Name: Protocolo para la Recolección de Datos y Análisis Aplicado a Automatizado facial Tecnología de Análisis de Expresión y Análisis temporal para la Evaluación Sensorial (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-26T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 12 s
Description: Aprende a capturar y analizar respuestas emocionales a bebidas y alimentos líquidos mediante análisis automatizado de expresiones faciales. Este protocolo estandarizado mejora la fiabilidad de datos en laboratorios de evaluación sensorial.

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Este proyecto fue financiado, en parte, por ConAgra Foods (Omaha, NE, EE.UU.), la Estación Experimental Agrícola de Virginia, el Programa Hatch del Instituto Nacional de Alimentos y Agricultura, Departamento de Agricultura de EE.UU., y el Programa Interdisciplinario de Educación de Posgrado Virginia Tech Water INTERface.

<ol><li>De Wijk, R. A., Kooijman, V., Verhoeven, R. H. G., Holthuysen, N. T. E., De Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Autonomic+nervous+system+responses+on+and+facial+expressions+to+the+sight%2C+smell%2C+and+taste+of+liked+and+disliked+foods%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Autonomic nervous system responses on and facial expressions to the sight, smell, and taste of liked and disliked foods.</a> Food Qual Prefer. 26 (2), 196-203 (2012).</li>
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<li>He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamics+of+autonomic+nervous+system+responses+and+facial+expressions+to+odors%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Dynamics of autonomic nervous system responses and facial expressions to odors.</a> Front Psychol. 5 (110), 1-8 (2014).</li>
<li>Danner, L., Sidorkina, L., Joechl, M., Duerrschmid, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Make+a+face%21+Implicit+and+explicit+measurement+of+facial+expressions+elicited+by+orange+juices+using+face+reading+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Make a face! Implicit and explicit measurement of facial expressions elicited by orange juices using face reading technology.</a> Food Qual Prefer. 32 (2014), 167-172 (2013).</li>
<li>Danner, L., Haindl, S., Joechl, M., Duerrschmid, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+expression+and+autonomous+nervous+system+responses+elicited+by+tasting+different+juices%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Facial expression and autonomous nervous system responses elicited by tasting different juices.</a> Food Res Int. 64 (2014), 81-90 (2014).</li>
<li>Arnade, E. A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Measuring+consumer+emotional+response+to+tastes+and+foods+through+facial+expression+analysis+%5B%5D%22">Measuring consumer emotional response to tastes and foods through facial expression analysis [thesis]</a>. , Virginia Tech. Blacksburg. 1-187 (2013).</li>
<li>Leitch, K. A., Duncan, S. E., O'Keefe, S., Rudd, R., Gallagher, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterizing+consumer+emotional+response+to+sweeteners+using+an+emotion+terminology+questionnaire+and+facial+expression+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Characterizing consumer emotional response to sweeteners using an emotion terminology questionnaire and facial expression analysis.</a> Food Res Int. 76, 283-292 (2015).</li>
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<li>Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+affective+reactions+to+bitter-tasting+foods+and+body+mass+index+in+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Facial affective reactions to bitter-tasting foods and body mass index in adults.</a> Appetite. 71 (2013), 178-186 (2013).</li>
<li>Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exploring+the+hedonic+and+incentive+properties+in+preferences+for+bitter+foods+via+self-reports%2C+facial+expressions+and+instrumental+behaviours%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Exploring the hedonic and incentive properties in preferences for bitter foods via self-reports, facial expressions and instrumental behaviours.</a> Food Qual Prefer. 39 (2015), 73-81 (2015).</li>
<li>Lewinski, P., Fransen, M. L., Tan, E. S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+advertising+effectiveness+by+facial+expressions+in+response+to+amusing+persuasive+stimuli%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci.+Psychol.+Econ%22%5BJournal%5D)">Predicting advertising effectiveness by facial expressions in response to amusing persuasive stimuli.</a> J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (1), 1-14 (2014).</li>
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<li>Wendin, K., Allesen-Holm, B. H., Bredie, L. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Do+facial+reactions+add+new+dimensions+to+measuring+sensory+responses+to+basic+tastes%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Do facial reactions add new dimensions to measuring sensory responses to basic tastes?</a> Food Qual Prefer. 22, 346-354 (2011).</li>
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<li>Griemel, E., Macht, M., Krumhuber, E., Ellgring, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+and+affective+reactions+to+tastes+and+their+modulation+by+sadness+and+joy%5BTitle%5D)+AND+%22Physiol+Behav%22%5BJournal%5D)">Facial and affective reactions to tastes and their modulation by sadness and joy.</a> Physiol Behav. 89 (2), 261-269 (2006).</li>
</ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

