Name: Quantificare lapprendimento nei bambini piccoli: azioni di monitoraggio gamba durante una task-Discovery apprendimento (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-06-01T14:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 18 s
Description: Scopri come tracciare i movimenti delle gambe nei lattanti di 3-4 mesi durante un compito di apprendimento per scoperta. Questo metodo di psicologia dello sviluppo aiuta a comprendere i meccanismi di apprendimento infantile.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Questa ricerca è stata sostenuta da Promozione del Dottorato (POD) I e II premi dalla Fondazione per la terapia fisica e una borsa di studio Adopt-A-Doc della sezione Education della American Physical Therapy Association di Barbara Sargent.

Il Institutional Review Board presso la University of Southern California ha approvato questo studio. 1. Sistema Preparazione <ol><li> Configurare il sistema di motion capture. Nota: questi passaggi sono diversi per ogni sistema di motion capture. <ol><li> Allineare i sistemi delle due sensori motion capture a quello di un sensore di coordinate facendo clic su &quot;Esegui nuova registrazione&quot; nel programma di motion capture, entrando in un periodo di raccolta di 30 secondi, facendo clic su &quot;Register&quot;, e spostando l&#39;oggetto di registrazione all&#39;interno del volume di cattura per 30 sec. Quando la registrazione è completata con successo, osservare un scarto quadratico medio (RMS) errore di registrazione sullo schermo del computer. </li><li> Allineare il sistema di coordinate globale al tavolo di test utilizzando l&#39;oggetto di registrazione cliccando su &quot;Esegui Nuovo Allineamento&quot; nel programma di motion capture. <ol><li> Definire l&#39;origine ponendo il obje registrazionect nell&#39;angolo superiore destro del tavolo di test e cliccando su &quot;Digitalizzazione&quot; nel programma motion capture. Definire l&#39;asse Z, ponendo l&#39;oggetto registrazione sulla cima di una scatola e facendo clic su &quot;Digitalizzazione&quot;; l&#39;asse Z è perpendicolare al tavolo. </li><li> Definire il / Y + piano Z spostando l&#39;oggetto di registrazione sulla scatola lungo la lunghezza della tavola e cliccando &quot;digitalizzano&quot;; l&#39;asse Y è parallelo alla lunghezza della tavola e l&#39;asse X parallelo alla larghezza della tabella. </li></ol></li><li> Collegare i LED nei due porti strobo e inserire il numero di LED per porta strobo nell&#39;ambito del programma di sistema di motion capture (24 per la porta strobo 1 e 20 per la porta strobo 2). Fare riferimento alla Figura 3 per il numero e la posizione di ogni LED. Selezionare vista dei dati ancora mancanti per fornire una visualizzazione di mappa-come striscia di LED di registrazione in tempo reale. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig3.jpg" /><strong&gt; Figura 3. Posizionamento dei LED. Strobe 1 è costituito dai corpi rigidi (4 LED su ogni corpo rigido) per il diritto e la coscia sinistra, la zampa, e del piede. Strobe 2 è costituito dai corpi rigidi per la destra e sinistra del bacino, i marcatori sterno, e dei singoli LED. </li></ol></li><li> Impostare il programma infantile computer portatile. <ol><li> Inserire il numero di minuti per ogni condizione. Per il giorno 1, ingresso 2 per la fase 1 (2 min basale, condizione non rinforzo), 6 per la fase 2 (6 min acquisizione, condizione rinforzo), e 0 per la fase 3 (0 min estinzione, condizione non rinforzo). </li><li> Per il giorno 2, ingresso 2 per la fase 1 (baseline), 6 per la fase 2 (acquisizione), 2 per la fase 3 (estinzione), e controllare &quot;Usa Zmin come predefinito&quot; in modo che la soglia calcolata durante basale del Day1 sarà la soglia utilizzato per la condizione acquisizione di Day 2. </li><li> Scegliere &quot;StreamframesAllFrames&quot; e cliccare su &quot;Invia&quot; per consentire laprogramma di mobili di utilizzare i dati del sistema di motion capture per attivare il cellulare infantile in base a criteri specificati. </li></ol></li><li> Impostare le telecamere. <ol><li> Avviare il programma per computer video per i tre video sincronizzati (laterale destro, laterale sinistro, viste aeree). </li><li> Avviare la videocamera aggiuntiva sopra la testa del bambino per registrare le espressioni facciali e lo sguardo degli occhi. </li></ol></li></ol> 2. Infant Preparazione <ol><li> Descrivere l&#39;esperimento ai genitori e informarli di interagire il meno possibile con il loro bambino. NOTA: Dite ai genitori che se il bambino non diventa esigente tutto l&#39;esperimento, i genitori dovrebbero sedersi accanto al bambino al di fuori del loro punto di vista, tuttavia, se il bambino diventa esigente c&#39;è una progressione di interazione con il bambino. <ol><li> In primo luogo, chiedere al genitore di dire, &quot;Tutto è a posto, io sono qui,&quot; in un tono rassicurante. </li><li> In secondo luogo, chiedereil genitore a stare in vista del bambino, mentre rassicurare il bambino. </li><li> In terzo luogo, chiedere al genitore di uno tenere una mano del bambino o dare al bambino un ciuccio. NOTA: la quantità minima di interazione genitore necessario per mantenere la calma e di allarme il bambino è dato e si è conclusa nel più breve tempo possibile. </li></ol></li><li> Undress il bambino, posizionare il bambino sotto il cellulare infantile, e fissare il bambino al tavolo con una fascia in velcro posta in tutto il tronco. </li><li> Dopo che il bambino è fissato al tavolo, posizionare i marcatori dello sterno e del bacino, coscia, stinco, e piede corpi rigidi sul neonato. </li></ol> 3. Infant Mobile Learning Task <ol><li> Ogni giorno, avviare il compito di apprendimento cellulare da sincrono avviare il sistema motion capture, programma per computer mobili e videocamere. <ol><li> In entrambe le giornate da min 0 a 2, alle condizioni originarie, osservare il bambino spontaneamente calci. </li><li> Il giorno 1 nel corso della 2 min condizioni originarie, osservare come il programma cellulare infante calcola continuamente la soglia per l&#39;attivazione mobile basata sul z-dati da uno dei LED sul corpo rigido di ogni piede. Esempio, indicatore 9 con il piede giusto e marcatore 21 sul piede sinistro. Marker 9 è il centro del LED sul corpo rigido piede destro cerchiato in giallo nella figura 1. Marker 21 è il centro del LED sul corpo rigido piede sinistro. </li><li> Alla fine della linea di