Name: 로봇 형 조작기와 모터 스킬 학습 과정 조사 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-02-12T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 52 s
Description: 학습하세요 로봇 형 조작기를 이용한 쥐의 정교한 도달 과제 훈련 및 운동 기술 학습의 하위 과정 분석 방법입니다. 이 기술은 뇌 손상 후 운동 기능 회복 메커니즘을 연구하는 데 활용됩니다.

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이 연구는 스위스 국립 과학 재단 (National Science Foundation), 베티와 데이비드 Koetser 재단 뇌 연구와 ETH 재단에 의해 지원되었다.

여기에 제시된 실험은 취리히, 스위스의 캔톤의 수의학 사무소의 승인을하고, 국가 및 기관의 규정에 따라 수행되었다. 1. 먹이 조건 참고 : 모든 교육 세션은 예약 공급 프로토콜에 따라 수행된다. <ol><li> 교육이 완료되면, 하루에 한 번 쥐에게 표준 차우의 50g / kg을 공급. 음식이 양 (체중 자유 먹이 무게의&gt; 90 %이다)의 주요 중량 손실을 방지하기에 충분하지만, 재현성 행동 조절을 보장하기 위해 충분히 작다. 자신의 체중이 안정적으로 유지하기 위해 매일 쥐를 무게. 주 : 추가 하룻밤 (10-12 시간) 식량 부족은 첫 번째 보상 터치 세션 (단계 2.3) 이전에 유용 할 수있다. </li></ol> 도달 범위 및 풀 작업 2. 교육 과정 <ol><li> 준비 : 쥐 레아에 대한 그들의 새로운 가정 케이지에 길들 허용세인트 동물 시설에 도착 후 일주일. 이 기간 동안 정기적으로 쥐를 처리하고 새로운 음식에 쥐를 길들하는 홈 케이지에서 먼지없는 정밀 알약을 제공합니다. 이러한 펠릿 트레이닝 프로토콜에 걸쳐 보상으로 사용한다. </li><li> 요법 이니는 : 30 ~ 45 분 동안 테스트 케이지의 쥐를 놓고 분말 차우와 혼합 먹이 그릇에 30 ~ 50 알약을 제공합니다. 열고 케이지 창을 닫고 자신의 소리에 쥐를 길들 때때로 펠렛 디스펜서를 실행합니다. <ol><li> 2-3 일 동안은이 과정을 반복합니다. </li></ol></li><li> 터치 보상 : 케이지 창을 통해 구형 핸들을 터치 쥐를 훈련하고 음식 보상을 검색 케이지의 반대쪽으로 이동합니다. <ol><li> 핸들 각 시험의 시작 바로 시험 케이지 창 외측에 위치되도록, 소프트웨어 설정을 조정하고 케이지 창의 중심과 핸들 정렬. 때 시험 즉, 성공 &lt;/ EM&gt;를 즉시 검출 된 핸들 (어떤 방향으로 0.25 mm 변위)에 가벼운 터치로, 톤 소리와 보상이 분배된다. 창이 열린 후 더 터치가 180 초 동안 감지되지 않은 경우 실패로 시련을 분류. </li><li> 교육 케이지에 쥐를 넣습니다. 이 핸들 근처에 개최 펠릿에서 잡아시키기에 의해 도달하는 쥐하라는 메시지를 표시합니다. 케이지에 눌러 핸들과 음식 그릇에 쥐의 관심을 안내합니다. </li><li> 쥐가 독립적으로 케이지 창을 통해 도달하고 음식 펠렛을 검색 할 때 메시지를 표시 중지합니다. </li><li> 100 시험 (터치)가 완료 될 때까지 계속 60 분 경과 할 때까지, 둘 중 먼저 온다. </li><li> 3-4일에 대한 교육을 계속 쥐가 2 일 연속에 30 분 이내에 100 시험을 달성 할 때 훈련 (단계 2.4)의 다음 단계를 시작합니다. 참고 :이 단계를 통해-훈련하지 마십시오. 이 동작에 형성 될 수 있도록 보상 터치의 목적은 쥐와 로봇 간의 상호 신뢰성을 달성하는 것이다이후 훈련. </li></ol></li><li> 무료 풀 (FP) : 연락 로봇의 손잡이를 잡아 쥐를 훈련. <ol><li> 핸들이 각 시험의 시작 창에서 18mm 위치가 성공적인 재판 중단없이 적어도 10mm에 대한 뽑아해야합니다 그래서 소프트웨어 설정을 조정합니다. 