AFEA aplicación en la literatura relacionada con los alimentos y bebidas es muy limitada 1-11. La aplicación a la alimentación es nuevo, la creación de una oportunidad para el establecimiento de la metodología y la interpretación de los datos. Arnade (2013) 7 encontró alta variabilidad individual entre la respuesta emocional individual a la leche con chocolate y leche blanca usando el área bajo análisis y análisis de la varianza curva. Sin embargo, incluso con la variabilidad de los participantes, ...

Automatizado de análisis de la expresión facial (AFEA) es una herramienta de análisis prospectivo para caracterizar las respuestas emocionales a bebidas y alimentos. El análisis emocional puede añadir una dimensión extra a las metodologías existentes sensoriales ciencia, las prácticas de evaluación de alimentos, y las calificaciones en escala hedónica suele utilizar tanto en entornos de investigación y de la industria. análisis emocional podría proporcionar una métrica adicional que revela una respuesta más precisa a los alimentos y bebidas. Puntuación hedónica puede incluir sesgo participante debido a la falta de registro de las reacciones 1. AFEA la investigación se ha utilizado en muchas aplicaciones de investigación, incluyendo los juegos de ordenador, el comportamiento del usuario, la educación / pedagogía, psicología y los estudios sobre la empatía y el engaño. La mayoría de las investigaciones asociadas alimentos se ha centrado en la caracterización de la respuesta emocional a la calidad de los alimentos y el comportamiento humano con los alimentos. Con la reciente tendencia en la promoción de conocimientos sobre los comportamientos alimentarios, un creciente cuerpo de literatura informes uso de AFEApara la caracterización de la respuesta emocional humana asociados con los alimentos, bebidas y odorantes 1-12. AFEA se deriva de la acción Codificación de Facial (FACS). El sistema de codificación de acción facial (FACS) discrimina movimientos faciales que se caracterizan por unidades de actuación (AUS) en una escala de intensidad de 5 puntos 13. El enfoque requiere FACS expertos examinadores entrenados, la codificación manual, tiempo de evaluación significativa, y proporciona opciones de análisis de datos limitados. AFEA fue desarrollado como un método de evaluación rápida para determinar las emociones. AFEA software se basa en el movimiento facial muscular, bases de datos faciales, y los algoritmos para caracterizar la respuesta emocional 14-18. El software AFEA utilizada en este estudio se llega a un &quot;índice de FACS de acuerdo de 0,67 en promedio tanto en el Varsovia conjunto de imágenes faciales de expresión emocional (WSEFEP) y Amsterdam dinámico Expresión facial Set (ADFES), que está cerca de un acuerdo de nivel de 0,70 para la codificación manual &quot;19 </sup&gt;. emociones universales incluidos en el análisis son felices (positivo), triste (negativo), disgustado (negativo), sorprendido (positivo o negativo), enojado (negativo), asustado (negativo) y neutro cada uno en una escala separada de 0 a 1 ( 0 = no se expresen; 1 = totalmente expresado) 20. Además, la literatura de psicología incluye feliz, sorprendido y enojado como emociones &quot;enfoque&quot; (hacia estímulos) y triste, asustado, y disgustado como las emociones &quot;retirada&quot; (lejos de los estímulos aversivos) 21. Una de las limitaciones del software AFEA actual para la caracterización de las emociones asociadas con los alimentos es la interferencia de los movimientos faciales asociadas a masticar y tragar, así como otros movimientos motoras gruesas, tales como movimientos de la cabeza extremas. El software se dirige a pequeños movimientos faciales musculares, la posición relativa y grado de movimiento, basado en más de 500 puntos musculares en la cara 16,17. movimientos de masticación interfieren con la clasificación de las expresiones. este límiteación se puede abordar el uso de alimentos licuados. Sin embargo, otros retos metodología también puede disminuir la sensibilidad de vídeo y análisis AFEA incluyendo el entorno recopilación de datos, la tecnología, las instrucciones del investigador, el comportamiento de los participantes, y participante atributos. Una metodología estándar no se ha desarrollado y verificado para la captura de vídeo óptima y análisis de datos utilizando AFEA de respuesta emocional a alimentos y bebidas en un entorno de laboratorio de evaluación sensorial. Muchos aspectos pueden afectar al medio ambiente de captura de vídeo incluyendo la iluminación, sombras debido a la iluminación, las direcciones de los participantes, comportamiento de los participantes, la altura de participante, así como, la altura de la cámara, la pesca de la cámara, y la configuración del equipo. Por otra parte, las metodologías de análisis de datos son inconsistentes y carecen de una metodología estándar para evaluar la respuesta emocional. A continuación, vamos a demostrar nuestro procedimiento operativo estándar para la captura de datos de datos y de procesamiento emocional en resultados significativos utilizando bebidas (leche saborizada, leche sin sabor y sin sabor del agua) para su evaluación. A nuestro entender sólo una publicación revisada por pares, de nuestro grupo de laboratorio, se ha utilizado para la interpretación de series temporales de datos para el análisis de las emociones 8; Sin embargo, el método se ha actualizado para nuestro método presentado. Nuestro objetivo es desarrollar una metodología mejorada y consistente para ayudar con la reproducibilidad en un entorno de laboratorio de evaluación sensorial. Para la demostración, el objetivo del modelo de estudio es evaluar si AFEA podría complementar la evaluación de aceptabilidad hedónica tradicional de leche saborizada, leche sin sabor y sin sabor del agua. La intención de este protocolo de vídeo es ayudar a establecer la metodología AFEA, estandarizar los criterios de captura de vídeo en un laboratorio de evaluación sensorial (ajuste stand sensorial), e ilustrar un método para el análisis de datos emocional temporal de una población.

