이 프로토콜 프레임별으로 비디오 분석을 사용 하 여 인 간에 있는 특이 한 도달-투-이해 움직임을 계량 하는 방법을 설명 합니다. 비교 분석 기술, 설명 하는 데 사용은 대 치거나 건강 한 성인 시력에 도달 하지만 방법을 개발 하 고 임상의 연구에 적용할 수 있습니다.
이 논문에서
요약
초록
Prehension, 개체, 파악을 도달 하는 행위는 인간의 경험에 중앙 이다. 우리는 자신을 먹이, 자신을 손질 하 고 우리의 환경에서 개체 및 도구를 조작 하 그것을 사용 합니다. 많은 sensorimotor 장애에 의해 이러한 행동 장애는 아직 그들의 신경 통제의 우리의 현재 이해 완전 한에서 멀리 이다. 조사 인간의 도달-투-이해 움직임에 대 한 현재 기술 자주 비싼, 손에 표식이 나 센서의 부착을 요구, 자연 운동 및 감각 피드백을 방해 하 고 수 있는 운동학 제공 시스템을 추적 하는 모션을 활용 출력을 해석 하기 어려울 수 있습니다. 그러나 일반적으로 건강 한 시력된 성인의 틀에 박힌 도달-투-이해 움직임을 공부에 대 한 효과적인, 이러한 기술의 많은 얼굴을 추가 제한의 예측할 수 없는 하 고 특이 한 도달-투-이해 움직임을 연구 하려고 할 때 젊은 유아, 보이지 성인, 및 신경 성 질환을 가진 환자 따라서, 우리는 인간의 특이 한 도달-투-이해의 시간적 및 운동학 적 구조를 측정 하는 소설, 저렴 한, 그리고 매우 신뢰할 수 있는 아직 유연한 프로토콜을 제시. 고속 비디오 카메라 캡처 도달-투-이해 운동의 여러 뷰. 프레임별으로 비디오 분석 다음 타이밍 및 운동 시작, 수집, 최대 높이, 최대 조리개, 첫 접촉, 및 최종 파악 같은 미리 정의 된 행동 이벤트의 진도 문서화 하는 데 사용 됩니다. 손의 운동학 적 구조는 2 차원 보정 사진 편집 소프트웨어에에서 통치자 또는 측정 함수를 사용 하 여 계량 하는 동안 각 이벤트의 상대 프레임 번호를 문서화 하 여 움직임의 시간적 구조를 재건 선형 먼 거리 두 신체 부위 또는 신체 일부와 대상 프레임별으로 비디오 분석 특이 한 도달-투-이해의 양적이 고 포괄적인 설명을 제공할 수 있습니다 및 연구자를 붙잡기에 알맞은 자연의 큰 범위를 포함 하도록 조사의 그들의 영역을 확장 하면 동작, 다양 한 감각 modalities, 모두 건강 하 고 임상 인구에 의해 유도
서론
Prehension, 개체, 파악에 도달의 행위 식품 식사, 손질, 개체를 조작, 도구, 휘두르는 몸짓을 통해 의사 소통에 대 한 인수를 포함 하 여 많은 일상 업무에 사용 되 고 단어를 작성. 가장 눈에 띄는 이론 prehension의 neurobehavioral 제어에 관한, 듀얼 Visuomotor 채널 이론1,2,3,4, 제안 그 prehension 두 움직임-범위를 이루어져 그 대상과 이해, 모양, 열리고 닫힙니다 대상의 형태와 크기에 손을의 위치를 손으로 수송 한다. 두 움직임은 사람이 하지만 상호 작용 신경 경로에서 visual 정수 리 엽1,2,,34를 통해 모터 피 질에 의해 중재 됩니다. 주로 인해 사실은 도달-투-이해 운동 단일 원활한 행위로 나타나고 약간의 의식적 인 노력으로 펼쳐져 행동 지원 듀얼 Visuomotor 채널 이론에 대 한 모호한, 되었습니다. 그럼에도 불구 하 고, prehension 거의 항상 건강 한 참가자 파악 표시 대상 개체에 도달 하는 시각 기반 prehension의 맥락에서 공부 했다. 이러한 상황에서 행동 예측 가능 하 고 틀에 박힌 패션에 펼쳐져 단일 운동으로 나타나지 않습니다. 도달 발병 전에 눈 대상에 흥분. 팔 확장으로 숫자, 개체의 크기를 preshape 열고 닫습니다 이후에 시작 합니다. 눈 대상 접촉 직전 대상에서 분리 고 대상의 최종 권력이 거의 즉시 이후에5. 그러나 비전, 제거 될 때, 움직임의 구조는 근본적으로 다르다. Open-handed 도달은 처음 그것과6파악 대상 연락처 가이드 형성 및 손의 폐쇄와 관련 된 다음 햅 틱 신호를 만져 목표를 찾는 데 사용 하는 운동 구성 구성 dissociates.
도달-투-이해 움직임의 정량화는 3 차원 (3D) 모션 추적 시스템을 사용 하 여 가장 자주 이루어집니다. 이러한 적외선 추적 시스템, 추적 시스템, 전자파를 포함 될 수 있습니다 또는 비디오 추적 시스템을 기반으로. 이러한 시스템 개체를 표시 대상으로 틀에 박힌 도달-투-이해 움직임을 수행 하는 건강 한 성인 참가자에서 prehension의 운동학 적 조치를 얻기 위한 효과적인 동안, 그들은 다양 한 단점을 하지 않아도 됩니다. 매우 비싼 되 고, 뿐만 아니라 이러한 시스템의 센서 또는 팔, 손, 및 참가자의 자리 표시자 첨부 파일이 필요 합니다. 이들은 일반적으로 손에서 촉각 피드백을 방해 자연 모터 동작을 변경 하 고 참가자7을 즐겁게 수 있는 의료 테이프를 사용 하 여 연결 됩니다. 으로 이러한 시스템은 일반적으로 가속, 감속, 및 그들은 또한 어떻게 손을 접촉 대상 조사에 대 한 이상적인 속도 같은 다른 운동학 적 변수 관련 숫자 출력을 생산. 때 손의 어떤 부분을 결정 하는 데 필요한는 이러한 시스템, 추가 센서 또는 장비를 사용 하 여 대상 접촉, 대상에 접촉 발생 하는, 그리고 어떻게 손의 구성에 변경 될 수 있습니다 순서는 대상 조작 하 게. 또한, 적외선 추적 시스템을 가장 일반적으로 고용, 3D 공간6손에서 마커의 위치를 추적 하기 위해 특수 카메라를 사용을 해야 합니다. 이 카메라와 센서에 손 사이 시력의 직접적인 라인을 필요합니다. 따라서, 운동에 어떤 특질이 시야를 어둡게 하 고 운동학 적 중요 한 데이터의 손실 가능성이 있다. 그러나 인스턴스는 idiosyncrasies 도달-투-이해 운동에 있는 실제로 규범의 많은 수,, 있다. 이러한 초기 개발 하는 동안 유아 도달 하 고 개체;에 대 한 파악 배우고 포함 범위와 이해; 안내 신호를 사용 해야 할 때 대상 개체는 표시이 고 촉각 때 대상 개체는 이상한 모양 또는 짜임새; 참가자는 등 sensorimotor 장애의 다양 한 중 하 나와 함께 선물 하는 때 Huntington의 질병, 파 킨 슨 병, 뇌성 마비, 등 이러한 모든 경우에 도달-투-이해 운동이 예측도 틀에 박힌도 아니다 그것은 반드시 비전에 의해 유도. 따라서, 이러한 움직임의 시간적 및 운동학 적 구조를 안정적으로 계량을 3 차원 모션 추적 시스템의 기능 손, 자연 모터 행동, 데이터의 손실에에서 변화에서에서 감각 피드백에 중단 인해 심각 하 게 제한 될 수 있습니다. 또는 이러한 장치에서 특이 한 운동학 적 출력을 해석 하는 어려움.
현재 종이 설명 소설 다양 한 인구에서 특이 한 도달-투-이해 움직임 측정을 위한 저렴 한, 손 또는 자연 모터 동작에서 감각 피드백을 방해 하지 않습니다 및 신뢰할 수 있는 하지만 유연 하 게 될 수 있습니다. 다양 한 실험 패러다임에 맞게 수정할. 기술은 여러 고속 비디오 카메라를 사용 하 여 여러 각도에서 도달-투-이해 운동 기록 포함. 다음 비디오 한 번에 하나의 비디오 프레임을 통해 진행 문서 키 행동 이벤트 함께 도달-투-이해의 시간적 및 운동학 적 조직의 정량된 설명 제공 하는 검사를 사용 하 여 오프 라인 분석 운동입니다. 현재 종이 설명의 비교 분석 시각-건강 한 인간 성인6,8,,910 에 도달-투-이해 움직임 nonvisually 기반 대 효능을 입증 하기 위해 기술; 그러나, 기술은의 수정 된 버전 또한 인간의 유아11 , 비 인간 영장류12의 도달-투-이해 행동 척도를 사용 되었습니다. 이러한 연구에서 프레임별으로 비디오 분석의 종합적인 결과 행동 prehension의 듀얼 Visuomotor 채널 이론 지원 하기 위하여 첫번째 중입니다.
