daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız</a>ure. <img alt="Şekil 12" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig12.jpg" /> Şekil 12. Reach-teklif görev analizi profili. EEG ortalama Küresel Alan Güç Mu bandında (5-9 Hz), bebeğin bacak hareketi yörüngelerde) &quot;Reach-Teklif&quot; görev. B gerçekleştiren bir bebeğin A) Anlık ve aktör; Büyük tüm kanallar. C) &quot;Hareket başlangıç&quot; ve &quot;Hareket Tamamlama&quot; nin iki olay için yerelleştirilmiş dipol kaynaklarından olaya ilişkin spektral pertürbasyon ortalama. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig12large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about A Novel Experimental and Analytical Approach to the Multimodal Neural Decoding of Intent During Social Interaction in Freely-behaving Human Infants at JoVE.co

A Novel Experimental and Analytical Approach to the Multimodal Neural Decoding of Intent During Social Interaction in Freely-behaving Human Infants

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 ...

a-novel-experimental-analytical-approach-to-multimodal-neural

Research

JoVE Journal

Behavior

10.7K Görüntüleme.  University of Houston. 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. 

Video: A Novel Experimental and Analytical Approach to the Multimodal Neural Decoding of Intent During Social Interaction in Freely-behaving Human Infants

Long-term Potentiation of Perforant Pathway-dentate Gyrus Synapse in Freely Behaving Mice

Studies of long-term potentiation of synaptic efficacy, an activity-dependent synaptic phenomenon having properties that make it attractive as a potential cellular mechanism underlying learning and information storage, have long been used to elucidate the physiology of various neuronal circuits in the hippocampus, amygdala, and other limbic and cortical structures. With this in mind, transgenic mouse models of neurological diseases represent useful platforms to conduct long-term&#160;potentiation (LTP) studies to develop a greater understanding of the role of genes in normal and abnormal synaptic communication in neuronal networks involved in learning, emotion and information processing. This article describes methodologies for reliably inducing LTP in the freely behaving mouse. These methodologies can be used in studies of transgenic and knockout freely&#160;behaving mouse models of neurodegenerative diseases.

Transgenic and knockout mouse models of neurological diseases are useful for studying the role of genes in normal and abnormal neurophysiology. This article describes methodologies which can be used to study long-term potentiation, a cellular mechanism which may underlie learning and memory, in transgenic and knockout freely&#160;behaving mouse models of neuropathology.

Serbestçe Fareler davranmak içinde delici yol-kıvrımlarının Synapse Uzun vadeli Potentiation

Studies of long-term potentiation of synaptic efficacy, an activity-dependent synaptic phenomenon having properties that make it attractive as a potential ...

Davranış

Measuring Neural and Behavioral Activity During Ongoing Computerized Social Interactions: An Examination of Event-Related Brain Potentials

Social exclusion is a complex social phenomenon with powerful negative consequences. Given the impact of social exclusion on mental and emotional health, an understanding of how perceptions of social exclusion develop over the course of a social interaction is important for advancing treatments aimed at lessening the harmful costs of being excluded. To date, most scientific examinations of social exclusion have looked at exclusion after a social interaction has been completed. While this has been very helpful in developing an understanding of what happens to a person following exclusion, it has not helped to clarify the moment-to-moment dynamics of the process of social exclusion. Accordingly, the current protocol was developed to obtain an improved understanding of social exclusion by examining the patterns of event-related brain activation that are present during social interactions. This protocol allows greater precision and sensitivity in detailing the social processes that lead people to feel as though they have been excluded from a social interaction. Importantly, the current protocol can be adapted to include research projects that vary the nature of exclusionary social interactions by altering how frequently participants are included, how long the periods of exclusion will last in each interaction, and when exclusion will take place during the social interactions. Further, the current protocol can be used to examine variables and constructs beyond those related to social exclusion. This capability to address a variety of applications across psychology by obtaining both neural and behavioral data during ongoing social interactions suggests the present protocol could be at the core of a developing area of scientific inquiry related to social interactions.

Research on social exclusion has grown tremendously in recent years. As the field expands, it is imperative to develop sophisticated methodologies allowing for the simultaneous measurement of neural and behavioral outcomes during social exclusion. This protocol utilizes event-related brain potentials to record ongoing neural activity during computerized social interactions.

Devam eden Bilgisayarlı Toplumsal Etkileşim sırasında Sinir ve Davranış Aktivite Ölçüm: Olay-İlişkili Beyin Olanaklarının incelenmesi

Social exclusion is a complex social phenomenon with powerful negative consequences. Given the impact of social exclusion on mental and emotional health, ...

