2015年6月1日
本文描述了一种方法,通过该方法,3至4个月大的婴儿通过自主探索学习一项任务,同时记录其腿部运动以量化学习过程。
以下实验的目的是研究婴儿在学习特定任务时腿部运动的出现与发展过程。实验首先将婴儿放置于婴儿活动悬挂装置下方,并在其双腿上贴上摄像头可见的标记点。随后,在婴儿参与一项发现式学习任务的过程中,追踪其腿部运动;在此任务中,活动悬挂装置会旋转并播放音乐。
每当婴儿的任一脚垂直越过虚拟阈值时,系统会分析其腿部运动,以确定婴儿是否学会了其腿部动作能够激活移动装置,以及在实验过程中婴儿如何改变其腿部运动模式。最终,这种新颖的探索学习范式提供了关于婴儿在学习将自发运动调整为特定任务动作时所探索和利用的过程的信息。该范式的独特之处在于,婴儿能够独立发现是其自身的腿部动作激活了移动装置。
使用动作捕捉系统记录他们的腿部运动。以往的研究范式可能只具备其中一种特征,但要量化婴幼儿的学习过程,这两种特征都是必需的。该方法有助于我们回答该领域中的一些关键问题,例如婴儿如何通过探索周围世界来进行学习。
首先,在动作捕捉程序中点击“执行新注册”,然后设置30秒的采集时间并点击“注册”,以将两个动作捕捉传感器的坐标系与参考传感器的坐标系对齐,从而完成动作捕捉系统的设置。
单击注册后,将注册物体在系统的捕捉范围内移动30秒。注册完成后,计算机屏幕上将显示均方根注册结果。接下来,在动作捕捉程序中单击“执行新对齐”,使用注册物体将全局坐标系与测试台对齐,并将注册物体放置在测试台右上角,然后在动作捕捉程序中单击数字化以定义原点。
然后将配准物体放在一本书的上方并点击以数字化,从而定义Z轴,Z轴垂直于桌面。接下来,将配准物体沿桌面长度方向在书上移动,并点击数字化以定义ZY正方向平面。Y轴与桌面长度方向平行,X轴与桌面宽度方向平行。
将LED灯插入两个频闪端口,并在动作捕捉系统程序中输入每个频闪端口的LED灯数量。请参考此处所示的图三。针对每个LED灯的数量和位置,选择缺失数据视图,以实时显示被追踪LED灯的条形图,从而设置婴儿移动程序。
首先,输入第一天每个条件对应的分钟数:第一阶段为非强化条件,输入2;第二阶段为强化条件,输入6;第三阶段输入0。第二天,第一阶段输入2,第二阶段输入6,第三阶段输入2。
同时勾选该选项。将“xin”设为默认值,以便第一天基线期间计算的阈值将用作第二天采集条件的阈值。最后,选择“流式帧”和“所有帧”,然后点击“发送”,以使移动程序能够利用动作捕捉系统的数据,根据指定标准激活婴儿移动装置。
接下来,将三台摄像机放置在移动设备周围,分别位于右侧外侧、左侧外侧和正上方,并将其连接到计算机系统。启动视频计算机程序,以同步三个输入信号。
此外,在婴儿头部上方放置第四个摄像头,用于记录面部表情并追踪视线。首先向父母描述实验过程,并告知他们尽量减少与婴儿的互动。接着,脱去婴儿衣物,将婴儿置于移动装置下方。
使用一条尼龙搭扣带穿过婴儿躯干,将其固定在桌面上。固定好后,依次安装胸骨标记点,然后安装足部、小腿、大腿和骨盆的刚性标记体。在每次测试日开始时,通过同步启动运动捕捉系统的移动计算机程序和视频摄像机,观察婴儿在最初两分钟基线期的自发踢腿活动,从而启动移动学习任务。