프로토콜
인간 참가자와 관련 된 모든 절차는 인간의 과목 보드에 대 한 리스 브릿지 대학 인간 대상 연구 위원회 및 톰슨 강 대학 연구 윤리에 의해 승인 되었습니다.
1입니다. 참가자
- 어른을 정상 또는 정상 수정 비전 있고 건강의 신경 또는 sensorimotor 장애의 역사 없이 (하지 않는 한 목표는 특정 임상 인구를 조사 하는)의 동의 얻을.
2. 실험 설치
- 블루베리, 도넛 공, 그리고 목표에 도달으로 오렌지 슬라이스를 선택 합니다. 그들의 긴 축을 각 대상의 평균 길이 결정 하는 목표의 각각의 10의 하위 집합을 측정 합니다.
참고: 균일 한 모양과 크기에는 대상 사용 합니다. 블루베리 목표의 평균 크기는 12.41 ± 0.33 m m, 도넛 볼 대상의 평균 크기는 28.82 ± 1.67 m m, 그리고 오렌지 조각 대상의 평균 크기는 60.53 ± 0.83 m m. - 시험 수와 실험에 대 한 순서를 결정 합니다. 그들은 재판 (각 3 대상 개체에 대 한 5 회 반복)에 도달 하는 15의 구성 하는 각 블록으로 4 블록 (2 블록 비전 상태에서) 및 없음 비전에서 2 블록으로 분리 하는 실험에 도달 하는 60의 총 완료 될 참가자 들에 게 알립니다. 각 블록에 대 한 대상 개체 나타납니다 난수 생성기에 의해 결정으로 임의의 순서로 참가자에 게 알립니다. 블록 프레 젠 테이 션의 순서 참가자에 걸쳐 균형 세력은 확인 하십시오.
- 조용 하 고, 잘 조명 객실 산만에서 무료로 고정 팔 잘린의 자에 참가자 좌석. 평평한 휴식 피트와 바닥에 그들의 손을 휴식 오픈 광장의 자에 똑바로 및 그들의 위 허벅지의 꼭대기에 팜 다운 앉아서 참가자에 게.
- 받침대 위에 서 참가자의 엉덩이의 위쪽과 참가자의 흉 골 사이의 중간 앉아 참가자의 트렁크 길이를 각자 서 있는, 높이 조절 받침대의 높이 조정 합니다. 참가자의 중간 앞 받침대를 놓습니다.
- 참가자는 받침대의 상단을 향해 직접 그들의 지배적인 손을 확장 하 게. 그것은 참가자의 중간에 위치 하지만 거리에서 해당 참가자의 완전히 확장된 팔과 손으로 하는 참가자의 가운데 손가락을 뻗은 연락처는 받침대의 원심 지는 받침대의 위치를 조정 합니다. 위치는 받침대, 후 참가자가 그들의 무릎에 그들의 손을 뻗은 상태 반환 요청.
- 1 고속 비디오 카메라는 참가자, 참가자의 지배적인 손의 도달 측면 보기를 기록 하는 받침대에서 1m 거리에 참가자의 비 지배적인 손 같은 쪽에 화살. 위쪽 허벅지에 손의 시작 위치, 참가자의 머리의 상단까지 위치와 카메라의 확대/축소를 조정 하 고는 받침대에 도달 목표가 카메라 각도에서 모두 명확 하 게 볼 수 있습니다.
- 두 번째 비디오 카메라를 캡처하는 참가자의 앞에 보기 받침대 앞 1m 위치. 허벅지에 손의 시작 위치, 참가자의 머리의 상단까지 위치와 카메라의 확대/축소를 조정 하 고는 받침대에 도달 목표가 카메라 각도에서 모두 명확 하 게 볼 수 있습니다.
참고: 추가 비디오 카메라를 위, 아래, 또는 참가자 및 원하는 대로 받침대 앞 위치 수 있습니다. - 각 카메라 셔터 속도 1/250일 의 60, 120, 또는 초당 300 프레임의 속도로 가능한 최고 해상도에서 동영상 녹화를 설정 (또는 1/1000일 경우 움직임을 매우 신속 하 게 수행 됩니다 최대) 초. 두 카메라는 AVI, MP4, 또는 MOV 파일로 각 비디오 파일을 저장할 수를 설정 합니다. 참가자 및 테스트 영역을 밝게를 멋진 LED 조명 (생성 하는 무시할 수 열)를 포함 하는 강력한 램프를 사용 합니다. 각 카메라는 받침대의 중심에 초점을 설정 합니다.
참고: 이러한 높은 프레임 속도 셔터 속도에서 강한 램프 참가자 및 테스트 영역을 밝히는 데 필요 하다. 이렇게 하면 개별 비디오 프레임은 충분히 조명 하 고 모션 아티팩트의 무료. - 편안 하 고 그들의 위 허벅지의 등에서 내려 팜 휴식 참가자가 그들의 손으로, 각 도달 재판을 시작 하도록 지시 합니다.
- 그 각 재판의 시작 부분에는 실험에 둘 것 이다-블루베리, 도넛 공, 또는 오렌지 슬라이스-대상 개체는 받침대 하 고 참가자는 실험에서는 구두 ' 1, 2, 3 때까지 대기 하는 참가자에 게 가 서 ' 그들의 지배적인 손을 밖으로 도달, 대상 개체를 잡고 마치 그들이 그것을 먹을 거 야 다음 그들의 입에서 대상 개체를 배치 하는 명령.
- 그들은 최대한 자연스럽 게 작업을 수행 해야 하지만 그 그들이 실제로 필요가 없습니다 대상 개체를 먹고 참가자에 게. 그 다음 사용 해야 하는 입에서 대상 개체를 배치 후 그들의 입에서 대상을 검색 하 여 처리 컨테이너에 그들의 비 지배적인 손을 참가자의 비 지배적인 손을에 인접 한 층에 있는 참가자에 지시 합니다. 참가자가 다음 시작 위치에 다음 시험을 위한 준비에 그들의 위 허벅지에 양손을 반환 하도록 지시 합니다.
- 눈가리 개는 복잡 하지만 대상의 시야와 주변 비전을 가리고지 않습니다를 선택 합니다. 이 눈가리 개 아니 비전에서 재판 블록의 시작 부분에 모든 참가자에 게 제공 하 고 대상 개체는 받침대에 배치 하기 전에 그들이 그것을 착용 합니다.
참고: 없음 비전 재판 블록을 완료할 때 참가자는 가리고 전에 첫 번째 아니 비전 재판 시작. 따라서, 그들은 참가자의 어떤 주어진된 아니 비전 재판에 대 한 받침대에 배치 가능한 대상 개체의 표시 되지 보장 받침대에 한 객체가 대상 전에 눈가리 개는. - 두 비디오 카메라 전에 실험 시작에 '녹음' 버튼을 누르고 그 위치와 각 카메라의 위치 변경 되지 않습니다 실험 작업의 기간에 대 한 특정된 참가자에 대 한 확인.
3. 데이터 수집
- 신속 하 게 검지 손가락으로 받침대의 중앙 상면을 활용 하 여 실험을 시작 합니다.
참고: 모든 비디오 기록에서 볼 수 있는 시간 큐 당신의 검지는 받침대 사이 접촉의 순간 될 것입니다. - 각 카메라는 입방체의 1 개의 측의 fronto 병렬 보기는 1 cm3 플라스틱 큐브 같은 알려진된 크기의 보정 개체는 받침대의 상단 중앙에 놓습니다. 약 5 받침대에 교정 개체를 두고 s 되도록 각 비디오 카메라 캡처, 가리지 보기 제거 첫 번째 도달 재판 전에 교정 개체.
- 실험에 대 한 시작, 아니 비전 시험 블록, 완료 하 고 구두로 시작 준비가 되 면 확인을 참가자에 게 물어 경우 참가자는 눈가리 개 입고 확인 하는 참가자에 게 알립니다.
- 주 춧 대에 첫 번째 대상 개체를 배치 하 고 "1, 2, 3, Go" 큐 도달 재판을 수행 하는 참가자에 게 신호를 사용 하 여.