base 2 min, il programma mobile impostare la soglia ad un&#39;altezza di una deviazione standard (SD) sopra l&#39;altezza media di entrambi i piedi durante la condizione di linea di base 2 min. </li><li> In entrambe le giornate da min 2 a 8, la condizione di acquisizione, di osservare come la rotazione mobili infantili e suona la musica quando il LED posto su entrambi i piedi attraversa la soglia calcolata durante il 2 min condizioni originarie del Day 1. NOTA: Attivazione mobile continuerà finché il piede è superiore alla soglia virtuale a un massimo di 3 sec. Dopo 3 secondi, il mobile riattiverà solo se il bambino muove il piede sotto della soglia virtuale e quindi sposta il piede verticalmente e ancora attraversa la soglia. Questa &quot;regola 3 sec&quot; incoraggia i movimenti gamba esplorativi attivi contro tenendo i piedi sopra la soglia. </li><li> Il giorno 2 da min 8-10, la condizione di estinzione, di osservare come il bambino prende spontaneamente senza armatura mobile. </li></ol></li><li> Dopo il bambino interagisce con il cellulare, raccogliere un processo di calibrazione statico per definire un sistema di coordinate locale per ogni segmento di gamba e definire una configurazione di riferimento per ciascun segmento del corpo nello spazio. <ol><li> Fissare dieci LED singoli bilateralmente per la pelle del bambino utilizzando collari ECG a doppia faccia nelle seguenti sedi: linea mediana laterale del tronco sotto la decima costola, grande trocantere dell&#39;anca, laterale linea di ginocchio, caviglia malleolo laterale e distale del 5 ° metatarso. </li><li> Tenere estremità inferiore del bambino inun esteso, posizione anatomica per 5 sec. Tutti gli angoli articolari in questa posizione di calibrazione sono definiti come 0 °. </li></ol></li><li> Il giorno 2, raccogliere i dati antropometrici. <ol><li> Pesare ogni bambino su scala elettrico digitale. </li><li> Effettuare le seguenti misurazioni: lunghezza totale del neonato; circonferenza a metà segmento della coscia, la zampa, e del piede; larghezza del ginocchio (al ginocchio linea articolare), caviglia (al malleoli), e piede (le teste metatarsali); e la lunghezza della coscia (grande trocantere al ginocchio rima articolare), gambo (ginocchio linea comune per malleolo laterale), e il piede (malleolo mediale alla prima articolazione metatarso-falangea). </li></ol></li></ol> Analisi 4. Dati <ol><li> Analizzare le prestazioni e l&#39;apprendimento calcolando il RLA% durante ogni intervallo 2 minuti di esperimento utilizzando un programma di linguaggio informatico personalizzato come Matlab. Calcolare la durata di tempo uno o entrambi i LED su ogni piede che ha attivato il cellulare erano superiori alla soglia. Dail cellulare non si attiva dopo un intervallo di 3 secondi, sottrarre la durata di tempo in cui uno o entrambi i LED erano superiori alla soglia per più di un intervallo di 3 sec. <ol><li> Misurare le prestazioni del gruppo ogni giorno statisticamente analizzare se il RLA% in uno qualsiasi dei tre intervalli di acquisizione, 2 min supera notevolmente il 2 min intervallo di riferimento 3,4,7,9,10. </li><li> Categorizzare individuali neonati per aver effettuato l&#39;operazione ogni giorno se il RLA% nel corso di un intervallo di acquisizione 2 min è uguale o maggiore di 1,5 volte il RLA% in 2 min intervallo basale 3,4,6,9,10. </li><li> Misurare l&#39;apprendimento del gruppo attraverso giorni determinando statisticamente se il RLA% durante l&#39;intero 6 min acquisizione condizione Day 2 supera il RLA% durante la condizione di base 1 ° giorno 3,6. </li><li> Categorizzare neonati individuali come studenti se il RLA% durante l&#39;intero 6 min condizione acquisizione di Day 2 è uguale o GREater di 1,5 volte il condizioni originarie del Day 1 3,6,11. </li></ol></li><li> Analizzare l&#39;eccitazione e l&#39;attenzione codificando videocassette durante ogni intervallo di 2 minuti dell&#39;esperimento. La scala eccitazione è definita come: sonnolenza = 1, vigile e attiva = 2, vigile e attiva = 3, pignola = 4, e piangendo = 5 3,8,11. La scala attenzione è definita come: 0 = non esamina il mobile, 1 = esamina il mobile 3,8. </li><li> I dati di posizione di processo e calci estratto utilizzando programmi Matlab personalizzati. <ol><li> I file di dati di posizione del carico in uscita dal sistema di motion capture in un programma Matlab personalizzato per interpolare i dati di posizione mancanti (massimo 20 fotogrammi consecutivi) utilizzando una spline cubica. </li><li> Caricare i file interpolati in un programma personalizzato per Matlab (a) i dati di posizione del filtro con un quarto ordine Butterworth con una frequenza di taglio di 5 Hz come determinate da analisi dello spettro di potenza, e (b) calcolare i seguenti angoli di snodo: la flessione dell&#39;anca / estensione, abduzione/ Adduzione, rotazione esterna / interna dell&#39;anca, del ginocchio flessione / estensione, l&#39;inversione della caviglia / eversione, flessione dorsale della caviglia / plantare come descritto in 12. </li><li> Caricare i file di angolo in un programma Matlab personalizzato per estrarre calci. Definire l&#39;inizio di un calcio come l&#39;inizio di un movimento delle gambe continuo in cui la variazione dell&#39;anca o del ginocchio angolo di snodo superato 11,5 ° (0,2 radianti) in o flessione o estensione 3,9,13-15. Definire la fine del calcio come la struttura di estensione picco a seguito di un movimento di flessione o la flessione picco a seguito di un movimento di estensione 3,9,14. </li></ol></li><li> Per tutti i calci, calcolare parametri cinematici utilizzando programmi Matlab personalizzati. <ol><li> Posizione Calcola la varianza in direzione Z (verticale, in direzione compito specifico) del LED su ogni piede che ha attivato la mobile 3. </li><li> Calcola hip flessione / estensione e flessione del ginocchio / estensione correlazioni congiunte con coefficienti di Pearson di correlazione (r) a zero lagtra anca e ginocchio escursioni angolo congiunta. Per confrontare le correlazioni (r) tra i neonati, convertire hip-ginocchio angolo giunto correlazioni a Fisher Z score 3,9,15. </li><li> Time-normalizzare i dati angolari comuni, quindi calcolare l&#39;anca flessione / estensione e flessione del ginocchio / estensione continua fase relativa (CRP) a partire dai dati di posizione / velocità angolare 16,17. Analizzare i risultati del calcolo CRP nei seguenti cinque punti