The Modified Hole Board - Measuring Behavior, Cognition and Social Interaction in Mice and Rats

This protocol describes the modified hole board (mHB), which combines features from a traditional hole board and open field and is designed to measure multiple dimensions of unconditioned behavior in small laboratory mammals (e.g., mice, rats, tree shrews and small primates). This paradigm is a valuable alternative for the use of a behavioral test battery, since a broad behavioral spectrum of an animal&#8217;s behavioral profile can be investigated in one single test.
The apparatus consists of a box, representing the &#8216;protected&#8217; area, separated from a group compartment. A board, on which small cylinders are staggered in three lines, is placed in the center of the box, representing the &#8216;unprotected&#8217; area of the set-up. The cognitive abilities of the animals can be measured by baiting some cylinders on the board and measuring the working and reference memory. Other unconditioned behavior, such as activity-related-, anxiety-related- and social behavior, can be observed using this paradigm. Behavioral flexibility and the ability to habituate to a novel environment can additionally be observed by subjecting the animals to multiple trials in the mHB, revealing insight into the animals&#8217; adaptive capacities.
Due to testing order effects in a behavioral test battery, na&#239;ve animals should be used for each individual experiment. By testing multiple behavioral dimensions in a single paradigm and thereby circumventing this issue, the number of experimental animals used is reduced. Furthermore, by avoiding social isolation during testing and without the need to food deprive the animals, the mHB represents a behavioral test system, inducing if any, very low amount of stress.

This protocol describes the modified hole board, which is a behavioral test set-up that comprises the characteristics of an open field and a traditional hole board. This set-up enables the differential analysis of unconditioned behavior of small laboratory mammals as well as the analysis of cognitive abilities.

Modifiye Delik Kurulu - Fareler ve Sıçanlarda Davranışı, Biliş ve Sosyal Etkileşim Ölçme

This protocol describes the modified hole board (mHB), which combines features from a traditional hole board and open field and is designed to measure ...

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

Task-specific actions emerge from spontaneous movement during infancy. It has been proposed that task-specific actions emerge through a discovery-learning process. Here 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. This discovery-learning task uses an infant activated mobile that rotates and plays music based on specified leg action of infants. Supine infants activate the mobile by moving their feet vertically across a virtual threshold. This paradigm is unique in that as infants independently discover that their leg actions activate the mobile, the infants&#8217; leg movements are tracked using a motion capture system allowing for the quantification of the learning process. Specifically, learning is quantified in terms of the duration of mobile activation, the position variance of the end effectors (feet) that activate the mobile, changes in hip-knee coordination patterns, and changes in hip and knee muscle torque. This information describes infant exploration and exploitation at the interplay of person and environmental constraints that support task-specific action. Subsequent research using this method can investigate how specific impairments of different populations of infants at risk for movement disorders influence the discovery-learning process for task-specific action.

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 ...

The Social Dimension of Stress: Experimental Manipulations of Social Support and Social Identity in the Trier Social Stress Test

In many situations humans are influenced by the behavior of other people and their relationships with them. For example, in stressful situations supportive behavior of other people as well as positive social relationships can act as powerful resources to cope with stress. In order to study the interplay between these variables, this protocol describes two effective experimental manipulations of social relationships and supportive behavior in the laboratory. In the present article, these two manipulations are implemented in the Trier Social Stress Test (TSST)&#8212;a standard stress induction paradigm in which participants are subjected to a simulated job interview. More precisely, we propose (a) a manipulation of the relationship between different protagonists in the TSST by making a shared social identity salient and (b) a manipulation of the behavior of the TSST-selection committee, which acts either supportively or unsupportively. These two experimental manipulations are designed in a modular fashion and can be applied independently of each other but can also be combined. Moreover, these two manipulations can also be integrated into other stress protocols and into other standardized social interactions such as trust games, negotiation tasks, or other group tasks.

Previous research on the social dimension of stress has focused on two important variables: social identity and social support. This protocol introduces an effective experimental manipulation of these two social variables and describes their implementation in a standard stress induction paradigm (Trier Social Stress Test).

Stres Sosyal Boyutu: Trier Sosyal Sosyal Destek ve Sosyal Kimlik Deneysel manipülasyonları Testi Stres

In many situations humans are influenced by the behavior of other people and their relationships with them. For example, in stressful situations ...