- 3.4 단계를 반복 합니다. 때까지 참가자가 재판을 도달 하는 60의 총 완료. 참가자만 아니 비전 시험 블록에 대 한 눈가리 개를 입고 확인 하십시오.
- 재판을 도달 하는 60 완료 되 면 비디오 카메라에서 녹화를 중지 합니다. 답변 어떤 최종 질문 참가자와 그들을 떠날 수 있습니다.
4. 프레임별으로 비디오 분석에 대 한 동영상을 준비 합니다.
- 비디오 편집 소프트웨어 프로그램에 설치 되어 있는 보안 컴퓨터에 비디오 카메라에서 비디오 파일을 다운로드 합니다.
- 비디오 편집 소프트웨어 프로그램에서 비디오 파일을 엽니다. 시작 창이 열리면에서 새 프로젝트 단추를 클릭 합니다. 비디오 디스플레이 포맷 옵션에 대 한 프레임을 선택 합니다. 캡처 형식 옵션 에 대 한 DV를 선택 합니다. 확인을 클릭 합니다 | 예.
- 미디어 브라우저 탭을 클릭 하 고 당신의 참가자에 대 한 비디오 파일을 찾아 이동 합니다. 클릭 하 고 끌어서 그것은 인접 한 타임 라인에서 비디오 파일 중 하나를 잡아. 이 비디오 레코드 프로그램 창에 표시를 하면 됩니다. 진행 및/또는 비디오 기록을 통해 뒤로 앞으로 키보드에서 화살표 키를 사용 합니다.
- 실험 그녀의 검지 손가락으로 받침대의 상단을 탭 하는 순간을 묘사 하는 비디오 프레임으로 이동 하려면 키보드에서 화살표 키를 사용 합니다. (타임 라인)에 재생 헤드를 실험의 손가락 먼저 만드는 정확한 프레임에 배치 되도록이 프레임에서 비디오 녹화를 일시 중지는 받침대와 접촉.
- 모든 프레임을 현재 프레임 이전 비디오 편집 트림 소프트웨어 (제거)에 trim 함수를 사용 합니다. 이렇게 하려면 클릭 마크에 | 파일 | 수출 | 미디어 옵션. 내보내기 설정 창에서 열리면, 미리 설정 된 옵션에 대 한 형식 옵션 및 검색 소스 에 대 한 H.264 를 선택 합니다.
- 출력 이름 을 클릭 하 고 새로 트림된 비디오 레코드를 저장 하 고 싶습니다 어디 폴더를 찾을 수 찾아보기. 를 만드는 다음 저장 버튼을 클릭 새로 손질된 영상 기록에 대 한 새 파일 이름을 제공 합니다. 이 당신이 내보내기 설정으로 돌아갑니다. 내보내기 옵션을 클릭 합니다.
- 원본 비디오 파일의 각각에 해당 하는 새로 트림 된 비디오 파일을 만드는 각 참가자에 대 한 모든 비디오 레코드 4.1 4.6 단계 반복 합니다. 만 새로 트림 된 비디오 파일을 사용 하 여 모든 후속 프레임별으로 비디오 분석에 대 한.
참고: 새로 트림된 비디오 파일에서 각 비디오 파일의 프레임 1 같은 행동 이벤트 (예를 들어, 실험의 손가락과 받침대 사이 첫번째 접촉의 순간)과 본질적으로 시간 동기화 묘사 됩니다. 단일 참가자에 대 한 단일 테스트 세션 내에서 단일 행동 이벤트의 다른 비디오 보기 사이 전환 하는 빠르고 쉽게 가능 합니다. - 닫고 다시 비디오 편집 소프트웨어를 엽니다. 4.2 단계를 반복 합니다. 그리고 4.3입니다. 선택 하 고 끌어 새로 트림된 비디오 레코드의 모든 단일 참가자에 대 한 프레임별으로 비디오 분석을 위한 소프트웨어를 편집 하는 비디오에 별도 타임 라인. 이것은 시간 동기화 방식으로 각 참가자에 대 한 다중 비디오 뷰를 탐색할 수 있습니다. 비디오 레코드를 변경 하려면 (예., 전면 또는 측면) 다른 비디오 타임 라인의 상단에 기본 비디오 보기를 포함 하는 비디오 타임 라인을 끌어서 클릭 프로그램 창에 표시 됩니다.
참고: 단계 4.8입니다. 비디오 편집 소프트웨어를 사용 하 여 실시 하 고 일시적으로 시간-동기화 모든 단일 참가자에서 동영상 보기 제공.
5. 프레임-의해-프레임 비디오 분석: 임시 조직
- 각 도달 시도 대 한 시간 동기화 비디오 레코드 프레임으로 진행 하기 위해 키보드에서 화살표 키를 사용 하 여 도달-투-이해 운동의 일시적인 조직에 설명 합니다. 스프레드시트 (보충 표 1), 또한 표 1 에서 설명 하 고 그림 1에 나와 있는 단계 5.1.1-5.1.6에 설명 된 각 키 행동 이벤트에 대 한 첫 번째 프레임 번호에에서 기록 합니다.
참고: 모든 6 키 행동 이벤트는 일반적으로 모든 비전 재판에 존재 하는 동안 일부 않을 수 있습니다 항상 아니 비전 재판에.- 운동 시작, 위 허 벅 다리의 등에서 손의 종 려의 첫 번째 표시 해제로 정의 식별 합니다.
- 닫힌된 손 자세는 숫자 최대한 플렉스 및 닫기의 형성으로 정의 되는 컬렉션을 식별 합니다. 일반적으로, 컬렉션 운동 시작 하 고 피크 조리개 전에 발생합니다.
- 대상 개체를 향해 손을 도달 검지 손가락의 가장 근 위 너 클의 최대 높이로 정의 되는 최대 높이 식별 합니다.
- 컬렉션 후 하지만 첫 접촉 이전에 발생 하는 손 (로 중앙 검지 손가락 끝과 엄지손가락의 중앙 끝 사이 측정)의 최대 개방으로 정의 되는 최대 조리개를 확인 합니다. 때로는 숫자 다시 열립니다 기록, 어떤 경우에 대상 개체와 함께 첫 번째 접촉 후이 두 번째 피크 조리개의 프레임 번호.
- 손와 대상 개체 사이의 접촉의 첫 번째 지점으로 정의 되는 첫 번째 연락처를 식별 합니다.
- 순간을 대상 개체의 모든 조작을 완료 되 고 참가자는 회사 보류 대상 개체에 정의 된 마지막 이해를 식별 합니다.
6. 프레임-의해-프레임 비디오 분석: 운동학 교정 규모
- 센티미터 픽셀에서 비디오 레코드에서 가져온 거리 측정 변환 하는 데 사용할 수 있는 각 참가자에 대 한 교정 규모를 만듭니다.
- 끌어서 관심의 비디오 기록 단계 4.2에서 비디오 편집 소프트웨어 프로그램의 타임 라인에 놓습니다. 그리고 4.3입니다. 교정 개체를 묘사 하는 프레임에 재생 헤드를 이동 하 고 수출 프레임을 클릭 합니다. 열립니다, 이름 옵션 상자에서 스틸 프레임 이미지에 대 한 이름을 입력 내보내기 프레임 창에서 TIFF 포맷 옵션 상자에 입력 하 고 당신이 싶은 폴더를 클릭 하 여 검색 경로 옵션 상자에서 클릭 스틸 프레임 이미지에 저장 합니다.
- 사진 편집 소프트웨어 프로그램에서에서 여전히이 프레임 이미지 파일을 엽니다. 이미지 클릭 | 분석 | 측정 비율을 설정 | 사용자 지정 마우스 포인터를 눈금자 도구 변환. 눈금자 도구를 사용 하 여 1 cm3 교정 입방체의 1 개의 측에 클릭, 교정 큐브, 라인, 수평 유지 및 입방체의 반대 측에 클릭을 해제의 반대 측에 눈금자 도구를 끕니다.
참고: 한 번 6.1.2 단계. 완전 한 사진 편집 소프트웨어 프로그램을 자동으로 픽셀에 그린 라인의 길이 계산 하 고 열린된 측정 비율 창에서 픽셀 길이 옵션에이 값을 표시. - 측정 비율 창에서 논리 길이 옵션 상자와 밀리미터 논리 단위 옵션 상자에 10 을 입력 합니다. 사전 설정 저장을 클릭 합니다. 측정 비율 사전 설정 창에서 프리셋 이름 옵션 상자에 비디오 보기 및 관련 참가자 (예를 들어, 사이드-Participant1)의 코드/숫자를 입력 하 고 확인을 클릭 합니다.