이 단계에서 당기는 운동에는 측면 제한이 없습니다. <ol><li> 핸들 윈도우가 열린 후 180 초 동안 이동되지 않은 경우 실패로 재판 분류 핸들이 도달 작업 영역 (중심선으로부터 이상 12mm)의 외부로 이동하는 경우, 또는 래트에서 10mm 이하 뽑아 때 첫 번째 터치 후 5 초가 감지되었습니다. </li></ol></li><li> 첫 번째 FP 세션의 첫 번째 20 시험하는 동안 왼쪽과 오른쪽 발을 사용하는 횟수를 기록해 둡니다. 재판의 적어도 80 %에 사용되는 발은 양호한 발 생각된다. 참고 : 발 환경 설정은 이미 보상에 명확 할 수있다- 터치 세션. </li><li> 바람직한 발을 당기는 촉진하는 윈도우의 가장자리에 정렬 될 때까지 (오른손 래트 반대로위한 윈도우의 좌측에 로봇 5mm 이동 IE) 측 방향으로 핸들을 이동. 참고 :이 쥐에 대한 모든 다음 훈련 세션의 새장이 동일한 상대적인 위치에 손잡이를 배치합니다. 케이지 벽에 로봇에 표시하여 정확한 위치를 보증합니다. </li><li> 100 시험이 완료 될 때까지 훈련 케이지 기차에서 쥐를 넣어 60 분 경과 할 때까지, 둘 중 먼저 온다. 참고 : 쥐가 충분히 밖으로 도달하지 않는 경우, 핸들 근처에 개최 펠릿에서 잡아 수 있도록함으로써 그것을하라는 메시지를 표시합니다. 쥐 반복 실패한 시도 후 당기려고 노력하지 않을 수 있습니다. 케이지에 눌러 그들이 집게 한 쌍의 개최 펠릿에 대한 잡아하거나 의욕을 복원 할 펠렛을 분배 할 수 있습니다. </li><li> 2.4에 설명 된대로 만 FP 교육과 관련된 실험을 위해, 훈련을 계속합니다. 아니TE는 : 일반적으로 1-2 FP 세션은 SP (스트레이트 풀) 훈련에 대한 보상 터치에서 전환을하기 위해 필요하다. 이러한 FP 세션의 목적은 오히려 만 터치 그것보다, 핸들을 밖으로 도달, 잡아 당겨 쥐를 길들하는 것입니다. 보상 터치 훈련과 마찬가지로 오버 기차하지 않도록 목표는 다음 트레이닝 단계로 전환하는 경우에 중요하다. </li></ol></li><li> 스트레이트 풀 (SP)는 : 중간 선에서 2mm 이상을 벗어나지 않고 핸들을 끌어 쥐를 훈련. 주 : 정중선하지 케이지 윈도우의 중간 점에, 로봇의 개시 위치를 기준으로 규정된다. 따라서, 케이지 윈도우의 중간에서 끝나는 당기는 시도는 중간 선에서 2mm 이상을 벗어나는 당겨 궤도가 발생합니다. <ol><li> 인상 움직임이 양쪽에 중간 선에서 2mm 이상을 일탈하지 않는 경우에만 시험이 음색과 펠렛에 의해 보상되도록 소프트웨어 설정을 조정합니다. 단계 2.4에 설명 된대로 다른 모든 매개 변수를 유지합니다. </li><li> 100 시험이 완료 될 때까지 훈련 케이지 기차에서 쥐를 넣어 60 분 경과 할 때까지, 둘 중 먼저 온다. 참고 : 쥐가 매우 흥분되고 반복 실패한 시도 후 당기려고 노력하지 않을 수 있습니다. , 도달 작업에 관심을 리디렉션 그들 집게 한 쌍의 개최 펠릿에 대한 잡아하거나 의욕을 복원 할 펠렛을 분배 수 있도록 케이지에 누릅니다. </li><li> 쥐가 고원의 성능에 도달 할 때까지 훈련을 계속, 또는 실험의 목표에 따라 교육 기간을 적용. </li></ol></li></ol>

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</ol>

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숙련 된 도달 작업은 일반적으로 병적 인 조건 (6)에서 모터 기술 습득뿐만 아니라 운동 기능의 장애를 연구하는 데 사용됩니다. 동작 도달 신뢰성 모호 분석 모터 습득뿐만 아니라, 손실 및 신경 질환의 동물 모델에서 이어지는 기능 회복에 관여하는 신경 생리 학적 과정을 기초 세포 메카니즘의 연구에 중요하다. 여기에 제시된 결과는 당기는 운동의 공간 및 시간 측면 모터 기술 훈련 도중 별개의 프로파일을 표시하는 방법을 보여줍니다. 이 프로세스 (7), (12) 학습 모터 기술 내에서 다른 서브 프로세스를 반영 할 수있다. 여기에 제시된 결과에서는 표시되도록 손잡이 (SP2 대 SP1)의 다른 시작 위치로서 트레이닝 프로토콜에도 작은 변화, 변형 된 움직임 파라미터 프로파일을 초래한다. 추가 기능으로이전에 우리의 이전...