di tempo: (a) inizio di calcio, (b) velocità di picco del primo segmento, (c) inversione congiunta, (d) il picco di velocità del secondo segmento, e (e ) fine del calcio 3. </li></ol></li><li> Per tutti i calci, calci identificare senza contatto visualizzando i dati video sincroni. Calcola parametri cinetici per calci senza contatto che utilizzano programmi Matlab personalizzati. <ol><li> Si calcoli la massa segmentale e del centro-di-massa dalle equazioni modificate per i neonati a partire dal modello antropometrico del Hatze per gli adulti 18. Calcolare i momenti di inerzia di 3Dcoscia, stinco, e segmenti piede dalle equazioni modificati per i bambini a partire dal modello antropometrico di Jensen per gli adulti 19. </li><li> Calcolare i termini nella seguente equazione del moto utilizzando la teoria vite di manipolazioni spaziali 20. <img alt="equazione 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841equation1.jpg" /> è derivata utilizzando l&#39;approccio lagrangiano, dove M (θ) è la matrice d&#39;inerzia, <img alt="theta1" src="/files/ftp_upload/52841/theta1.jpg" /> il muscolo (Mus) coppie di Coriolis e matrice coppia centrifuga, N (θ) i gravitazionali (GRA) coppie e T. </li><li> Calcola coppie comuni utilizzando i dati cinematici 3D dai calci senza contatto, corpo segmenti parametri inerziali, e l&#39;equazione biomeccanica del moto. </li><li> Partizione della rete (NET) coppia a ogni comune in contributi di movimento-dipendente (MDT), GRA, e di coppia MUS 21. Coppia NET è direttamente proporzionale alle accelerazioni ogni giunto.Coppia MDT è legato alle coppie passivi associati interazioni meccaniche tra i mobili segmenti interconnessi dell&#39;arto. Coppia GRA è legata alla forza passiva della gravità che agisce verso il basso sul lembo. Coppia MUS comprende forze da contrazioni muscolari attivi e passivi deformazioni dei muscoli, tendini, legamenti e altri tessuti periarticolari. </li><li> Per dell&#39;anca e del ginocchio a parte, calcolare impulso coppia come l&#39;entità del contributo di ogni coppia partizionato (MUS, GRA, MDT) per la coppia NET. Calcola l&#39;impulso positivo o negativo della coppia (coppia * volta) durante gli intervalli in cui la coppia MUS ginocchio ha agito nello stesso o in direzione opposta rispetto alla coppia netta ginocchio. Eseguire questo stesso calcolo con GRA ginocchio e le coppie di MDT e hip MUS, GRA, e coppie di MDT. Per dell&#39;anca e del ginocchio separatamente, sommare tutti gli impulsi positivi e negativi per ciascuna componente di coppia per ottenere una misura della grandezza del contributo di ciascun impuls coppia partizionatie (MUS, GRA, MDT) per impulso coppia netta. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Gibson, E. J., Pick, A. D. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGibson%2C+EJ+%22An+Ecological+Approach+to+Perception%2C+Learning+and+Development%22">An Ecological Approach to Perception, Learning and Development</a>. , Oxford University Press. New York, NY. (2000).</li>
<li>Thelen, E., Smith, L. B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aThelen%2C+E+%22A+Dynamic+Systems+Approach+to+the+Development+of+Cognition+and+Action%22">A Dynamic Systems Approach to the Development of Cognition and Action</a>. , MIT Press. Cambridge, MA. (1994).</li>
<li>Sargent, B., Schweighofer, N., Kubo, M., Fetters, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Infant+exploratory+learning%3A+influence+on+leg+joint+coordination%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Infant exploratory learning: influence on leg joint coordination.</a> PLoS One. 9 (3), e91500(2014).</li>
<li>Rovee-Collier, C. K., Gekoski, M. J. The economics of infancy: A review of conjugate reinforcement. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRovee-Collier%2C+CK+%22Adv+Child+Dev+Behav%22">Adv Child Dev Behav</a>. Reese, H. W., Lipsitt, L. P. 13, Academic. 195-255 (1979).</li>
<li>Heathcock, J. C., Bhat, A. N., Lobo, M. A., Galloway, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+performance+of+infants+born+preterm+and+full-term+in+the+mobile+paradigm%3A+learning+and+memory%5BTitle%5D)+AND+%22Phys.+Ther%22%5BJournal%5D)">The performance of infants born preterm and full-term in the mobile paradigm: learning and memory.</a> Phys. Ther. 84 (9), 808-821 (2004).</li>
<li>Haley, D. W., Weinberg, J., Grunau, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortisol%2C+contingency+learning%2C+and+memory+in+preterm+and+full-term+infants%5BTitle%5D)+AND+%22Psychoneuroendocrinology%22%5BJournal%5D)">Cortisol, contingency learning, and memory in preterm and full-term infants.</a> Psychoneuroendocrinology. 31 (1), 108-117 (2006).</li>
<li>Angulo-Kinzler, R., Ulrich, B. D., Thelen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-month-old+infants+can+select+specific+leg+motor+solutions%5BTitle%5D)+AND+%22Motor+Control%22%5BJournal%5D)">Three-month-old infants can select specific leg motor solutions.</a> Motor Control. 6 (1), 52-68 (2002).</li>
<li>Tiernan, C. W., Angulo-Barroso, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Constrained+motor-perceptual+task+in+infancy%3A+effects+of+sensory+modality%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mot.+Behav%22%5BJournal%5D)">Constrained motor-perceptual task in infancy: effects of sensory modality.</a> J. Mot. Behav. 40 (2), 133-142 (2008).</li>
<li>Chen, Y., Fetters, L., Holt, K., Saltzman, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Making+the+mobile+move%3A+constraining+task+and+environment%5BTitle%5D)+AND+%22Infant+Behav.+Dev%22%5BJournal%5D)">Making the mobile move: constraining task and environment.</a> Infant Behav. Dev. 25 (2), 195-220 (2002).</li>
<li>Ohr, P. S., Fagen, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conditioning+and+long-term+memory+in+three-month-old+infants+with+Down+syndrome%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Ment.+Retard%22%5BJournal%5D)">Conditioning and long-term memory in three-month-old infants with Down syndrome.</a> Am. J. Ment. Retard. 96 (2), 151-162 (1991).</li>
<li>Thelen, E., Hidden Ulrich, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((skills%3A+A+dynamical+system+analysis+of+treadmill+stepping+in+the+first+year%5BTitle%5D)+AND+%22Monogr+Soc+Res+Child+Dev%22%5BJournal%5D)">skills: A dynamical system analysis of treadmill stepping in the first year.</a> Monogr Soc Res Child Dev. 56 (1), 1-98 (1991).</li>