<table><tbody><tr><td>Leche reducida en grasa al 2% Marca</td><td>Kroger, Cincinnati, OH o DZA Brands, LLC, Salisbury, NC</td><td>na</td><td>para soluciones</td></tr><tr><td>Agua potable</td><td>Marca Kroger, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>para soluciones</td></tr><tr><td>Imitación Sabor Claro a Vainilla Marca</td><td>Kroger, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>para soluciones</td></tr><tr><td>Sal yodada</td><td>Marca Kroger, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>para soluciones</td></tr><tr><td>FaceReader 6</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, Países Bajos</td><td>na</td><td>Para análisis facial</td></tr><tr><td>Sistema de gestión de información sensorial (SIMS) 2000</td><td>Sistemas informáticos sensoriales, Berkeley Heights, NJ</td><td>Versión 6</td><td>Para la captura de datos sensoriales</td></tr><tr><td>Rhapsody</td><td>Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA</td><td></td><td>Para iluminación ambiental</td></tr><tr><td>Versión R&nbsp;</td><td>R Core Team 2015</td><td>3.1.1</td><td>Para el análisis estadístico</td></tr><tr><td>Microsoft Office</td><td>Microsoft</td><td>na</td><td>Para el análisis estadístico</td></tr><tr><td>JMP</td><td>Statistical Analysis Software (SAS) versión 9.2, SAS Institute, Cary, NC</td><td>na</td><td>Para el análisis estadístico</td></tr> Media <tr><td>Recorder 2.5</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, Países Bajos</td><td>na</td><td>Para la captura de la evaluación sensorial de los participantes</td></tr><tr><td>Cámara Axis M1054 Axis</td><td>Communications, Lund, Suecia</td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>Bebida</td><td></td><td>na</td><td>Bebida o alimentos blandos para evaluación</td></tr></tbody></table>

protocolo para la recolección de datos y análisis aplicado a automatizado facial tecnología de análisis de expresión y análisis temporal para la evaluación sensorial

Protocol for Data Collection and Analysis Applied to Automated Facial Expression Analysis Technology and Temporal Analysis for Sensory Evaluation