모터 작업은 널리 신경 학적 또는 약리학 동물 모델에서 운동 기능의 변화 운동 학습 또는 관련 행동 및 신경의 변화를 평가하는 데 사용됩니다. 미세 운동 기능하지만, 설치류 정량화하기 어렵다. 이러한 시리얼 1의 조작, 파스타 2, 해바라기 씨 3과 손재주를 필요로하는 작업은 민감하고 동물의 광범위한 교육이 필요하지 않습니다. 그들의 주요 단점은 이러한 작업은 대부분 질적 결과를 산출하고 명확하게 점수 어려울 수 있다는 것입니다. 이러한 태스크에 이르는 단일 펠릿 변형 숙련 도달 작업, 4, 5를 정량화하는 것이 더 간단하다. 그러나, 이러한 작업의 성공적인 실행을 기초 학적 요인 제한된 정도로 추정하고 노동 집약적 프레임 별 영상 A를 필요로 할 수있다nalysis. 로봇 장치 앞다리 기능과 모터의 기술을 양태를 정량화 수단으로 인기를 얻고있다. 여러 자동화 도달 작업이 가능합니다. 이러한 리니어 가이드를 따라 핸들 6, 7, 간단한 말단 사지 운동 앞발 9 8 또는 내전 및 외전 당기는 등의 앞다리 이동 한 측면에 다수의 초점. 이러한 장치는 모터의 기능 분석을위한 약속을 보여주는 반면, 단지 복합 모터 동작 연장을 제한에 도달하는 단일 펠릿 실행 중에 반영한다. 여기서는 쥐 10, 11, 다양한 모터 작업 훈련 및 평가를 위해 개발 된 3 자유도의 로봇 장치, ETH Pattus의 사용을 입증한다. 그것은 평면과 손, 파악에 쥐의 앞다리 운동의 회전 운동 및 기록수평면에서 수행 작업 당기는. (밀고 당기고 수평면으로 이동 쥐 시험 케이지 (45cm : 15cm, 길이 : 40cm, 높이 폭)의 창을 통해 도달 할 수있는 6mm 직경의 구형 핸들을 통해 로봇과 상호 작용 운동)과 회전 (내전 - 회 외전 운동). 따라서, 종래의 단일 펠릿 도달 태스크 실행 중에 그 근사 동작을 수행하는 래트 수있다. 창은 10mm 폭 케이지 바닥에서 50mm에 위치해 있습니다. 핸들은 바닥에서 55mm에 위치해 있습니다. 미닫이 블록 시험 도달 로봇이 시작 위치에 도달하고, 시험 완료 후 닫힐 때 열리는 사이 핸들에 접근. 올바르게 실행 운동 후 쥐 테스트 케이지의 반대쪽에 음식 보상을받을 수 있습니다. 로봇은 소프트웨어를 통해 제어되고 위치 (O)에 대한 정보의 결과로, 1000 Hz에서 3 로터리 인코더로부터 출력되는 기록수평면뿐만 아니라 그것의 회전 각도로 핸들 F (세부 사항은도 11을 참조하는 참조). 성공적인 작업 실행을 위해 요구되는 조건 (예를 들어 최소가 도달 및 풀 태스크의 중심선으로부터의 거리 및 최대 편차 당기는 필요) 각 트레이닝 세션 이전에 소프트웨어에서 정의된다. 핸들의 초기 표준화 기준 위치는 각 트레이닝 세션의 시작에서 고정 홀더가 기록된다. 이 참고 문헌은 각각의 시험에 대한 핸들의 일정한 시작 위치를 보장 세션 내의 모든 시험에 사용된다. 케이지 창 핸들 상대의 정수 위치는 케이지와 로봇 (그림 1)에 마크의 정렬에 의해 보장된다. 도달 운동의 비디오 녹화는 작은 고속 카메라 (120 프레임 / 초, 640 × 480 해상도)를 사용하여 기록됩니다. 카메라의 뷰에있는 작은 디스플레이는 세션을 훈련, 쥐의 식별 번호를 표시,시험 번호 및 시험 결과 (성공 또는 실패). 이러한 동영상이 기록 결과를 확인하고, 터칭 선행 움직임 도달 핸들 당김 또는 회전의 효과를 평가하기 위해 사용된다. 여기서, 우리는 도달 및 풀 작업의 변동이 로봇 플랫폼의 사용을 입증한다. 이 작업은 다른 당업자 도달 패러다임에 필적하고 재현성있는 결과를 얻을 수 시간 이내에 훈련 될 수있다. 우리는 전형적인 교육 프로토콜뿐만 아니라, 일부의 메인 출력 파라미터를 설명한다. 또한, 우리는 사용 훈련 프로토콜의 사소한 변경은 모터 기술 학습 프로세스 내에서 독립적 인 서브 프로세스를 나타낼 수있다 행동 결과의 변경된 시간 과정에서 발생할 수 방법을 보여줍니다.