- 측정 비율 창에서 확인 을 클릭 합니다.
참고: 단계 6.1.1 6.1.4 반복 합니다. 각 비디오 보기 각 참가자에 대 한
7. 프레임-의해-프레임 비디오 분석: 운동학 적 구조
- 각 도달 재판 단계 7.4-7.9 및 표 1에 설명 된 관련 거리 측정을 기록 하는 사진 편집 소프트웨어 프로그램에서에서 눈금자 도구를 사용 하 여 도달-투-이해 운동의 운동학 적 구조를 설명 합니다.
- 스틸 프레임 이미지 (6.1.1 단계.) 각 다음 행동 이벤트를 묘사 하는 비디오 편집 소프트웨어 사용: 수집, 최대 높이, 최대 조리개, 첫 접촉, 및 (각 재판)에 대 한 최종 파악.
- 사진 편집 소프트웨어의 주요 행동 이벤트를 묘사 하는 스틸 프레임 이미지를 엽니다. 이미지 클릭 | 분석 | 측정 비율 설정 비디오 보기 및 (예를 들어, 사이드-Participant1)에서 거리 측정 하려는 이미지에 묘사 된 참가자에 해당 하는 미리 설정 된 교정 규모를 선택 하 고.
참고: 미리 설정 된 적절 한 교정 규모를 선택 밀리미터에 모든 후속 거리 측정 눈금자 도구 픽셀에서 정확 하 게 변환 됩니다는 보장 합니다. 미리 설정 된 교정 규모 열은 모든 후속 이미지 파일에 대 한 자동으로 선택 된 상태로 유지 됩니다. 따라서, 반복 단계 7.3 필요가 있다. 분석으로 전환할 때까지 여전히 다른 비디오 보기 또는 다른 참가자에서 이미지 프레임. - 사진 편집 소프트웨어에에서 컬렉션의 핵심 행동 이벤트를 묘사 하는 스틸 프레임 이미지를 엽니다. 눈금자 도구를 선택 하 고 그것을 사용 하 여 thumb의 중앙 끝과 집게 손가락의 중앙 끝 사이 직선을 그릴.
- 이미지 클릭 | 분석 | 측정 기록, 측정 로그 열을 발생할 것입니다. 스프레드시트 (보충 표 1)에서 컬렉션 거리 으로이 줄의 길이 기록 합니다.
- 사진 편집 소프트웨어에에서 최대 높이 묘사 하는 스틸 프레임 이미지를 엽니다. 눈금자 도구 사용 하 여 참가자의 인덱스 너 클의 위쪽과 받침대의 상단 사이의 수직 거리를 측정 하. 스프레드시트의 최대 높이 거리 으로이 줄의 길이 기록 합니다.
- 최대 조리개 사진 편집 소프트웨어에서에서 묘사 하는 스틸 프레임 이미지를 엽니다. 눈금자 도구 사용 하 여 thumb의 중앙 끝과 집게 손가락의 중앙 끝 사이의 거리를 측정 하. 스프레드시트의 최대 조리개 거리 으로이 줄의 길이 기록 합니다.
- 사진 편집 소프트웨어에서에서 첫 접촉을 묘사 하는 스틸 프레임 이미지를 엽니다. 눈금자 도구 사용 하 여 thumb의 중앙 끝과 집게 손가락의 중앙 끝 사이의 거리를 측정 하. 으로는 먼저 연락 하는 조리개 거리는 스프레드시트에이 라인의 길이 기록 합니다.
- 사진 편집 소프트웨어에에서 마지막 이해를 묘사 하는 스틸 프레임 이미지를 엽니다. 눈금자 도구 사용 하 여 thumb의 중앙 끝과 집게 손가락의 중앙 끝 사이의 거리를 측정 하. 스프레드시트의 마지막 이해 조리개 거리 으로이 줄의 길이 기록 합니다.
8. 프레임-의해-프레임 비디오 분석: 지형 측정
- 위의 프레임으로 비디오 분석, 또한 도달-투-이해 운동 부분의 첫 번째 접촉을 손 등의 문서 추가 지형 기능을 수행 하는 동안 문의 점, 이해 포인트, 조정, 그립 종류 및 이해 전략 ( 표 2).
- 문서, 스프레드시트, 손의 어느 부분을 사용 하 여 각 참가자에 대 한 각 재판에 대 한 목표와 첫 접촉에서. 다음 표기법을 사용 하 여: 1 엄지, 2 = 검지 손가락, 3 = 가운데 손가락, 4 = 반지 손가락, 5 = = 핑 키, 6 팜, 7 = = 손 등.
- 대상의 스틸 프레임 이미지, 내보내고, 사진 편집 소프트웨어에서 그것을 여는 손 및 대상 사이 첫번째 접촉 각 되었다 대상에 위치를 표시 하려면 프로그램의 페인트 브러시 도구를 사용 하 여 첫 번째 접점 확인 예 심입니다. 크기, 불투명도 및 페인트 브러시 도구 필요에 맞게 조정 합니다. 이 단계를 반복 하 여 각 참가자에 대 한 대상에 첫 번째 접점의 위치를 나타내는 단일 지형 지도 만든.
참고: 단일 연구에서 참가자의 모든 집계 된 첫 번째 접점의 예로 대표 결과 아래 참조. - 대상의 스틸 프레임 이미지, 내보내고, 사진 편집 소프트웨어에서 그것을 여는 손 각 재판에 대 한 최종 파악의 시간에는 대상 연결 대상에 위치를 표시 하려면 프로그램의 페인트 브러시 도구를 사용 하 여 이해 포인트를 결정 합니다. 크기, 불투명도 및 페인트 브러시 도구 필요에 맞게 조정 합니다. 이 단계까지 만든 단일 지형도 나타냅니다 각 참가자에 대 한 대상에 이해 포인트의 위치를 반복 합니다.
참고: 단일 연구에서 참가자의 모든 집계 이해 포인트의 예를 들어, 아래의 대표 결과 참조.- 시각적으로 발견 참가자 엄지와 대상에 반대 자리에 대 한 평균 파악 연락처 위치를 결정 합니다. "초기 이해 접점"으로이 두 문의 위치를 나타내는
- 페인트브러쉬 도구를 사용 하 여 "기본 이해 접점" 각 참가자에 대 한 첫 번째 접점을 나타내는 지형도에 표시. 그런 다음 눈금자 도구를 사용 하 여 (단계 6.1 참조. 6.1.4에. 및 7.5.) 각 첫 접점과 각각 기준 접점 사이의 2D 선형 거리를 측정 하. 각 참가자는 비전에서 및 아무 비전 조건에 대 한 모든 첫 번째 접점에 대 한이 단계를 반복 합니다. 얼마나 멀리, 평균, 참가자의 위치 첫번째 접촉의 초기 이해 접점에서 달랐다 표시 됩니다 각 참가자에 대 한 "거리 기준 접점" 평균을 계산 합니다.
- 페인트브러쉬 도구를 사용 하 여 "기준 접점" 각 참가자에 대 한 이해 접점을 나타내는 지형도에 표시. 눈금자 도구 사용 하 여 (단계 6.1 참조. 그리고 6.1.4. 및 7.5.) 각 이해 포인트와 각각 기준 접점 사이의 2D 선형 거리를 측정 하. 아무 비전 조건과 비전에 각 참가자에 대 한 모든 이해에 대해이 단계를 반복 합니다. 얼마나 멀리, 평균 참가자의 이해 접점 기준선의 이해 접점에서 달랐다 표시 됩니다 각 참가자에 대 한 "거리 기준 접점" 평균을 계산 합니다.
- 조정 비디오 기록, 지적 참가자 발표 하 고 다시 설립 첫 접촉의 프레임 사이의 최종 파악의 프레임 대상 접촉 모든 인스턴스를 검사 하 여 각 시험에서 만든의 수를 결정 합니다. 스프레드시트에서 모든 참가자에 대 한 재판 당 조정의 총 수를 기록 합니다.
- 그립을 확인 형식 각 재판에 대 한 목표를 선택 하 고 스프레드시트에 기록 하는 데 사용: (i) 협공 그립: 엄지손가락의 패드와 같은 손, (ii) 정밀 그립의 다른 한 자릿수 사이 대상 창과 특징: 창과 특징는 엄지손가락의 패드와 같은 손, 또는 (iii) 파워 그립의 적어도 2 개의 다른 숫자 사이 대상: 손바닥과 같은 손의 자리 사이 대상 창과 특징.