Demostramos un método para capturar la respuesta emocional a bebidas y alimentos licuados en un laboratorio de evaluación sensorial utilizando software de análisis de expresión facial automatizado (AFEA). Además, demostramos un método para extraer datos emocionales relevantes y trazar la respuesta emocional de una población durante un período de tiempo específico. Al emparejar en el tiempo la respuesta al tratamiento de cada participante con un estímulo de control (línea de base), se puede cuantificar la respuesta emocional general a lo largo del tiempo y entre varios participantes. AFEA es una herramienta analítica prospectiva para evaluar la respuesta no sesgada a alimentos y bebidas. En la actualidad, la mayoría de las investigaciones se han centrado principalmente en las bebidas. Todavía no se han estandarizado las metodologías y los análisis para la aplicación de AFEA a las bebidas y los alimentos; sin embargo, se necesita una metodología estándar coherente. La optimización de los procedimientos de captura de video y la calidad de video resultante ayuda a una recopilación exitosa de la respuesta emocional a los alimentos. Además, la metodología de análisis de datos es novedosa para extraer los datos pertinentes y relevantes para la respuesta emocional. Las combinaciones de optimización de captura de video y análisis de datos ayudarán a estandarizar el protocolo para el análisis automatizado de la expresión facial y la interpretación de los datos de respuesta emocional.

El método propone un protocolo estándar para la recopilación de datos AFEA. Si se siguen los pasos del protocolo sugeridas, inservible salida de datos emocional (Figura 1) como resultado de una mala recolección de datos (Figura 2: A; Izquierda imagen) puede ser limitada. Análisis de series de tiempo no se puede utilizar si los archivos de registro (.txt) contienen predominantemente &quot;FIT_FAILED&quot; y &quot;FIND_FAILED&quot; ya que ...

Se describe un protocolo para capturar y analizar estadísticamente respuesta emocional de una población a las bebidas y alimentos licuados en un laboratorio de evaluación sensorial usando software de análisis de la expresión facial automatizado.

Protocolo para la Recolección de Datos y Análisis Aplicado a Automatizado facial Tecnología de Análisis de Expresión y Análisis temporal para la Evaluación Sensorial

We demonstrate a method for capturing emotional response to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial ...