<table><tbody><tr><td>ETH Pattus</td><td></td><td></td><td>ETH Pattus는 ETH Zurich의 Gassert 교수의 재활 공학 연구소에서 제작했습니다.&nbsp;</td></tr><tr><td>트레이닝 케이지&nbsp;</td><td></td><td></td><td>플렉시글라스 트레이닝 케이지는 사내에서 제작했습니다.&nbsp;</td></tr><tr><td>펠릿 디스펜서</td><td>Campden Instruments</td><td>80209</td><td></td></tr><tr><td>45-mg 먼지가 없는 정밀 펠릿</td><td>Bio-Serv</td><td>F0021-J</td><td></td></tr><tr><td>GoPro Hero 3+ Silver Edition&nbsp;</td><td>digitec.ch</td><td>284528</td><td>소형 고속 카메라&nbsp;</td></tr><tr><td>소형 디스플레이</td><td>Adafruit Industries</td><td>#50, #661</td><td>Arduino Uno 마이크로컨트롤러 및 Labview 소프트웨어를 통해 제어되는 128 x 32 SPI OLED 디스플레이</td></tr><tr><td>LabVIEW 2012</td><td>National Instruments</td><td>776678-3513</td><td>ETH Pattus는 최신 Labview 버전과 호환됩니다.</td></tr><tr><td>Matlab 2014b</td><td>매스웍</td>스 <td>MLALL</td><td></td></tr></tbody></table>

로봇 형 조작기와 모터 스킬 학습 과정 조사

Investigating Motor Skill Learning Processes with a Robotic Manipulandum

숙련 된 도달 작업은 일반적으로 건강하고 병적 인 조건에서 모터 기술 학습 및 운동 기능의 연구에 사용되지만, 시간이 많이와 모호한 간단한 성공률을 넘어 정량화 할 수있다. 여기서 우리는 ETH Pattus, 기록이 당겨 쥐에서 손의 회전 운동을하는 것이 훈련에 도달 자동 앞다리를위한 로봇 플랫폼 범위 및 풀 작업을위한 교육 과정을 설명합니다. 수행 된 인상 시도 학적 정량은 정중선 속도 견인 궤적의 공간 변동 편차 당기는 물론 성공 당기는 등의 움직임 파라미터 별개 시간 정보의 존재를 보여준다. 우리는 교육 패러다임에서 약간의 조정이 어려움, 일반적으로 운동 기능 또는 숙련 된 작업 실행을 작업하기 위해 자신의 관계를 드러내는 이러한 매개 변수의 변화가 발생하는 방법을 보여줍니다. , 전기 생리 약리 및 optogenetic 기술과 결합하여,이 패러다임을 사용할 수 있습니다(뇌졸중 후 예) 모터 학습과 기억 형성뿐만 아니라 손실과 기능의 회복을 기본 메커니즘을 탐구합니다.