- (Preshaping, 터치-그때-이해, 변형 1, 변형 2, 또는 변형 3 전략; 대표 결과 아래 참조) 파악 전략 결정 각 재판에 사용 하 고 스프레드시트에 기록.
결과
이 섹션에서는 비시각적 감각 지도 특이 한 도달-투-이해 움직임 조사를 프레임별으로 비디오 분석을 사용 하 여 얻을 수 있는 결과의 예를 제공 합니다. 주요 발견은 그 때 참가자 수를 사용 하 여 비전 선제 두 외부 (위치/방향)을 식별 하 고 그들은 통합 단일 원활한 붙잡기에 알맞은 행동 범위와 권력 개체는 대상의 본질 (크기/모양) 속성 그들은 그것 (그림 2A)을 만지기 전에 손을 대상의 형태와 크기를 preshape. 그러나 비전 사용할 수 없는 경우에,, 그들은 해리 두 움직임 촉각 피드백 먼저 손은 외부에 관하여 그리고 본질적인 속성 이라고 불리는 무슨 일반화에 대상의 관계를 직접 사용할 수 있도록 터치-그때-이해 전략 (그림 2B). 프레임별으로 비디오 분석에서 파생 된 결과 전통적인 모션 추적 비용, 번거로움, 그리고 참가자의 손에 센서를 부착의 다른 단점 없이 시스템의 비교. 결과 또한는 듀얼 Visuomotor 채널 이론의 Prehension 범위와 권력 하나로 시각적 지도 함께 통합 될 때 나타나는 분리 움직임은의 공준에 대 한 지원을 제공 합니다.
모든 키 이벤트를 행동은 비전 없는 비전 조건에 일반적으로 존재 한다입니다. 그러나, 거기는 No 비전 상태에서 눈에 띄는 변화 시간의 상당히 큰 금액 이며 필요한 전환 첫 접촉을 최대 조리개에서 다시 최종 파악 (그림 3)에 첫 번째 접촉에서. 프레임별으로 비디오 분석에서 운동학 적 결과의 검토는 아니오 비전 상태에서 운동 기간에 있는이 증가 대 한 설명을 제공합니다.
손을 대상에 더 높은 접근 걸립니다 하 고 따라서, 비전 조건 (그림 4)에 비해 아니 비전 상태에서 더 큰 최대 높이 달성 한다. 이 큰 최대 높이 연습 50 시도 후에 아니 비전 도달-투-이해 운동의 일관성 있는 기능입니다. 더 높은 도달 궤적, 있는 손은 대상 위에 올리고 다음 위에서, 그것에 아래로 인하의 사용 가능성이 시간 첫 번째 연락처 비교 No 비전에 최대 조리개에서 전환 하는 데 필요한 금액 증가에 기여 비전 조건 하.
아니 비전 상태에서 손에 있는 숫자 남아 오픈 및 확장 대상으로 전송 하는 동안 중립 자세를 유지 합니다. 이 숫자 플렉스 고 그것을 향해 접근에 대상의 크기와 일치 하는 구성으로 가까이 있는 비전 상태에서 다릅니다. 따라서, 아니 비전 상태에서 손의 조리개 않습니다 하지 preshape 중 최대 조리개에서 대상의 크기를 (그림 5, 위쪽) 또는 첫 번째 접촉 (그림 5, 중간)에서. 아니 비전 상태에서 preshaping의이 부족 추가 시간 대상의 일치 하기 위하여 첫번째 접촉 후 손을 구성을 수정 하는 데 필요한 의미 합니다. 이 시간 아니 비전 상태에서 최종 파악을 첫 접촉에서 전환 하는 데 필요한 금액 증가에 기여 한다. 손 조리개 이전 및 목표와의 첫번째 접촉에 차이도 불구 하 고 최종 파악에 손 조리개는 비전과 아니 비전 조건 (그림 5, 하단)에서 동일 합니다.
아니 비전 상태에서 위치를 (빨간색) 엄지 또는 집게 손가락 (파랑) 만들어 대상와 첫 접촉 우연한 방법으로, 원하는 자리-엄지 방향 (의 부재를 나타내는 대상 개체의 등 쪽 표면에 걸쳐 무작위로 그림 6, 왼쪽 하단). 이는 검지 손가락과 엄지손가락 지속적으로 설립 첫 접촉 전에 기본 자리-엄지 방향의 존재를 나타내는 대상의 반대와 첫 접촉 비전 상태에서 달랐다 (그림 6, 상단 왼쪽)입니다. 아니 비전 상태에서 첫 번째 연락처 이전 기본 자리-엄지 방향 부재 의미 추가 시간 다시 구성 했다 적절 한 이해 포인트 향해 숫자의 위치를 조정 하려면 첫 번째 접촉 후 필요 했다 실제로 대상 파악에 도움이. 이것은 결국 비슷한 비전 상태 (그림 6, 오른쪽 상단)에서 관찰 하는 일관성 있는 최종 파악 (그림 6, 오른쪽 하단)의 시간에 의해 달성 된다.
아니 비전 상태 참가자는 일반적으로 대상에 더 적합 한 이해 포인트 대상 (그림 7), 일반적으로 다시 자리를 직접와 첫 접촉 후 하나 이상의 조정을 확인 합니다. 반면, 비전 조건에 참가자 결코 조정 대상에 손을 접촉 첫번째 접촉 후. 따라서, 아니 비전 상태에서 참가자 가능성이 만든 조정 시간 마지막 이해를 첫 번째 접촉에서 전환 하는 데 필요한 금액 증가에 기여 한다.
그림 8 에서는 비전 조건 (그림 8A, 왼쪽)와 노 비전 조건 (그림 8B, 왼쪽) 대상와 첫 접촉을 만드는 데 사용 하는 손의 일부를 보여 줍니다. 비전 상태에서 참가자 일반적으로 집게 손가락 및 엄지를 사용 대상와 첫 접촉 있습니다. 반면, 목표와 첫 접촉을 손의 일부는 종종 첫 번째 접촉을 숫자 또는 손바닥을 사용 하 여 참가자와 함께 아니 비전 상태에서 훨씬 더 많은 변수. 특히, 비전 상태에서 대상와 첫 접촉을 숫자는 동일 하 게 최종 파악 중 문의. 대조적으로, 아니 비전 상태에서 첫 번째 연락처를 만드는 데 사용 하는 손 부분의 최종 파악 (그림 8A 와 그림 8B, 오른쪽) 중에 사용 하는 손의 부분에서 일반적으로 다르다.
그림 9 는 참가자 대상 개체를 얻으려고 협공 또는 정밀 파악을 사용 하는 시험의 비율을 보여 줍니다. 아니 비전 상태에서 참가자는 협공 보다 더 크게, 협공 그립을 선호 하는 비전 상태에서 참가자와 달리 그립 정밀 그립을 사용 합니다.
비전 상태에서 참가자는 일관 되 게 있는 손 모양을 하 고 즉시 대상의 파악을 용이 하 게 하기 위해 첫 번째 접촉 이전 대상 용지의 preshaping 전략을 사용 합니다. 아니 비전 상태에서 손 모양이 나 않습니다 첫 접촉 이전 대상 방향. 오히려, 아니 비전 조건에서 선호 이해 전략 터치-그때-이해 전략이 이다. 이 전략은 뒤에는 손으로 다시 모양을 하 고 다시 동쪽으로 향하게 한다, 결과에 궁극적으로 성공의 파악을 용이 하 게 자리 대상 연락처 위치 변경 연락처의 릴리스 대상으로 초기 접촉에 의해 특징은 대상 (그림 10A)입니다. 첫 번째 접촉 시간에 손에의 구성에 따라 터치-그때-이해 전략의 변화를 관찰 수 있었다. 첫 번째 변화 (그림 10B), 손은 처음 접촉에서 반 모양의 첫 번째 접촉 검지와 엄지, 이루어집니다 하지만 부적절 한 접촉 위치에 둘 다에 수정 모양 손 고 문의 이전 위치 최종 손 자세의 설립입니다. 두 번째 변화 (그림 10C), 손 첫 접촉, 전에 전혀 형성 하지 않습니다 하지만 첫번째 접촉 대상에 적절 한 위치에 손의 적절 한 부분으로 이루어집니다. 따라서, 나머지 숫자의 간단한 굴곡 숫자와 효과적인 쥐고 자세에서 엄지 사이 대상의 성공적인 캡처 할 수 있습니다. 제 3 변화 (그림 10)에서 첫 접촉 전에 손 전혀 형성 하지 않습니다 하 고 첫 접촉 대상에서 하지만 손의 적절 한 부분으로 부적 절 한 위치에서 이루어집니다. 따라서, 숫자 첫 접촉 하 게 인접 한 자리 더 쉽게 색인/가운데 손가락과 엄지 사이 대상의 파악 용이 위치로 대상 조작 하는 동안 연락처를 유지 합니다.