El objetivo general de esta metodología es capturar y analizar las respuestas emocionales a bebidas y alimentos líquidos en un laboratorio de evaluación sensorial utilizando software automatizado de análisis facial. Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de la ciencia sensorial, como cómo medir la respuesta emocional de un participante ante bebidas y alimentos blandos. La principal ventaja de este protocolo es que nos muestra una metodología estandarizada de captura de datos mediante software de análisis automatizado de expresiones faciales.También describe el método para analizar la salida automatizada de expresiones faciales. Las implicaciones de esta técnica se extienden hacia la estandarización de la metodología del análisis automatizado de expresiones faciales, ya que esta suele variar entre laboratorios. Aunque este método puede proporcionar información sobre la respuesta emocional implícita de un individuo, también puede aplicarse a otros sistemas, como el empaquetado, el mercadeo y las etiquetas.Lester actuará como participante representativo. En preparación para el experimento, cree soluciones muestrales vertiendo alícuotas de media onza de cada solución original en vasos plásticos transparentes de dos onzas, y luego tápelos con tapas codificadas por colores. A continuación, acompañe al participante al cubículo sensorial y pídale que se siente erguido contra el respaldo de la silla.Indique al participante el proceso experimental y los procedimientos operativos estándar. Ajuste la posición de la silla y el ángulo de la cámara para que el rostro del participante quede centrado en la grabación de video, sin sombras en el mentón ni alrededor de los ojos. Instruya al participante para que se concentre en la pantalla del monitor, siga las indicaciones que aparecen en la pantalla y evite cualquier movimiento brusco durante 30 segundos después de consumir cada muestra.Dé una sesión de práctica improvisada instruyendo primero al participante para que levante la tarjeta de identificación correspondiente. Luego, indíquele que abra el recipiente de la muestra, consuma completamente la bebida de prueba y trague. Después de la ingestión, instruya al participante para que retire rápidamente la taza de la muestra de la barbilla y la coloque sobre la mesa para evitar la oclusión facial.Recuérdeles que mantengan la mirada hacia el monitor. Recuérdele al participante que se proporcionará agua en la bandeja de servicio para limpiar su paladar entre muestras cuando el monitor lo indique. Finalmente, indique al participante que siga las instrucciones a medida que aparezcan en el monitor de pantalla táctil.Confirme que la cámara de video esté dirigida hacia el rostro del participante observando el monitor del ordenador en el que se muestra la captura de video. Luego, comience a grabar haciendo clic en el botón de grabación en el monitor del ordenador. Indique al participante, mediante el monitor táctil, que tome un sorbo de agua para limpiar su paladar.Coloque una tarjeta de identificación de color único encima de cada muestra, lo que permitirá la identificación de cada muestra de tratamiento. A continuación, la pantalla táctil solicita al participante que levante la tarjeta de identificación correspondiente antes del consumo para la identificación de la muestra en el video, y luego le pide que coloque la tarjeta nuevamente sobre la bandeja. Proporcione una sola muestra a la vez en la bandeja de servicio, comenzando con una muestra basal de agua sin sabor.Haga que el participante consuma la muestra frente a la cámara y luego espere aproximadamente 30 segundos, un tiempo controlado por el monitor táctil. Después de 30 segundos, solicite al participante, mediante el monitor táctil, que ingrese su puntuación de aceptabilidad hedónica. Finalmente, haga que el participante enjuague su boca con agua potable antes de pasar a la siguiente muestra.Utilice un software de análisis facial para analizar los videos experimentales. Agregue participantes al proyecto haciendo clic en el icono de agregar participantes. Presione el icono de análisis por lotes, que es el símbolo negro y rojo con forma de diana, para analizar los videos del proyecto.Exporte la salida de datos de AFEA como archivos de registro para su posterior análisis. Mediante el software AFEA, revise manualmente cada video e identifique el tiempo cero posterior al consumo para cada muestra, definido como el momento en que la taza de la muestra está por debajo del mentón del participante y ya no oculta la cara. Finalmente, registre la marca de tiempo en la hoja de cálculo de datos y guarde esta hoja como referencia para extraer los datos relevantes de los videos.La leche sin sabor, el agua sin sabor y el sabor a extracto de vainilla en leche no presentaron diferencias en las puntuaciones medias de aceptabilidad. Y el sabor salado en leche obtuvo una puntuación media de aceptabilidad hedónica más baja. Sin embargo, el análisis de series temporales AFEA indicó que la leche sin sabor generó menos respuestas de asco, sorpresa, tristeza y neutralidad que el agua sin sabor.Además, el sabor de extracto de vainilla en la leche provocó expresiones más alegres y menos tristes en comparación con el agua sin sabor. El sabor salado en la leche generó más respuestas de disgusto y menos respuestas neutras en comparación con el agua sin sabor. Una vez dominada, esta técnica puede realizarse en 30 minutos si se lleva a cabo correctamente.Al intentar este procedimiento, es importante recordar proporcionar al participante instrucciones y expectativas completas. Tras seguir este procedimiento, se pueden realizar otras evaluaciones para responder preguntas adicionales, como ¿cuál es la influencia sobre el comportamiento y la respuesta emocional? Después de su desarrollo, esta técnica allanó el camino para que los investigadores en el campo de la ciencia sensorial exploraran respuestas emocionales implícitas en participantes humanos frente a bebidas y alimentos blandos.Después de ver este video, debería tener una buena comprensión de cómo estandarizar el entorno del laboratorio sensorial, cómo instruir a los participantes para obtener los mejores datos y resultados, así como analizar la salida del análisis automatizado de expresiones faciales. No olvide que trabajar con participantes humanos puede ser delicado. Es importante discutir los ingredientes antes de realizar este procedimiento.

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Research

Investigación

JoVE Journal

Behavior

Comportamiento

Fuente:Hila Man1, Paul F. Funk2, Ieva Vebraite-Adereth3, Christoph Anders4, Orlando Guntinas-Lichius2, Yael Hanein1,3,51Escuela de Neurociencia Sagol, Universidad de Tel Aviv, 2Departamento de Otorrinolaringología, Hospital Universitario de Jena, Universidad Friedrich-Schiller de Jena, 3Escuela de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Tel Aviv, 4División de Investigación Motora, Fisiopatología y Biomecánica, Departamento de Trauma, Cirugía Reparadora y de la Mano, Hospital Universitario de Jena,...