여기, 우리는 남성 긴 에반스 쥐 (10-12 주 이전)를 사용하여 범위 및 풀 작업 (3) 변화를 보여줍니다. 자유 풀 (FP) 군 (N = 6)에서, 횡 래트 제한없이 22 일 동안 로봇의 손잡이를 당기도록 훈련시켰다. 에서 동물 중간 선에서 2mm 이상을 벗어나지 않고 핸들을 끌어 훈련을받은 (N = 12) 1 (SP1) 그룹을 직선은-당깁니다. 이 동물들은 보상 터치 스트레이트 풀 훈련 (단계 2.3) (단계 2.5)에서 직접 전환. 두 FP SP1 및 동물 용 핸들은 케이지 윈도우의 중심에 놓았다. 이러한 결과는 이전에 Lambercy 등의 알에 발표되었다. SP2의 그룹에서 10 쥐 (N = 7) 연속 풀 훈련으로 전환하기 전에 2 FP-훈련을 받았다. 핸들이이 그룹에 대한 케이지 윈도우의 가장자리에 정렬하고, 결과가 약간 더 어려운 과제는 당기면 핸들이 중앙선으로부터 2mm 이상을 벗어나는 것처럼이...

패러다임은 쥐의 자동 숙련 된 도달 작업의 훈련과 분석을 위해 제공됩니다. 당기 시도의 분석은 운동 학습의 고유 한 하위 프로세스를 보여준다.

Skilled reaching tasks are commonly used in studies of motor skill learning and motor function under healthy and pathological conditions, but can be ...