<li>Soderkvist, I., Wedin, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Determining+the+movements+of+the+skeleton+using+well-configured+markers%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Biomech%22%5BJournal%5D)">Determining the movements of the skeleton using well-configured markers.</a> J. Biomech. 26 (12), 1473-1477 (1993).</li>
<li>Schneider, K., Zernicke, R. F., Ulrich, B. D., Jensen, J. L., Thelen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Understanding+movement+control+in+infants+through+the+analysis+of+limb+intersegmental+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mot.+Behav%22%5BJournal%5D)">Understanding movement control in infants through the analysis of limb intersegmental dynamics.</a> J. Mot. Behav. 22 (4), 493-520 (1990).</li>
<li>Jensen, J. L., Schneider, K., Ulrich, B. D., Zernicke, R. F., Thelen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+dynamics+of+the+leg+movement+patterns+of+human+infants%3A+I.+the+effects+of+posture+on+spontaneous+kicking%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mot.+Behav%22%5BJournal%5D)">Adaptive dynamics of the leg movement patterns of human infants: I. the effects of posture on spontaneous kicking.</a> J. Mot. Behav. 26 (4), 303-312 (1994).</li>
<li>Fetters, L., Sapir, I., Chen, Y. P., Kubo, M., Tronick, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spontaneous+kicking+in+full-term+and+preterm+infants+with+and+without+white+matter+disorder%5BTitle%5D)+AND+%22Dev.+Psychobiol%22%5BJournal%5D)">Spontaneous kicking in full-term and preterm infants with and without white matter disorder.</a> Dev. Psychobiol. 52 (6), 524-536 (2010).</li>
<li>Emmerick, R., Wagenaar, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+walking+velocity+on+relative+phase+dynamics+in+the+trunk+in+human+walking%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Biomech%22%5BJournal%5D)">Effects of walking velocity on relative phase dynamics in the trunk in human walking.</a> J. Biomech. 29 (9), 1175-1184 (1996).</li>
<li>Kelso, J. A., Scholz, J. P., Schoner, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nonequilibrium+phase+transitions+in+coordinated+biological+motion%3A+critical+fluctuations%5BTitle%5D)+AND+%22Physics+Letters+A%22%5BJournal%5D)">Nonequilibrium phase transitions in coordinated biological motion: critical fluctuations.</a> Physics Letters A. 134 (6), 8-12 (1986).</li>
<li>Schneider, K., Zernicke, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mass%2C+center+of+mass%2C+and+moment+of+inertia+estimates+for+infant+limb+segments%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Biomech%22%5BJournal%5D)">Mass, center of mass, and moment of inertia estimates for infant limb segments.</a> J. Biomech. 25 (2), 145-148 (1992).</li>
<li>Sun, H., Jensen, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Body+segment+growth+during+infancy%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Biomech%22%5BJournal%5D)">Body segment growth during infancy.</a> J. Biomech. 27 (3), 265-275 (1994).</li>
<li>Murray, R. M., Li, Z., Sastry, S. S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMurray%2C+RM+%22A+Mathematical+Introduction+to+Robotic+Manipulation%22">A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation</a>. , CRC Press. Boca Raton, FL. (1994).</li>
<li>Galloway, J. C., Koshland, G. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((General+coordination+of+shoulder%2C+elbow+and+wrist+dynamics+during+multijoint+arm+movements%5BTitle%5D)+AND+%22Exp.+Brain+Res%22%5BJournal%5D)">General coordination of shoulder, elbow and wrist dynamics during multijoint arm movements.</a> Exp. Brain Res. 142 (2), 163-180 (2002).</li>
<li>Angulo-Kinzler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exploration+and+selection+of+intralimb+coordination+patterns+in+3-month+old+infants%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mot.+Behav%22%5BJournal%5D)">Exploration and selection of intralimb coordination patterns in 3-month old infants.</a> J. Mot. Behav. 33, 363-376 (2001).</li>
<li>Fetters, L., Chen, Y. P., Jonsdottir, J., Tronick, E. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kicking+coordination+captures+differences+between+full-term+and+premature+infants+with+white+matter+disorder%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Mov.+Sci%22%5BJournal%5D)">Kicking coordination captures differences between full-term and premature infants with white matter disorder.</a> Hum. Mov. Sci. 22, 729-748 (2004).</li>
<li>Jeng, S., Chen, L., Yau, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kinematic+analysis+of+kicking+movements+in+preterm+infants+with+very+low+birth+weight+and+full-term+infants%5BTitle%5D)+AND+%22Phys.+Ther%22%5BJournal%5D)">Kinematic analysis of kicking movements in preterm infants with very low birth weight and full-term infants.</a> Phys. Ther. 82, 148-159 (2002).</li>
<li>Jensen, J. L., Thelen, E., Ulrich, B. D., Schneider, K., Zernicke, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+dynamics+of+the+leg+movement+patterns+of+human+infants%3A+III.+age-related+differences+in+limb+control%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mot.+Behav%22%5BJournal%5D)">Adaptive dynamics of the leg movement patterns of human infants: III. age-related differences in limb control.</a> J. Mot. Behav. 27, 366-374 (1995).</li>
<li>Piek, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+quantitative+analysis+of+spontaneous+kicking+in+two-month-old+infants%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Mov.+Sci%22%5BJournal%5D)">A quantitative analysis of spontaneous kicking in two-month-old infants.</a> Hum. Mov. Sci. 15, 707-726 (1996).</li>
<li>Thelen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Developmental+origins+of+motor+coordination%3A+Leg+movements+in+human+infants%5BTitle%5D)+AND+%22Dev.+Psychobiol%22%5BJournal%5D)">Developmental origins of motor coordination: Leg movements in human infants.</a> Dev. Psychobiol. 18, 1-22 (1985).</li>
<li>Vaal, J., van Soest, A. J., Hopkins, B., Sie, L. T. L., van der Knaap, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+spontaneous+leg+movements+in+infants+with+and+without+periventricular+leukomalacia%5BTitle%5D)+AND+%22Exp.+Brain+Res%22%5BJournal%5D)">Development of spontaneous leg movements in infants with and without periventricular leukomalacia.</a> Exp. Brain Res. 135, 94-105 (2000).</li>
</ol>