Sit-to-stand-and-walk from 120% Knee Height: A Novel Approach to Assess Dynamic Postural Control Independent of Lead-limb

Individuals with sensorimotor pathology e.g., stroke have difficulty executing the common task of rising from sitting and initiating gait (sit-to-walk: STW). Thus, in clinical rehabilitation separation of sit-to-stand and gait initiation - termed sit-to-stand-and-walk (STSW) - is usual. However, a standardized STSW protocol with a clearly defined analytical approach suitable for pathological assessment has yet to be defined.
Hence, a goal-orientated protocol is defined that is suitable for healthy and compromised individuals by requiring the rising phase to be initiated from 120% knee height with a wide base of support independent of lead limb. Optical capture of three-dimensional (3D) segmental movement trajectories, and force platforms to yield two-dimensional (2D) center-of-pressure (COP) trajectories permit tracking of the horizontal distance between COP and whole-body-center-of-mass (BCOM), the decrease of which increases positional stability but is proposed to represent poor dynamic postural control.
BCOM-COP distance is expressed with and without normalization to subjects&#39; leg length. Whilst COP-BCOM distances vary through STSW, normalized data at the key movement events of seat-off and initial toe-off (TO1) during steps 1 and 2 have low intra and inter subject variability in 5 repeated trials performed by 10 young healthy individuals. Thus, comparing COP-BCOM distance at key events during performance of an STSW paradigm between patients with upper motor neuron injury, or other compromised patient groups, and normative data in young healthy individuals is a novel methodology for evaluation of dynamic postural stability.

Here, we present a novel protocol to measure positional stability at key events during the sit-to-stand-to-walk using the center-of-pressure to the whole-body-center-of-mass distance. This was derived from the force platform and three-dimensional motion-capture technology. The paradigm is reliable and can be utilized for the assessment of neurologically compromised individuals.

Sit-to-stand ve-yürüyüş% 120 Diz Boy dan: A Novel Yaklaşım Dinamik Postural Kontrol Independent Kurşun bacağın değerlendirilmesi için

Individuals with sensorimotor pathology e.g., stroke have difficulty executing the common task of rising from sitting and initiating gait (sit-to-walk: ...

A Within-subjects Experimental Protocol to Assess the Effects of Social Input on Infant EEG

Despite the importance of social interactions for infant brain development, little research has assessed functional neural activation while infants socially interact. Electroencephalography (EEG) power is an advantageous technique to assess infant functional neural activation. However, many studies record infant EEG only during one baseline condition. This protocol describes a paradigm that is designed to comprehensively assess infant EEG activity in both social and nonsocial contexts as well as tease apart how different types of social inputs differentially relate to infant EEG. The within-subjects paradigm includes four controlled conditions. In the nonsocial condition, infants view objects on computer screens. The joint attention condition involves an experimenter directing the infant's attention to pictures. The joint attention condition includes three types of social input: language, face-to-face interaction, and the presence of joint attention. Differences in infant EEG between the nonsocial and joint attention conditions could be due to any of these three types of input. Therefore, two additional conditions (one with language input while the experimenter is hidden behind a screen and one with face-to-face interaction) were included to assess the driving contextual factors in patterns of infant neural activation. Representative results demonstrate that infant EEG power varied by condition, both overall and differentially by brain region, supporting the functional nature of infant EEG power. This technique is advantageous in that it includes conditions that are clearly social or nonsocial and allows for examination of how specific types of social input relate to EEG power. This paradigm can be used to assess how individual differences in age, affect, socioeconomic status, and parent-infant interaction quality relate to the development of the social brain. Based on the demonstrated functional nature of infant EEG power, future studies should consider the role of EEG recording context and design conditions that are clearly social or nonsocial.

This novel protocol is designed to assess the neural bases of social interaction in infants. The paradigm is designed to tease apart how various social inputs such as language, joint attention, and face-to-face interaction relate to infant neural activation. Infant EEG power is recorded during both social and nonsocial conditions.

Bir içi konular Deneysel Protokol Bebek EEG Sosyal Input Etkilerinin Değerlendirmek için

Despite the importance of social interactions for infant brain development, little research has assessed functional neural activation while infants ...