그림 1: 6 행동 이벤트. 여전히 프레임은 틀에 박힌 시각 기반 도달-투-이해 운동 건강 한 인간 성인을 구성 하는 6 키 행동 이벤트를 설명 하는. 흰색 화살표는 가장 각 행동 이벤트를 식별 하는 데 관련 된 손/행동의 측면을 나타냅니다. 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 2: 비전과 아니 비전 조건에서 성인에 의해 사용 되는 전략을 파악. 여전히 프레임을 비전 상태에 있는 참가자에 의해 선호 했다 preshaping 전략 (A)와 아니 비전 상태에 있는 참가자에 의해 선호 했다 일반적인 터치-그때-이해 전략 (B)를 설명 합니다. 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. 이 그림 칼 외 에서 수정 되었습니다. 6 와 Whishaw 외. 11 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 3: 도달-투-이해 운동의 일시적인 조직. 조리개 (밝은 회색) 피크, 먼저 연락 하는 (중간 회색), 시간 (평균 ± 표준 오차 (SE)) 및 참가자의 도달-투-이해 운동의 최종 파악 (블랙) (n = 12) 비전 (위)에 아니오 비전 조건 (아래). 이 그림 칼 외 에서 수정 되었습니다. 6 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 4: 최대 높이. 각 참가자의 마지막 5 개의 재판 대 첫 5에 대 한 도달-투-이해 궤적의 최대 높이 (평균 ± SE) (n = 20) 비전 및 아니오 비전 조건 (A). 이러한 결과 반복된 측정 분산 분석 (ANOVA) 조건 F(1,17)의 주요 효과 발견 하는 의해 확인 되었다 35.673, 재판 F(9,153)의 주요 영향을 주지 않습니다 하지만 p < 0.001 = 1.173, p > 0.05 = (* * * = p < 0.001)입니다. 팔과 손 비전과 아니 비전 상태 (B)에서 첫 번째 및 마지막 실험 실험에 대 한 최대 높이의 순간의 대표적인 스틸 프레임. 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. 이 그림에서 수정 되었습니다 및 칼 외 에 원래 게시 된 데이터 8 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 5: 조리개. 최대 조리개 (평균 ± SE; 상단), 첫 번째 접촉 (평균 ± SE; 중간)에서 조리개와 참가자 들의 최종 파악 (평균 ± SE; 아래)에서 조리개 (n = 12) 비전 (회색) 아니 비전 (블랙) 조건에 도달. 이러한 결과 반복된 측정 최대 조리개 F(2,20)에 대 한 중요 한 조건 X 대상 상호 작용을 발견 하는 ANOVAs에 의해 확인 되었다 101.088, = p < 0.001 처음에 조리개 F(2,20)에 게 문의 = 114.779, p < 0.001 하지만 아닌 최종 파악 F(2,20)에서 조리개 = 0.457, p > 0.05 (* * * = p < 0.001). Note, 그래프에 표시 된 조리개 조치 모두 전통적인 3 차원 동작 시스템 및 프레임별으로 비디오 분석 추적을 사용 하 여 파생 되었다. 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. B = 블루베리, D = 도넛 공, O = 오렌지 슬라이스. 이 그림에서 수정 되었습니다 및 칼 외 에 원래 게시 된 데이터 6 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 6: 먼저 연락 하는 포인트와 접점을 파악. 먼저 대상 (왼쪽)와 접촉 하 고 마지막의 순간에 접점의 위치 (오른쪽) 대상의 파악. 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. 이 그림에서 수정 되었습니다 및 칼 외 에 원래 게시 된 데이터 6 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 7: 조정. 첫 번째 연락처와 모든 참가자에 대 한 최종 파악 간의 조정 (평균 ± SE)의 수 (n = 18) 아니 비전과 비전 조건에서. 이러한 결과 반복된 측정 ANOVA 조건 F(1,17)의 중요 한 영향을 준에 의해 확인 되었다 55.987, p < 0.001 = (* * * = p < 0.001). 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. 이 그림에서 수정 되었습니다 및 칼 외 에 원래 게시 된 데이터 10 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 8: 수 있도록 손의 일부 대상 연락처. 만들기 첫 접촉 (왼쪽) 및 최종 손의 일부를 첫 번째 5에 대상 개체와 연락처 (오른쪽)를 잡고 최근 비전 (위)에 아니오 비전 (아래) 조건 5 실험적인 시험. 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. 이 그림에서 수정 되었습니다 및 칼 외 에 원래 게시 된 데이터 8 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 9: 그립 유형: 비율을 시험 (평균 ± SE)의 참가자 (n = 12) 비전 (A)와 아니 비전 (B) 조건에서 대상 얻으려고 협공 또는 정밀 그립을 활용. 이러한 결과 반복된 측정 ANOVA 조건 X 그립 F(1,11)의 중요 한 영향을 발견 하는 의해 확인 되었다 32.301, p < 0.001 = (* * * = p < 0.001). 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. 이 그림에서 수정 되었습니다 및 칼 외 에 원래 게시 된 데이터 6 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 10: 파악 하는 전략. 대표 스틸 프레임 아니 비전 상태에 있는 참가자에 의해 그것 (B-D)의 3 유사 뿐만 아니라 일반 터치-그때-이해 전략을 (A)를 보여 줍니다. 참가자는 그들의 지배적인 손을 가진 도달. 이 그림에서 수정 되었습니다 및 칼 외 에 원래 게시 된 데이터 6 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
| 주요 행동 이벤트 | 설명 | 기록 |
| 1. 운동 시작 | 위 허 벅 다리의 등에서 손의 종 려의 첫 번째 표시 해제로 정의 | > 프레임 번호 |
| 2입니다. 컬렉션 | 닫힌된 손 자세는 숫자 최대한 플렉스 및 닫기의 형성으로 정의 됩니다. 매우 분명 한 또는 매우 미묘한 컬렉션 수 있습니다. | > 프레임 번호 > 중앙 검지 손가락 끝과 엄지손가락의 중앙 끝 사이의 거리 |
| 3. 최대 높이 | 검지 손가락의 가장 근 위 너 클의 최대 높이 정의 | > 프레임 번호 > 인덱스 너 클의 위쪽과 받침대의 상단 사이의 수직 거리 |
| 4. 최대 조리개 | 개체, 일반적으로 검지 손가락과 엄지손가락의 마지막 이해를 확보 하는 데 사용 하는 두 자리 사이 측정 된 손의 최대 개방으로 정의 됩니다. 어떤 경우에는 숫자 것입니다. 다시 열어 대상에 연결 후에 그것은 대상에 연결 후 두 번째 피크 조리개를 기록할 필요가 있을 것입니다. | > 프레임 번호 > 중앙 검지 손가락 끝과 엄지손가락의 중앙 끝 사이의 거리 |
| 5. 첫 접촉 | 손와 대상 사이의 첫 접촉의 순간으로 정의 | > 프레임 번호 > 중앙 검지 손가락 끝과 엄지손가락의 중앙 끝 사이의 거리 > 부분 대상 (그림 8)와 첫 접촉을 손 > 첫 번째 접점 (그림 6) |
| 6. 최종 파악 | 대상의 모든 조작을 완료 되 고 참가자 대상에 회사 보류 설정으로 정의 된 | > 프레임 번호 > 중앙 검지 손가락 끝과 엄지손가락의 중앙 끝 사이의 거리 > 접점 (그림 6) 파악 > 그립 종류 > 부분을 손으로의 최종 파악 (그림 8)에서 대상와 접촉 |
표 1: 주요 행동 이벤트 설명. 프레임별으로 비디오 분석을 사용 하 여 취득 될 수 있는 6 주요 행동 이벤트를 보여 줍니다 (첫 번째 열). 각 행동 이벤트를 설명 동반 된다 (2 열) 각 (세 번째 열)에 대해 기록 되어야 하는 시간적, 운동학 적 정보의 목록 뿐만 아니라.
| 지형 측정 | 설명 | 기록 |
| 첫 번째 연락처를 만들기 위해 손의 일부 | 손의 어떤 부분 대상와 처음으로 접촉 하 게 하는 데 사용 했다 설명 합니다 (1 = 엄지, 2 검지 손가락, 3 = 가운데 손가락, 4 = 반지 손가락, 5 = 새끼 손가락, 6 = 팜, 7 = = 손 등) | > 손 부분 대상와 첫 접촉을 만들기 위해 사용 되었다 |
| 접촉 포인트 | 대상에 손와 첫 접촉 발생 보여 줍니다. | > 단계 8.1.2 참조. |
| 이해 점 | 손으로 만든 대상에 어디에서는 대상의 마지막 이해를 설정 하는 동안 연락처 | > 단계 8.1.3 참조. |
| 조정 | 도달-투-이해 운동 조정 포함 하는 경우 첫 번째 연락처 최종 권력 사이, 참가자를 해제 하 고 목표와의 접촉을 다시 설정으로 간주 됩니다. | > 시도 당 조정의 수 |
| 그립 종류 | 대상 개체를 확보 하는 데 사용 하는 그립 구성을 설명 합니다. | > 단계 8.1.5 참조. |
| 전략을 파악 | 성공적인 대상의 파악을 용이 하 게 하기 위해 첫 번째 접촉 후 다른 자리 대상 조작의 사용을 말합니다. | > (그림 10)을 사용 하는 이해 전략의 유형 |
표 2: 지형 측정의 설명. 프레임별으로 비디오 분석을 사용 하 여 얻을 수 있다 지형 조치 목록 (첫 번째 열). 각 측정값은 설명을 동반 (2 열) 각 (세 번째 열)에 대해 기록 되어야 하는 정보의 종류의 목록 뿐만 아니라.