Electromiografía de superficie inalámbrica Registro de la actividad de los músculos faciales durante las expresiones

Este artículo tiene como objetivo describir las técnicas involucradas en la recopilación y sincronización de las múltiples dimensiones (conductual, afectiva y cognitiva) de la participación de los aprendices durante una tarea.

La evaluación de las múltiples dimensiones de compromiso para caracterizar aprendizaje: una perspectiva neurofisiológica

Un protocolo experimental EEG está diseñado para aclarar la interacción entre las representaciones conscientes y no conscientes de las caras emocionales en pacientes con el síndrome de Asperger. La técnica sugiere que los pacientes con síndrome de Asperger tienen un déficit en la representación no consciente de las caras emocionales, pero tienen un rendimiento comparable en representación consciente con los controles sanos.

Las representaciones conscientes y no conscientes de las caras emocionales en el Síndrome de Asperger

Se describe un protocolo para evaluar la actividad de músculos faciales en respuesta a la estimulación táctil experimentada y observada mediante electromiografía facial.

Usando la electromiografía Facial para evaluar las reacciones del músculo Facial tacto afectivo experimentado y observado en los seres humanos

Este protocolo ofrece una digitalización de porciones de las tareas clínicas tradicionales comúnmente utilizadas para medir la cognición y el control motor en la enfermedad de Parkinson. Las tareas clínicas se digitalizan mientras que los ritmos biofísicos se registran de diferentes niveles funcionales de los sistemas nerviosos, que van desde voluntarios, espontáneos, automáticos a autonómicos.

Biomarcadores Digitales Dinámicos de la Función Motora y Cognitiva en la Enfermedad de Parkinson

El presente protocolo combina espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) y observación basada en vídeo para medir la sincronización interpersonal en cuartetos durante una tarea de dibujo colaborativo.

Sincronización de grupos durante el dibujo colaborativo mediante espectroscopia funcional de infrarrojo cercano

En este artículo se presenta un protocolo para un temor prueba contextual y complementada acondicionado mediante un sistema de análisis de vídeo para evaluar el aprendizaje del miedo y la memoria en ratones.

Contextuales y complementada el condicionamiento del miedo de prueba utilizando un sistema de análisis de vídeo en ratones

Este artículo describe cómo utilizar la tarea de exorbitancia emocional y la resonancia magnética funcional para medir la activación cerebral en niños y adolescentes con alto riesgo familiar de esquizofrenia (FHR). La RMF se utilizó para medir las diferencias en las regiones fronto-estriadas-límbicas durante una tarea excéntrico emocional. Los niños con FHR mostraron una activación funcional anormal durante la adolescencia.

Medición de Fronto-límbico Actividad Usando una Emocional bicho raro de tareas en niños con alto riesgo familiar para la esquizofrenia

Las vocalizaciones ultrasónicas de ratón se utilizan como sustitutos para modelar las bases genéticas de los déficits de comunicación vocal en modelos de ratón para trastornos neuropsiquiátricos. El presente protocolo describe tres contextos experimentales que provocan vocalizaciones ultrasónicas de forma fiable de cachorros (a lo largo del desarrollo) y ratones adultos (interacciones entre personas del mismo sexo, interacciones macho-estro para hembras).

Grabación de ratón de ultrasonidos Las vocalizaciones de Evaluación de la Comunicación Social

Los juicios de orden temporal se pueden utilizar para estimar los parámetros de velocidad de procesamiento y los pesos atencionales y, por lo tanto, para inferir los mecanismos del procesamiento atencional. Esta metodología se puede aplicar a una amplia gama de estímulos visuales y trabaja con muchas manipulaciones de la atención.

La medición de velocidad Atención y tratamiento visual de análisis basado en modelos de resoluciones judiciales de orden temporal

Aprende a capturar y analizar respuestas emocionales a bebidas y alimentos líquidos mediante análisis automatizado de expresiones faciales. Este protocolo estandarizado mejora la fiabilidad de datos en laboratorios de evaluación sensorial.

Protocolo para la Recolección de Datos y Análisis Aplicado a Automatizado facial Tecnología de Análisis de Expresión y Análisis temporal para la Evaluación Sensorial (Video) | JoVE Journal

Protocolo para la Recolección de Datos y Análisis Aplicado a Automatizado facial Tecnología de Análisis de Expresión y Análisis temporal para la Evaluación Sensorial

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