Nessun conflitto di interessi dichiarati.

Progettazione di attività di scoperta-learning per i bambini piccoli Compiti Discovery-learning per i bambini piccoli devono essere studiati per assicurare che i bambini stanno scoprendo autonomamente la contingenza. In diversi paradigmi mobili all&#39;inizio della condizione di acquisizione, i neonati sono sia dimostrato che il cellulare attiva da un&#39;attivazione non contingente del cellulare 7,22 o la gamba di ogni bambino passivamente mosso dallo sperimentatore per introdurr...

Azioni Task-specifici emergono dai movimenti spontanei durante l&#39;infanzia. E &#39;stato proposto che le azioni specifiche attività emergono attraverso un processo di rilevamento 1,2-learning. Le attività vengono scoperti da bambini come si muovono spontaneamente ed esplorare le azioni che producono effetti nuovi per l&#39;ambiente. Azioni specifiche Task emergono come i bambini sfruttano le connessioni tra le loro azioni ei loro effetti sul mondo che li circonda. Tuttavia, si sa ancora poco sui processi precisi che i bambini esplorano e sfruttano per imparare a modificare i loro movimenti spontanei di eseguire azioni specifiche attività. Qui il metodo è descritto in che 3-4 mesi di età i bambini imparano un compito per scoperta e loro movimenti delle gambe sono catturati per quantificare il processo di apprendimento. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig1.jpg" /> Figura 1: Infante calci-attivati ​​compito mobile. </strong&gt; Il light-emitting diode centro (LED) attaccato al corpo rigido di ogni piede (cerchio giallo) attiva il cellulare quando si varca la soglia virtuale (linea rossa tratteggiata). Re-stampata con il permesso di Sargent et al. 3 Questa task di rilevazione-learning utilizza un telefono cellulare attivato infante che ruota e suona musica in base all&#39;azione gamba specificato di neonati 3. Neonati posizionato supino sotto il cellulare attivano spostando i piedi verticalmente attraverso una soglia virtuale (Figura 1). Questo paradigma è unico in quanto come i bambini scoprono indipendentemente che le loro azioni gambe attivano il cellulare, i movimenti delle gambe dei bambini &#39;sono monitorati con un sistema di motion capture che consente per la quantificazione del processo di apprendimento. Il protocollo sperimentale comprende due giorni di raccolta dei dati. 1 ° giorno è costituito da una condizione di base 2 minuti in cui un bambino prende spontaneamente, ma le sue azioni gambanon può attivare il neonato cellulare, seguita da una condizione di acquisizione 6 min in cui le azioni delle gambe del bambino attivano mobile infante se il bambino muove i piedi verticalmente per attraversare una soglia virtuale. Questo protocollo consente la quantificazione delle azioni gamba spontanee infanti e la quantificazione dei vari aspetti dei movimenti come neonati esplorano il rapporto tra le loro azioni gamba e l&#39;attivazione del cellulare infante. Il giorno 2, oltre alle condizioni originarie 2 min e 6 min condizioni di acquisizione, una condizione di estinzione 2 min si aggiunge in cui le azioni delle gambe del bambino non attivano mobile infante. In questo modo per la quantificazione di come i bambini cambiano le loro azioni gamba quando una risposta ambientale già imparato è interrotto. Nelle precedenti paradigmi mobili infantili, la frequenza di movimento delle gambe 4-6, specifica anca e ginocchio angoli 7,8, o calciare un pannello 9 sono stati reinforccato con il movimento cellulare. Prestazioni ogni giorno è stata definita come un aumento di tali azioni gamba durante la condizione di acquisizione o di estinzione rispetto alle condizioni originarie 4-9. Imparare attraverso giorni è stata definita come un aumento di queste azioni gamba durante la linea di base o l&#39;acquisizione di condizioni Giorni 2 o 3 e alle condizioni originarie del Day 1 5,6. Questi paradigmi mobili precedenti dimostrano che i bambini aumentano la frequenza delle azioni delle gambe che sono rinforzati con l&#39;attivazione cellulare, tuttavia, non forniscono informazioni sul movimento opzioni bambini hanno a loro disposizione quando si impara il compito. Ad esempio, se il tasso di calciare è rafforzata, i bambini dimostrano le prestazioni e l&#39;apprendimento quando i loro calci aumenti dei tassi sia durante l&#39;interazione con il cellulare o quando il telefono non è più attiva. Ciò dimostra che i bambini possono perfezionare il loro tasso di calci, ma non si sa se i bambini possono perfezionare le loro modello o la coppia di produzione coordinamento gamba per generatle azioni delle gambe e che non sono nel loro movimento repertorio preferito. Questo paradigma cellulare è unico in quanto i bambini sono tenuti a intraprendere azioni gamba più raffinata per attivare il cellulare che nelle precedenti paradigmi mobili. In questo paradigma cellulare, l&#39;altezza di ciascun piede sopra la tabella viene calcolato durante la condizione basale 2 min utilizzando i dati di posizione da un diodo emettitore di luce (LED) collegato a ciascun piede. Una soglia virtuale viene quindi impostato parallelamente al tavolo ad una altezza che è all&#39;interno della gamma superiore dell&#39;altezza di entrambi i piedi durante le condizioni originarie. Durante l&#39;acquisizione, la rotazione mobili e riproduce musica se sia piede varca la soglia. Dopo 3 sec, le fermate mobili e riattiva solo se il bambino muove il piede di sotto della soglia, e quindi sposta il piede verticalmente e ancora attraversa la soglia. Per attivare il dispositivo mobile per la maggior quantità di tempo, i neonati devono spostare un piede sopra la soglia e mantenerla contro gravlità per 3 secondi, quindi spostare rapidamente il piede sotto la soglia e di nuovo spostarla sopra la soglia e tenerlo premuto per 3 secondi, ecc. Ciò richiede un&#39;azione gamba più raffinato che semplicemente aumentando il tasso calci. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52841/52841fig2.jpg" /> Figura 2: dati di posizione non filtrate di dispositivi di estremità (piedi) da un bambino di dati rappresentativi posizione non filtrato dal Day 2 a 3 mesi di età infantile che hanno manifestato l&#39;apprendimento basato sui singoli criteri di apprendimento.. La linea rossa è dati di posizione della coordinata z del diodo luminescente (LED) posti con il piede giusto. La linea blu è dati di posizione del LED sul piede sinistro. Thick linea nera è la tabella. La linea tratteggiata è la soglia virtuale collocato 14 centimetri sopra il tavolo come individualmente determinato per ogni bambino in base all&#39;altezza dei loro calci durante basalecondizioni di Day 1. asse X è tempo etichettato con intervalli di 2 min. Si noti come il bambino muove i suoi piedi durante basale quando il cellulare non si attiva e durante i primi 30 secondi di acquisizione 1, quindi tiene costantemente entrambi i piedi dal tavolo e si muove i suoi piedi proprio dietro la soglia per la prossima 5½ minuti fino a quando il cellulare non è più attiva durante la condizione di estinzione. La seconda caratteristica unica di questo paradigma mobile è che l&#39;azione gamba di ogni bambino viene monitorato con tecniche state-of-the-art di motion capture per quantificare come i bambini usano i loro opzioni di movimento per imparare l&#39;attività. Dati di posizione non filtrati del LED su ogni piede che attiva il dispositivo mobile da un infante rappresentante è incluso in Figura 2. Si noti come il bambino muove i piedi a varie altezze sopra il tavolo durante basale e la prima parte di acquisizione, ma poi si sposta entrambi i piedi proprio dietro la soglia durante il resto del Condi acquisizionezione fino a quando il cellulare non si attiva durante l&#39;estinzione. Questo è uno dei molti potenziali strategie di movimento per realizzare il compito di scoperta-apprendimento. Le strategie possono essere quantificati calcolando cinematica tridimensionali e cinetiche, utilizzando i dati di posizione acquisiti dal sistema di motion capture. In particolare, il processo di apprendimento è quantificato in termini di percentuale di azione gamba rinforzato (% RLA), che è pari alla durata di attivazione cellulare, posizione varianza dei dispositivi di estremità (piedi) che attivano i mobili, anca-ginocchio modelli coordinamento , e anca e ginocchio coppie comuni.