보충 표 1: 데이터 컬렉션에 대 한 스프레드시트. (접점 및 이해 포인트 제외 함), 운동학 적, 시간적 및 지형 측정 구성 서식 파일 단일 스프레드시트에 프레임별으로 비디오 분석에서 수집. 이 파일을 다운로드 하려면 여기를 클릭 하십시오.
토론
현재 종이 프레임별으로 비디오 분석을 사용 하 여 임시 조직, 운동학 적 구조, 그리고 인간의 도달-투-이해 움직임의 지형 특징의 부분 집합을 계량 하는 방법을 설명 합니다. 기술은 전형적인 시각 기반 도달-투-이해 움직임 뿐만 아니라 특이 한 도달-투-이해 움직임 공부 하 사용할 수 있습니다. 이러한 움직임 추적 시스템, 전통적인 3D 모션을 사용 하 여 공부 하기가 어렵습니다 하지만 개발 유아, 바꾸 인된 감각 처리, 참가자와 실명, 파 킨 슨 병, 뇌졸중, 등 sensorimotor 장애를 가진 환자에서 일반적으로 또는 뇌성 마비입니다. 따라서, 프레임별으로 비디오 분석의 사용 조사 붙잡기에 알맞은 동작, 다양 한 건강 하 고 임상 인구에 의해 감각 modalities에 의해 유도의 더 큰 범위를 포함 하도록 그들의 영역을 확장 하는 연구자를 허용할 것 이다. 특정 프레임에서 비디오 분석의 장점 상대적 경제성, 구현 용이성, 센서 또는 손, 다른 모션 추적 시스템과 호환성의 감각 및 모터 능력 그리고 기능을 방해 하는 마커 부족 가장 전통적인 3D 모션 추적 시스템에서 제공 하는 운동학 출력에서 해석 하는 하드에 도달-투-이해 운동에 미묘한 변화를 설명 합니다. 함께, 프레임별으로 비디오 분석의 이러한 기능 prehension의 neurobehavioral 컨트롤의 우리의 이론적인 이해를 가능 하 게 있다.
많은 경우에는 프레임별으로 비디오 분석 특이 한 도달-투-이해 움직임을 분석 하기 위한 신뢰할 수 있는 유일한 옵션이 될 수 있습니다 있지만, 그것은 기술은 몇 가지 제한 사항이 얼굴은 주의 하는 것이 중요. 첫째, 프레임별으로 비디오 분석을 사용 하 여 인수 거리 측정 (예를 들어, 최대 조리개)는 2D 및 정확히 비해 전통적인 3D 모션 추적 시스템. 그럼에도 불구 하 고, 필요한 경우, 추가 카메라 관심 영역에 집중 될 수 있습니다. 이 관심, 행동 이벤트의 맑은 fronto 병렬 보기를 제공 하는 카메라 뷰를 선택 실험을 허용 하 고 따라서 특정 이벤트에 대 한 거리 측정의 정밀도 증가 것 이라고. 또한, 경우 매우 높은 정밀 거리 측정에 필요한 다음 프레임으로 비디오 분석 전통적인 3D 모션 기법 ( 그림 4, 5및 10참조)로 추적 쉽게 결합 될 수 있다 그것은 방해 하지 데이터 전통적인 시스템에서 컬렉션입니다. 둘째, 기술의 궁극적인 성공 비판적으로 영상 기록의 무결성에 따라 달라 집니다. 적절 하 게 동작을 캡처 촬영 조회 강한 광원을 두 번째의 1/1000일 의 셔터 속도 사용 하 여 선택한 카메라의 초점 남아 관심의 행동에 안정 보장 되도록 모든 도움이 될 것입니다. 비디오 기록에서 개별 프레임은 선명 하 고, 모션 아티팩트, 무료 분석 하기 쉽다. 마지막으로, 구현 기법을 처음 배우는, 연구원은 다양 한 동작 이벤트의 점수 높은 간 평가자 신뢰도 보장 하기 위해 여러 맹인 점자 활용 하실 수 있습니다. 그러나 일단 훈련,, 득점은 신뢰성이 고 샘플 데이터의 작은 하위 집합을 사용 하 여 interrater 신뢰도 쉽게 설정할 수 있습니다.
프레임별으로 비디오 분석, 달리 전통적인 3D 모션 추적 시스템, 자연 도달 하 고 동작을 파악 하는 표식 또는 참가자의에 센서의 배치를 필요로 하지 않습니다의 더 ethologically 유효한 설명을 제공할 수 있습니다. 팔 또는 손입니다. 또한, 많은 3D 모션 추적 시스템 지속적이 고 직접적인 시력의 라인 카메라와 센서/마커 손에 배치 해야 합니다. 이것을 보장 하기 위해,이 기술의 대부분의 사용자가 검지와 엄지 함께 슬쩍 부자연 스러운 구성에 모양의 손으로 도달-투-이해 운동 하려면 참가자 요청. 그들은 또한 지시 하는 미리 정의 된 방향으로 미리 정의 된 방법 (일반적으로 협공 그립)에 대상 개체를 파악 하는 참가자. 이러한 지시문으로 전통적인 시스템 팔과 손의 구성의 궤적을 따르지 않는 경우 중요 한 데이터 손실을 겪을 수 있다 도달-투-이해 움직임 예측 가능 하 고 틀에 박힌 방식으로 펼쳐져 보장 해야 한 카메라와 센서/마커 사이 시력의 라인을 유지 하는 과정에 대 한 예측. 그럼에도 불구 하 고, 작업의 ethological 유효성 제한 심각 하 게 이러한 제약을 부과 하 고 운동;의 조직 변경도 수 있습니다. 예를 들어 초기 손 구성은 엄지와 검지 손가락13,14사이의 핀치의 때 '컬렉션'의 핵심 행동 이벤트를 관찰 수 아니다. 변화 궤도 도달 하 고 손을 구성 훨씬 부자연 스러운이 부과 필요가 없습니다 그래서 비디오 레코드 데이터의 완전 한 손실 귀 착될 것 프레임별으로 비디오 분석을 사용 하는 경우 이러한 제한은 크게 극복 도달-투-이해 운동에 제약.
프레임별으로 비디오 분석 또한 가능 하 게는 일반적으로 전통적인 3D 모션 추적 시스템, 특히 수정 하지 않을 때의 특정 예측을 넘어 도달-투-이해 운동의 미묘한 수정 관찰 하 연구입니다. 예를 들어 설명할 것 이다: 그림 5 (위)는 비전 또는 비전 없이 참가자에 도달-투-이해 3 다른 크기의 개체에서 획득 하는 최대 조리개의 측정. 결과는 참가자 선제 비전 조건 없음 비전 조건에만 대상의 크기에 맞게 최대 조리개를 확장 것이 좋습니다. 아니 비전 상태에서 참가자 다양 한 크기의 목표 도달에 불구 하 고 일관성 있는 최대 조리개를 사용 합니다. 한 만 , 그림 5 (왼쪽 상단)에 표시 된 것과 유사한 전통적인 3D 모션 추적 시스템에서 사용할 수 있는 데이터의 종류를 고려 하는 경우이 불일치에 대 한 두 가지 이유가 있다. 첫째, 그것은 아니 비전 상태에서 참가자 모양 세 가능한 대상의 "평균" 또는 "중간" 크기와 일치 하는 자세를 파악에 손 수 있습니다. 또는, 그들은 모두, 쥐고 자세를 형성 하지 않을 수 있습니다. 하지만 오히려, 그들은 우연히 "중간"의 크기를 일치 하는 대상으로 촉각 접촉의 기회를 증가 하는 대상으로 전송 하는 동안 약간 더 오픈 손을 형성 수 있습니다. 대상입니다. 이러한 두 가지 가능성을 구분 하는 샘플은 그림 5 (오른쪽 상단), 참가자 그들의 손을 형성 하지는 명확 하 게 나타냅니다 주어진 프레임별으로 비디오 분석에서 데이터를 검토 하는 데 필요한는 아니 비전 조건;에서 개체 크기의 "중간"와 일치 하는 자세를 파악 오히려, 그들은 촉각 피드백을 통해 대상 찾으려고 하거나 또는 대상 파악 역할을 수 있는 오픈 하지만 중립 손 모양을 형성 됩니다. 따라서, 프레임별으로 비디오 분석 데이터에서 전통적인 3D 모션 캡처 시스템 때 모호한 설명과 더 진정한 해석의 결과 사용할 수 있습니다 제공할 수 있습니다.