A Wireless, Bidirectional Interface for In Vivo Recording and Stimulation of Neural Activity in Freely Behaving Rats

In vivo electrophysiology is a powerful technique to investigate the relationship between brain activity and behavior at a millisecond and micrometer scale. However, current methods mostly rely on tethered cable recordings or only use unidirectional systems, allowing either recording or stimulation of neural activity, but not at the same time or same target. Here, a new wireless, bidirectional device for simultaneous multichannel recording and stimulation of neural activity in freely behaving rats is described. The system operates through a single portable head stage that both transmits recorded activity and can be targeted in real-time for brain stimulation using a telemetry-based multichannel software. The head stage is equipped with a preamplifier and a rechargeable battery, allowing stable long-term recordings or stimulation for up to 1 h. Importantly, the head stage is compact, weighs 12 g (including battery) and thus has minimal impact on the animal&#180;s behavioral repertoire, making the method applicable to a broad set of behavioral tasks. Moreover, the method has the major advantage that the effect of brain stimulation on neural activity and behavior can be measured simultaneously, providing a tool to assess the causal relationships between specific brain activation patterns and behavior. This feature makes the method particularly valuable for the field of deep brain stimulation, allowing precise assessment, monitoring, and adjustment of stimulation parameters during long-term behavioral experiments. The applicability of the system has been validated using the inferior colliculus as a model structure.

A Wireless, Bidirectional Interface for In Vivo Recording and Stimulation of Neural Activity in Freely Behaving Rats

A wireless, bidirectional system for multi-channel neural recordings and stimulation in freely behaving rats is introduced. The system is light and compact, thus having minimal impact on the animal&#180;s behavioral repertoire. Moreover, this bidirectional system provides a sophisticated tool to assess causal relationships between brain activation patterns and behavior.

Kablosuz, Vivo içinde kayıt ve fareler serbestçe davranışlar içinde sinirsel aktivite uyarılması için çift yönlü arayüzü

In vivo electrophysiology is a powerful technique to investigate the relationship between brain activity and behavior at a millisecond and micrometer ...

A Behavioral Assay for Investigating the Role of Spatial Memory During Instinctive Defense in Mice

Evolution has selected a repertoire of defensive behaviors that are essential for survival across all animal species. These behaviors are often stereotyped actions elicited in response to innately aversive sensory stimuli, but their success requires enough flexibility for adapting to different spatial environments, which can change rapidly. Here, we describe a behavioral assay to evaluate the influence of learned spatial knowledge on defensive behaviors in mice. We have adapted the widely used Barnes maze spatial memory assay to investigate how mice navigate to a shelter during escape responses to innately aversive sensory stimuli in a novel environment, and how they adapt to acute changes in the environment. This new assay is an ethological paradigm that does not require training and exploits the natural exploration patterns and navigation strategies in mice. We propose that the set of protocols described here are a powerful means of studying goal-directed behaviors and stimulus-triggered navigation, which should be of interest to both the fields of instinctive behaviors and spatial memory.

This protocol describes a behavioral assay, based on the Barnes maze test, to study how instinctive defensive actions are modified by the knowledge of spatial environment.

Fareler içgüdüsel savunma sırasında kayma bellek rolünün araştırılması için davranışsal bir tahlil

Evolution has selected a repertoire of defensive behaviors that are essential for survival across all animal species. These behaviors are often ...

Enactive Phenomenological Approach to the Trier Social Stress Test: A Mixed Methods Point of View

The single Trier Social Stress Test (TSST) and the TSST for groups (TSST-G) are the most used protocols to experimentally induce psychosocial stress. These tests are based on uncontrollability and social-evaluative threat, inducing psychological and physiological consequences (e.g., anxiety, emotional states, salivary cortisol increases). Many quantitative experimental studies have investigated these stress inducers and these consequences. But, as far as we know, this study is the first to provide a qualitative analysis to access the participants' voices so as to understand the dynamics of their experience throughout the TSST and the TSST-G. This paper outlines a mixed methods approach to the TSST. This approach can help to maximize the information that can be gained from the TSST, which researchers often use without looking more closely at what is qualitatively happening psychologically for participants during the stressor itself. In this way, this protocol is an example of mixed methods, showing the added value of using the enactive phenomenological approach to analyze experimental protocols more deeply. This kind of mixed methods is helpful to access the experience, to understand the actor's point of view, and to analyze in-depth the dynamics of cognitive processes like intentions, perceptions, enacted knowledge, and emotion. The discussion section shows the different uses of a mixed methods protocol, exploiting the enactive phenomenological approach to analyze a protocol or to give a cross vision of the same research subject. This section deals with different existing applications, pointing out some critical steps in this mixed methods approach.

Here, we present an original mixed method combining a quantitative and a qualitative approach to examine accurately participants&#39; experiences during the Trier Social Stress Test and the Trier Social Stress Test for groups.

Trier sosyal stres testi enactive fenomenolojik yaklaşım: bir karışık yöntemleri bakış açısı

The single Trier Social Stress Test (TSST) and the TSST for groups (TSST-G) are the most used protocols to experimentally induce psychosocial stress. ...