<table><tbody><tr><td>Sensore di posizione Optotrak Certus, messa a fuoco lontana, con supporto</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800852</td><td></td></tr><tr><td>Unità di acquisizione dati Optotrak II (ODAU II)</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800767</td><td></td></tr><tr><td>Supporto Optotrak Vinten, Certus con adattatore Quick Fix</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800855.002</td><td></td></tr><tr><td>Certus S-Type, configurazione standard</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800761</td><td></td></tr><tr><td>Coppia di marcatori (7 mm), c/n connettore RJII e cavo da 8 piedi</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8001029.001</td><td></td></tr><tr><td>Cavo di linea CA, grado medico, Nord America</td><td>Northern Digital Inc</td><td>Kit emettitore di</td> riferimento cubico 7500010 <td></td></tr><tr><td>- Certus</td><td>Northern Digital Inc</td><td>8800768</td><td></td></tr><tr><td>3 piloni IEEE 1394 telecamere</td><td>Basler</td><td>A6021c</td><td></td></tr><tr><td>Vixia HG10</td><td>Canon</td><td>2183B001</td><td></td></tr><tr><td>Dischi adesivi</td><td>MVAP Forniture mediche</td><td>E401-500</td><td></td></tr><tr><td>Supporto testa reversibile</td><td>Eddie Bauer</td><td>52556</td><td></td></tr><tr><td>Cinturino Softstrap</td><td>Sammons Preston</td><td>A34960</td><td></td></tr><tr><td>Bilancia pediatrica digitale</td><td>Healthometer</td><td>Modello 524KL</td><td></td></tr></tbody></table>

quantificare l&#39;apprendimento nei bambini piccoli: azioni di monitoraggio gamba durante una task-discovery apprendimento

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

Azioni Task-specifici emergono dal movimento spontaneo durante l&#39;infanzia. E &#39;stato proposto che le azioni specifiche attività emergono attraverso un processo di scoperta-apprendimento. Qui il metodo è descritto in che 3-4 mesi di età i bambini imparano un compito per scoperta e loro movimenti delle gambe sono catturati per quantificare il processo di apprendimento. Questa task di rilevazione-learning utilizza un telefono cellulare attivato infante che ruota e suona musica basato sull&#39;azione gamba specificata dei neonati. Neonati supina attivare il cellulare muovendo i piedi verticalmente attraverso una soglia virtuale. Questo paradigma è unico in quanto come i bambini scoprono indipendentemente che le loro azioni gambe attivano il cellulare, i movimenti delle gambe dei bambini &#39;sono monitorati con un sistema di motion capture che consente per la quantificazione del processo di apprendimento. In particolare, l&#39;apprendimento è quantificato in termini di durata di attivazione del cellulare, la posizione varianza dei dispositivi di estremità (piedi) che attivano il cellulare, cambiamenti nelle coordina hip-ginocchiomodelli di produzione, e cambiamenti di anca e ginocchio coppia muscolare. Questa informazione descrive l&#39;esplorazione e lo sfruttamento infantile presso l&#39;interazione dei vincoli persona e ambientali che sostengono azioni di task-specific. Ricerche successive utilizzando questo metodo può indagare menomazioni come specifiche delle diverse popolazioni di neonati a rischio di disturbi del movimento influenzano il processo di individuazione-learning per un&#39;azione specifica-task.

Il processo di apprendimento di bambini piccoli può essere quantificato in termini di RLA%, la posizione varianza dei dispositivi di estremità (piedi), hip-ginocchio coefficienti angolo di correlazione, e anca e ginocchio coppie comuni. Ogni livello di analisi fornisce informazioni uniche su come i bambini esplorano il rapporto tra le loro azioni di gamba e l&#39;attivazione del cellulare bambino durante il processo di rilevamento-learning. Per l&#39;analisi statistica di% RLA e hip-ginocchi...

Viene descritto un metodo in cui i bambini di 3-4 mesi imparano un compito per scoperta e i loro movimenti delle gambe vengono catturati per quantificare il processo di apprendimento.

Quantificare l&#39;apprendimento nei bambini piccoli: azioni di monitoraggio gamba durante una task-Discovery apprendimento

Task-specific actions emerge from spontaneous movement during infancy. It has been proposed that task-specific actions emerge through a discovery-learning ...