프레임별으로 비디오 분석 보이지 성인6,,89,10, 인간의 유아11, 비 인간 영장류12및 설치류 의 도달-투-이해 움직임 연구 사용 15 prehension의 neurobehavioral 제어에 대 한 우리의 이해를 증폭 이미 크게 있다. 특히, 이러한 연구의 결과 일관 되 게 것으로 나타났습니다 붙잡기에 알맞은 개발 및 진화의 초기 단계에는 도달 하 고 이해는 일시적으로 해리 촉각 단서에 대 한 투자를 터치-그때-이해 전략 이 두 움직임 시각적 지도 하나의 완벽 한 법에 통합 된 preshaping 전략에 좋습니다. 이러한 결과 듀얼 Visuomotor 채널 이론에 대 한 실질적인 행동 지원을 제공 하 고 추가 제안 이론 계정 범위를 구분 하는 사실에 대 한 개정 해야한다 고 가능성이 파악 움직임 촉각 통제 오래 전에 발생 그들은 함께 시각적 지침1,2통합 됩니다.
공개 사항
저자는 공개 경쟁 금융 관심 없다 있다.
감사의 글
저자 알 렉시스 M. 윌슨과 마리사 E. Bertoli 촬영이 원고에 대 한 비디오를 준비 하 고 그들의 지원에 감사 하 고 싶습니다. 이 연구는 자연과학 및 공학 연구 위원회의 캐나다 (JMK, JRK, IQW), 앨버타 Innovates 건강 솔루션 (JMK), 그리고 캐나다 건강 연구 학회 (IQW)에 의해 지원 되었다.
재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 고속 비디오 카메라, | Casio | http://www.casio-intl.com/asia-mea/en/dc/ex_f1/ 또는 http://www.casio-intl.com/asia-mea/en/dc/ex_100/ | Casio EX-F1 고속 카메라 또는 Casio EX-100 고속 카메라, 고속 비디오 레코드를 수집하는 데 사용되는 |
| Adobe Photoshop | Adobe | http://www.adobe.com/ca/products/photoshop.html | 소프트웨어는 개별 비디오 프레임 |
| 의 거리를 보정하고 측정하는 데 사용됩니다.Adobe Premiere Pro | Adobe | http://www.adobe.com/ca/products/premiere.html?sdid=KKQOM&mv=search&s_kwcid=AL!3085!3!193588412847!e!!g!!adobe%20premiere%20pro&ef_id=WDd17AAABAeTD6-D:20170606160204:s | 프레임 별 비디오 분석을 수행하는 데 사용되는 |
| 소프트웨어, 높이 조절 가능한 받침대, Sanus | http://www.sanus.com/en_US/products/speaker-stands/htb3/ | 나사로 상단에 부착된 맞춤형 9cm x 9cm x 9cm 삼각형 상판이 있는 높이 조절 가능한 스피커 스탠드는 도달 받침대로 사용됩니다. | |
| 1cm 캘리브레이션 큐브 | 학습 리소스(Walmart) | https://www.walmart.com/ip/Learning-Resources-Centimeter-Cubes-Set-500/24886372 1cm 플라스틱 큐브는 거리 측정을 픽셀에서 센티미터로 변환하는 데 사용됩니다 | |
| Light | Dot Line | https://www.bhphotovideo.com/c/product/1035910-REG/dot_line_rs_5620_1600w_led_light.html | 참가자와 테스트 영역을 설명하기 위해 사용되는 시원한 LED 조명이 있는 강력한 램프 |
| 3차원(3D) 수면 마스크 | Kfine | https://www.amazon.com/Kfine-Sleeping-Contoured-lightweight-Comfortable/dp/B06W5CDY78?th=1 | 시력 없음 상태에서 시력을 가리기 위해 눈가리개로 사용 |
| 주황색 슬라이스 | N/A | N/A | 오렌지 조각은 큰 크기의 도달 목표물로 제공 |
| 도넛 볼 | Tim Hortons | http://www.timhortons.com/ca/en/menu/timbits.php | Tim Hortons의 올드 패션 플레인 팀빗은 중간 크기의 도달 목표로 제공됨 |
| 블루베리 | N/A | N/A | 블루베리는 작은 크기의 도달 목표로 제공 |
참고문헌
- Karl, J. M., Whishaw, I. Q. Different evolutionary origins for the Reach and the Grasp: an explanation for dual visuomotor channels in primate parietofrontal cortex. Front Neurol. 4 (208), (2013).
- Whishaw, I. Q., Karl, J. M. The contribution of the reach and the grasp to shaping brain and behaviour. Can J Exp Psychol. 68 (4), 223-235 (2014).
- Jeannerod, M. Intersegmental coordination during reaching at natural visual objects. Attention and Performance IX. Long, J., Badeley, A. , Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates. 153-169 (1981).
- Arbib, M. A. Perceptual structures and distributed motor control. Handbook of Physiology. Brooks, V. B. 2, American Psychological Society. 1449-1480 (1981).
- De Bruin, N., Sacrey, L. A., Brown, L. A., Doan, J., Whishaw, I. Q. Visual guidance for hand advance but not hand withdrawal in a reach-to-eat task in adult humans: reaching is a composite movement. J Mot Behav. 40 (4), 337-346 (2008).
- Karl, J. M., Sacrey, L. A., Doan, J. B., Whishaw, I. Q. Hand shaping using hapsis resembles visually guided hand shaping. Exp Brain Res. 219 (1), 59-74 (2012).
- Domellöff, E., Hopkins, B., Francis, B., Rönnqvist, L. Effects of finger markers on the kinematics of reaching movements in young children and adults. J Appl Biomech. 23 (4), 315-321 (2007).
- Karl, J. M., Sacrey, L. A., Doan, J. B., Whishaw, I. Q. Oral hapsis guides accurate hand preshaping for grasping food targets in the mouth. Exp Brain Res. 221 (2), 223-240 (2012).
- Karl, J. M., Schneider, L. R., Whishaw, I. Q. Nonvisual learning of intrinsic object properties in a reaching task dissociates grasp from reach. Exp Brain Res. 225 (4), 465-477 (2013).
- Hall, L. A., Karl, J. M., Thomas, B. L., Whishaw, I. Q. Reach and Grasp reconfigurations reveal that proprioception assists reaching and hapsis assists grasping in peripheral vision. Exp Brain Res. 232 (9), 2807-2819 (2014).
- Karl, J. M., Whishaw, I. Q. Haptic grasping configurations in early infancy reveal different developmental profiles for visual guidance of the Reach versus the Grasp. Exp Brain Res. 232 (9), 3301-3316 (2014).
- Whishaw, I. Q., Karl, J. M., Humphrey, N. K. Dissociation of the Reach and the Grasp in the destriate (V1) monkey Helen: a new anatomy for the dual visuomotor channel theory of reaching. Exp Brain Res. 234 (8), 2351-2362 (2016).
- Timmann, D., Stelmach, G. E., Bloedel, J. R. Grasping component alterations and limb transport. Exp Brain Res. 108 (3), 486-492 (1996).
- Saling, M., Mescheriakov, S., Molokanova, E., Stelmach, G. E., Berger, M. Grip reorganization during wrist transport: the influence of an altered aperture. Exp Brain Res. 108 (3), 493-500 (1996).
- Whishaw, I. Q., Faraji, J., Kuntz, J., Mirza Ahga, B., Patel, M., Metz, G. A. S., et al. Organization of the reach and grasp in head-fixed vs freely-moving mice provides support for multiple motor channel theory of neocortical organization. Exp Brain Res. 235 (6), 1919-1932 (2017).
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