在此期间,婴儿活动装置程序将根据测试第一天消退阶段两分钟基线期结束时,每只脚刚性结构上其中一个LED的Z轴数据,持续计算触发装置活动的阈值。观察到活动装置程序将阈值设定为基线期内双足平均高度以上一个标准差的位置。接下来,在获得阶段,当任一脚上LED的位置超过该阈值时,婴儿活动装置将开始旋转并播放音乐,该阈值是在第一天测试的消退阶段两分钟基线期内计算得出的。
在测试的第二天,观察婴儿在没有任何移动装置强化的情况下自发踢腿。在婴儿与移动装置互动并固定后,如图所示,使用双面心电图胶带将10个独立的LED对称地固定在婴儿皮肤上,将婴儿的下肢保持在伸展的解剖位置持续五秒钟。将此校准位置下的关节角度定义为零度。
测试第二天后,使用电子数字秤称量婴儿的体重。然后测量婴儿的身长、大腿中段周长、小腿周长和足部周长。接下来,测量其膝关节线处的膝宽。
测量踝部在马利线处的宽度以及足部在跖骨头处的宽度。最后,测量大腿长度(从大转子到膝关节线)、小腿长度(从膝关节线到外踝)以及足部长度(从内踝到第一跖骨趾骨关节)。通过计算强化腿部动作所占的百分比,来分析婴儿的表现与学习情况,具体方法见随附的文字方案。
为了分析腿部运动,将动作捕捉系统输出的位置数据文件载入自定义的 MATLAB 程序中,使用三次样条插值法对最多连续 20 帧缺失的位置数据进行插值。接下来,将插值后的文件载入另一个自定义的 MATLAB 程序中,首先使用四阶巴特沃斯滤波器(截止频率为 5 赫兹)对位置数据进行滤波,然后根据 Soderquist 和 Wedin 所述方法计算关节角度。该图展示了被分类为学习者与非学习者的婴儿在行为结果上的差异。
如果婴儿在第二天整个习得阶段中的强化腿部动作等于或大于其第一天基线阶段强化腿部动作的1.5倍,则被归类为学习者。注意,在第一天习得阶段的前两分钟内,学习者的相对强化腿部动作(RLA)百分比最初有所下降。学会该任务的婴儿在婴儿移动装置开始激活时,整体动作减少,这可能最初是一种定向反应,随后可能成为判断自身动作是否与装置激活相关的一种策略。如图所示。
以下是被归类为学习者与非学习者的婴儿在髋关节与膝关节协调性方面的差异。学习者在第二天的习得状态与第一天的基线状态之间,其髋关节-膝关节角度相关系数显著降低,而非学习者则未表现出这一变化。此处分析了被归类为学习者的婴儿群体中髋关节和膝关节肌肉力矩冲量的差异。
一个可靠的研究发现是,在消退条件下,髋关节和膝关节肌肉力矩冲量相较于其他条件均有所增加。学会该任务的婴儿在消退条件下似乎会产生产生较大的髋关节和膝关节肌肉力矩,以试图重新激活移动装置。该实验范式可拓展应用于存在运动功能障碍风险的婴儿。
可用于研究不同婴儿群体的损伤如何影响其发现学习过程以及执行特定任务腿部动作的能力。
查看完整文字稿并访问数千部科学视频
本研究探讨了3至4个月大的婴儿如何通过自主探索学习任务,重点关注其腿部运动。研究通过采集和分析这些运动数据,以理解其学习过程。
这种婴儿探索学习范式为研究自发性运动行为如何受环境反馈影响提供了定量框架,有助于深入理解早期感觉运动整合机制。通过测量运动模式、协调性及力矩在依随性强化作用下的变化,该方法能够对神经发育假说进行机制层面的风险评估。它通过将行为输出与运动障碍风险评估相关的神经肌肉控制系统相联系,支持临床前模型中的靶点验证。
该方法适用于从早期生物学中的假设验证到通过神经肌肉调节剂的表型筛选进行先导化合物鉴定的整个发现过程,特别是当有来源描述的输出结果支持时。