Lo scopo del seguente esperimento è studiare l'insorgenza e lo sviluppo dei movimenti delle gambe quando i neonati imparano un compito specifico. Questo viene realizzato posizionando innanzitutto un neonato sotto un giocattolo mobile per bambini e applicando marcatori visibili alla telecamera sulle gambe del neonato. Successivamente, i movimenti delle gambe del neonato vengono tracciati mentre partecipa a un compito di apprendimento per scoperta, nel quale il giocattolo ruota e riproduce musica.Ogni volta che il neonato muove uno dei piedi verticalmente oltre una soglia virtuale, i movimenti della gamba vengono analizzati per determinare se il neonato ha appreso che il suo movimento della gamba attiva il giocattolo mobile e come ha modificato tali movimenti nel corso dell'esperimento. In definitiva, questo nuovo paradigma di apprendimento per scoperta fornisce informazioni sui processi che i neonati esplorano e sfruttano quando imparano a modificare i loro movimenti spontanei per eseguire azioni specifiche per un compito. Questo paradigma è unico perché i neonati scoprono autonomamente che è il loro movimento della gamba a attivare il giocattolo mobile.I movimenti delle loro gambe vengono tracciati mediante un sistema di motion capture. Paradigmi precedenti potevano includere una di queste caratteristiche, ma entrambe sono necessarie per quantificare il processo di apprendimento nei lattanti. Questo metodo può aiutarci a rispondere ad alcune delle domande fondamentali del settore, ad esempio in che modo i lattanti imparano esplorando il mondo che li circonda.Per iniziare, configurare il sistema di motion capture allineando innanzitutto il sistema di coordinate dei due sensori di motion capture a quello di un sensore di riferimento. A tale scopo, fare clic su "esegui nuova registrazione" nel programma di motion capture. Quindi impostare un tempo di acquisizione di 30 secondi e fare clic su "registra".Dopo aver fatto clic su "register", spostare l'oggetto di registrazione all'interno del volume di acquisizione del sistema per 30 secondi. Al termine della registrazione, sullo schermo del computer verrà visualizzato un valore di root mean square della registrazione. Successivamente, fare clic su "Perform New alignment" nel programma di motion capture per allineare il sistema di coordinate globale al tavolo di prova utilizzando l'oggetto di registrazione, quindi definire l'origine posizionando l'oggetto di registrazione nell'angolo superiore destro del tavolo di prova e facendo clic su "digitize" nel programma di motion capture.Quindi definire l'asse Z posizionando l'oggetto di registrazione sopra un libro e facendo clic su "digitizza"; l'asse Z è perpendicolare al tavolo. Successivamente, definire il piano positivo ZY spostando l'oggetto di registrazione sul libro lungo la lunghezza del tavolo e facendo clic su "digitizza". L'asse Y è parallelo alla lunghezza del tavolo, e l'asse X è parallelo alla larghezza del tavolo.Collegare i LED alle due porte dello strobo e inserire nel programma del sistema di motion capture il numero di LED per porta dello strobo. Fare riferimento alla figura tre mostrata qui. Per quanto riguarda il numero e la posizione di ciascun LED, selezionare la visualizzazione dei dati mancanti per ottenere una rappresentazione a grafico a striscia dei LED tracciati in tempo reale per configurare il programma del giocattolo per neonati.Prima, inserire il numero di minuti per ciascuna condizione per il primo giorno, ingresso due. Per la fase uno, la condizione di non rinforzo. Sei per la fase due, la condizione di rinforzo e zero per la fase tre nel secondo giorno, inserire due per la fase uno, sei per la fase due e due per la fase tre.Selezionare anche la casella. Utilizzare xin come predefinito in modo che la soglia calcolata durante la fase di baseline del primo giorno sia la soglia utilizzata per la condizione di acquisizione del secondo giorno. Infine, selezionare frame in streaming, tutti i frame e fare clic su invia per consentire al programma mobile di utilizzare i dati del sistema di motion capture per attivare il giocattolo mobile per neonati in base ai criteri specificati.Successivamente, posizionare tre telecamere intorno all'allestimento mobile, una sul lato destro, una sul lato sinistro e una dall'alto. Collegarle al sistema informatico. Avviare il programma video per sincronizzare i tre ingressi.In aggiunta, posizionare una quarta telecamera sopra la testa del neonato per registrare le espressioni facciali e tracciare lo sguardo oculare. Iniziare descrivendo l'esperimento ai genitori e informarli di interagire il meno possibile con il loro neonato. Successivamente, spogliare il neonato e posizionarlo sotto il mobile.Fissare il neonato al tavolo utilizzando una fascia in velcro posizionata sul tronco. Una volta fissato, applicare i marcatori sternali seguiti da quelli del piede, della gamba, della coscia e dei corpi rigidi pelvici del neonato. All'inizio di ogni giornata di test, avviare il compito di apprendimento mobile sincronizzando l'avvio del programma informatico del sistema di acquisizione del movimento e delle videocamere, osservando così il neonato mentre esegue calci spontanei durante il periodo di baseline delle prime due minuti.Durante questo periodo, il programma del giocattolo mobile calcolerà continuamente la soglia per l'attivazione del giocattolo in base ai dati Z di uno dei LED collocati sul corpo rigido di ciascun piede, al termine del periodo di baseline di due minuti. Osservare come il programma del giocattolo imposti la soglia a un'altezza pari a una deviazione standard superiore all'altezza media di entrambi i piedi durante il periodo di baseline. Successivamente, nella condizione di acquisizione, osservare come il giocattolo mobile ruoti e riproduca musica quando il LED posizionato su uno qualsiasi dei piedi supera la soglia calcolata durante la condizione di baseline di due minuti del primo giorno di test, nella fase di estinzione.Nel secondo giorno di test, osservare il bambino mentre calcia spontaneamente, senza alcun rinforzo da parte del mobiletto. Dopo l'interazione del bambino con il mobiletto, fissare 10 LED singoli bilateralmente sulla pelle del bambino utilizzando collari EKG a doppia faccia come mostrato qui; mantenere l'estremità inferiore del bambino in posizione anatomica estesa per cinque secondi. Definire gli angoli articolari in questa posizione di calibrazione come zero gradi.Dopo il secondo giorno di test, pesare il neonato su una bilancia elettronica digitale. Successivamente, misurare la lunghezza del neonato, la circonferenza nel segmento medio della coscia, della gamba e del piede. Quindi, misurare la larghezza del ginocchio a livello della linea articolare del ginocchio.La larghezza della caviglia a livello della linea malare, così come la larghezza del piede a livello delle teste metatarsali. Infine, misurare la lunghezza della coscia dal trocantere maggiore alla linea articolare del ginocchio, la lunghezza della gamba dalla linea articolare del ginocchio al malleolo laterale e la lunghezza del piede dal capo mediale al giunto articolare metatarso-falangeo del primo metatarso. Analizzare le prestazioni e l'apprendimento del neonato calcolando la percentuale di azione rinforzata della gamba come descritto nel protocollo di testo allegato.Per analizzare i movimenti delle gambe, caricare i file dei dati di posizione prodotti dal sistema di motion capture in un programma MATLAB personalizzato per interpolare i dati di posizione mancanti per un massimo di 20 fotogrammi consecutivi utilizzando una spline cubica. Successivamente, caricare i file interpolati in un programma MATLAB personalizzato per filtrare innanzitutto i dati di posizione mediante un filtro di Butterworth del quarto ordine con una frequenza di taglio di cinque hertz, quindi calcolare gli angoli articolari come descritto da Soderquist e Wedin. Questo grafico mostra le differenze nei risultati comportamentali tra neonati classificati come apprendisti e quelli classificati come non apprendisti.I neonati sono stati classificati come apprendenti se la loro azione di calci rinforzata nell'intera condizione di acquisizione del secondo giorno era uguale o superiore a 1,5 volte l'azione di calci rinforzata della condizione basale del primo giorno. Si noti la diminuzione iniziale della percentuale di RLA nei neonati apprendenti durante i primi due minuti della condizione di acquisizione del primo giorno. I neonati che hanno imparato il compito hanno ridotto la loro attività complessiva quando il mobile per neonati ha iniziato ad attivarsi, forse inizialmente come risposta di orientamento, successivamente forse come strategia per determinare se le loro azioni fossero associate all'attivazione del mobile. Illustrato.Di seguito sono riportate le differenze nella coordinazione anca-ginocchio tra neonati classificati come apprendisti e non apprendisti. Gli apprendisti, ma non i non apprendisti, hanno ridotto in modo significativo il coefficiente di correlazione dell'angolo anca-ginocchio tra la condizione di acquisizione del secondo giorno e la condizione basale del primo giorno. Qui, le differenze nell'impulso della coppia muscolare di anca e ginocchio sono state analizzate nel gruppo di neonati classificati come apprendisti.Un risultato solido è stato l'aumento dell'impulso della coppia muscolare a livello dell'anca e del ginocchio durante la condizione di estinzione rispetto alle altre condizioni. I bambini che hanno appreso il compito sembrano generare forti coppie muscolari all'anca e al ginocchio durante la condizione di estinzione nel tentativo di riattivare il mobile. Questo paradigma sperimentale può essere esteso ai bambini a rischio di disfunzione motoria.È possibile utilizzarlo per studiare come i deficit di diverse popolazioni di neonati influenzino il processo di apprendimento per scoperta e la capacità di eseguire azioni specifiche degli arti inferiori.

quantifying-learning-young-infants-tracking-leg-actions-during

Research

Ricerca

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

Descriviamo un metodo per registrare l'attività motoria, programmata per il segnale elettrico registrato contatto tarsale in un insetto legati, camminare su una superficie scivolosa. Questo è utilizzato per studiare le basi neurali del comportamento adattivo sotto l'influenza della ridotta interazione meccanica tra le gambe attraverso il substrato.

Studiare le basi neurali del comportamento adattivo Locomotore in Insetti

La procedura di imitazione elicitata è stata stabilita per esaminare lo sviluppo della memoria di richiamo nell'infanzia e nella prima infanzia. Questa procedura è stata ampiamente utilizzata per stabilire una solida base della natura della memoria di richiamo nell'infanzia e nella prima infanzia.

Esaminando Richiamo Memoria in prima e seconda infanzia Utilizzando il suscitato imitazione Paradigma

Introduciamo il piede-stepping compito seriale tempo di reazione (SRT). Questo per volta attività SRT, integrando la SRT classica compito che coinvolge solo il dito-premendo movimento, meglio approssima attività quotidiane sequenziata e permette ai ricercatori di studiare i processi dinamici sottostante misure di risposta discreti e districare il processo esplicito di funzionamento nell'apprendimento di sequenza impliciti.

Il "motore" a motore implicito sequenza di apprendimento: una reazione seriale un passo piede volta compito

Qui presentiamo un protocollo per test di familiarizzazione paradigmi che forniscono una prova diretta di categorizzazione infantile e contribuire a definire il ruolo della lingua nell'apprendimento precoce di categoria.

Definire il ruolo del linguaggio nella categorizzazione degli oggetti degli infanti con paradigmi di Eye-tracking

Gli studi di tracciamento oculare che utilizzano un paradigma dall'aspetto preferenziale possono essere utilizzati per studiare la comprensione emergente dei bambini e l'attenzione al loro mondo visivo esterno.

Esplorare la sensibilità del bambino al linguaggio visivo utilizzando eye tracking e il paradigma dall'aspetto preferenziale

Qui è presentato un protocollo che introduce una serie di compiti di apprendimento statistico a misura di bambino orientati all'esame dell'apprendimento dei modelli statistici temporali da parte dei bambini attraverso i domini e le modalità sensoriali. Le attività sviluppate raccolgono dati comportamentali utilizzando la piattaforma basata sul web e i dati fMRI (Functional Magnetic Resonance imaging) basati su attività per esaminare il coinvolgimento neurale durante l'apprendimento statistico.

Misurazione dell'apprendimento statistico tra modalità e domini nei bambini in età scolare tramite una piattaforma online e tecniche di neuroimaging

Questo documento delinea la valutazione delle prestazioni motorie lorde dei neonati con un dispositivo indossabile multisensore e la sua pipeline di analisi basata sul deep learning completamente automatizzata. Il metodo quantifica la postura e gli schemi di movimento dei bambini da sdraiati supini fino a quando non padroneggiano la camminata in modo indipendente.

Valutazione quantificata delle capacità motorie grossolane del bambino utilizzando un dispositivo indossabile multisensore

Questo articolo presenta un protocollo che consente una valutazione non invasiva e automatizzata delle prestazioni motorie, nonché l'apprendimento motorio adattivo e associativo su sfide, utilizzando un dispositivo chiamato Erasmus Ladder. La difficoltà del compito può essere titolata per rilevare una compromissione motoria che va da gradi maggiori a lievi.

Monitoraggio dell'apprendimento motorio fine e associativo nei topi utilizzando la scala Erasmus

Questo protocollo stabilisce una pipeline di valutazione cinematica degli arti posteriori del ratto utilizzando un test su tapis roulant senza marker con auto-etichettatura multiarticolare guidata dal deep learning, che consente la quantificazione riproducibile del movimento.

Tracciamento sincrono multiarticolare basato su deep learning per la quantificazione oggettiva della cinematica locomotoria degli arti posteriori nei ratti

Vengono descritti i metodi per registrare il gating sensoriale uditivo P50, un marcatore fisiologico di inibizione cerebrale che riflette le prime fasi dell'attenzione.

P50 Gating sensoriale nei neonati

Scopri come tracciare i movimenti delle gambe nei lattanti di 3-4 mesi durante un compito di apprendimento per scoperta. Questo metodo di psicologia dello sviluppo aiuta a comprendere i meccanismi di apprendimento infantile.

Quantificare l'apprendimento nei bambini piccoli: azioni di monitoraggio gamba durante una task-Discovery apprendimento

Esplora altri video