로봇 매니풀란덤과 관련된 이 도달 작업에 대해 쥐를 훈련시키는 전반적인 목표는 운동 기술 학습 및 운동 기능 회복의 기초가 되는 과정을 조사하는 것입니다. 이 방법은 행동 신경 과학 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있으며, 특히 운동 학습 및 기억 형성의 기저에 있는 메커니즘, 뇌 손상 또는 뇌졸중 후 기능의 상실 및 회복과 관련이 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 쥐 훈련 및 분석을 수행하기 쉽고 기존의 다른 단일 펠릿 도달 작업보다 객관적이라는 것입니다.또한 로봇 마니풀란덤을 사용하면 운동학을 더 잘 분석할 수 있습니다. 준비의 일환으로, 새로 얻은 쥐가 훈련하기 전에 적어도 일주일 동안 새로운 집 우리에 익숙해지도록 항상 허용하십시오. 이 기간 동안 쥐를 정기적으로 다루고 훈련 프로토콜에 사용되는 보상 펠릿을 먹입니다.훈련 과정을 시작하려면 먼저 쥐를 테스트 케이지에 습관화하는 데 2-3 일을 보내십시오. 첫 번째 임무는 쥐가 우리 창문을 통해 구형 손잡이를 만지기만 하면 새장의 반대편으로 이동하여 먹이 보상을 가져오도록 훈련시키는 것입니다. 먼저 핸들이 테스트 케이지 창 바로 바깥에 위치하도록 소프트웨어 설정을 조정합니다.이제 쥐를 훈련 케이지에 넣고 손잡이 근처에 펠릿을 잡습니다. 필요에 따라 새장을 탭하여 쥐의 주의를 집중시킵니다. 쥐가 우리 창을 통해 독립적으로 도달하여 손잡이나 음식 알갱이를 만질 때까지 이런 식으로 쥐를 손잡이에 계속 묻습니다.그런 다음 100번의 터치가 완료될 때까지 또는 60분이 경과할 때까지 세션을 실행합니다. 이틀 연속으로 30분 이내에 100번의 터치를 완료할 때까지 쥐를 매일 훈련시킵니다. 이것은 일반적으로 처음 두 세션에서 발생합니다.이 숙련도를 획득하면 다음 교육 패러다임을 바로 진행하십시오. 쥐는 정의된 기준보다 이 작업에서 훨씬 더 빨리 수행할 수 있지만, 행동의 과잉 통합으로 이어지고 최종 목표를 향한 행동의 형성을 억제할 수 있으므로 과도하게 훈련하지 않는 것이 중요합니다. 다음 도전은 쥐가 손을 뻗어 손잡이를 당기는 중간 단계를 배우는 것입니다.보상 터치 훈련과 마찬가지로 최종 목표는 훈련의 다음 단계로 전환하는 것이므로 과도하게 훈련하지 않는 것이 중요합니다. 먼저, 로봇이 각 시도를 시작할 때 핸들이 창에서 18mm 떨어진 곳에 위치하도록 소프트웨어 설정을 조정합니다. 성공적인 시도를 위해 핸들을 중단 없이 최소 10mm 당겨야 합니다.당기는 움직임에 대한 측면 제한은 없습니다. 그런 다음 100번의 시도 또는 60분 동안 세션을 종료하도록 이전과 같이 세션을 수행합니다. 쥐가 작업을 수행할 만큼 충분히 멀리 도달하지 않으면 손잡이 근처에 집게가 있는 펠릿을 잡고 올바른 동작을 형성하십시오.쥐가 손잡이를 당기는 데 흥미를 잃은 것 같으면 케이지를 두드리거나 펠릿을 분배하십시오. 쥐가 손잡이를 당기려는 처음 20번의 시도에서 쥐의 발 선호도를 결정합니다. 지배적인 발로 더 자주 사용되는 발을 선택하기만 하면 됩니다.대부분의 쥐는 강한 선호도를 보이며 시험의 80% 이상에서 한쪽 발을 사용했습니다. 지배적인 발이 발견되면 이 발에 유리하도록 핸들의 위치를 측면으로 조정합니다. 핸들을 창 가장자리에 정렬하고 이 쥐와의 향후 모든 세션을 위해 이 위치를 유지합니다.쥐가 안정기 성능에 도달하거나 이틀 연속으로 30분 이내에 작업을 100회 수행할 때까지 작업을 계속 훈련합니다. 스트레이트 풀링으로 진행하기 전에 일반적으로 두 번의 세션만 필요합니다. 훈련의 마지막 단계는 쥐에게 보상을 위해 손잡이를 똑바로 당기도록 가르치는 것입니다.정중선에서 2mm 이상 벗어나는 당기는 움직임이 실패로 간주되도록 소프트웨어의 매개변수를 변경합니다. 평소와 같이 각 세션은 100번의 시도가 완료되거나 60분이 지날 때까지 실행되어야 합니다. 기술 수준이 안정기에 도달하거나 쥐가 정의된 기준을 초과할 때까지 이 작업에 대해 쥐를 계속 훈련시킵니다.10주에서 12주 된 수컷 Long-Evans 쥐를 사용하여 22일간의 훈련 동안 세 가지 다른 훈련 기술을 비교했습니다. 각 그룹에는 보상 터치 교육이 주어졌습니다. 그런 다음 매개 변수가 변경되었습니다.FP라는 한 그룹에서 쥐는 측면 제한 없이 로봇의 손잡이를 당기도록 훈련되었습니다. 다음 그룹인 SP1에서 쥐는 정중선에서 2mm 이상 벗어나지 않고 손잡이를 당기는 훈련을 받았지만 자유롭게 당기는 훈련 세션은 제공되지 않았습니다. 마지막 그룹인 SP2에서 쥐는 정확히 두 번의 무료 당기기 훈련 세션을 받은 다음 스트레이트 풀 훈련으로 전환했습니다.SP2의 경우 중요한 점은 핸들이 창의 한쪽 가장자리 근처에 정렬되어 있어 작업이 더 까다로워졌다는 것입니다. 이 상태는 작업자가 로봇을 케이지에 일관되게 정렬하지 않은 경우 우연히 발생할 수 있습니다. 아마도 이 추가된 도전 과제로 인해 SP1 쥐의 작업 성공률은 SP2 쥐보다 더 빨리 안정되었습니다.세션 전반에 걸쳐 첫 번째 세션에서 마지막 세션까지 핸들 이동이 개선되었습니다. 표시된 데이터는 SP2 그룹의 대표적인 쥐 한 마리에 대한 것입니다. 마찬가지로, 당기는 속도가 첫 번째 세션에서 마지막 세션까지 더 규칙적으로 증가하여 더 안정적인 움직임이 학습되었음을 나타냅니다.이 데이터도 대표적인 SP2 랫트에서 가져온 것입니다. 이 비디오를 시청한 후에는 자동화된 기술 도달 작업을 수행하는 방법과 결과에 영향을 줄 수 있는 요인을 잘 이해하게 될 것입니다. 우리가 보여준 것처럼 훈련 패턴의 사소한 변화는 동물의 성능에 영향을 미칩니다.따라서 이 절차를 시도할 때 핸들 위치와 같은 각 동물에 대한 모든 조건을 일관되게 유지하는 것이 중요합니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

지속적인 연습은 조정 움직임의 정밀도를 향상시킨다. 여기에서 우리는 생쥐의 학습과 앞다리의 메모리 기술을 평가하기 위해 설계된 단일 펠릿 도달하는 작업을 소개합니다.

마우스의 단일 펠릿 도달 작업을 통한 학습 연구 모터 기술

그것은 복부 영상 스트림에서 하향식 (top-down) 신호가 운동에 어떻게 영향을 미치는지 명확하지 않다. 우리는 3D 깊이 반전 환상을 대상으로 모터의 동작을 테스트 할 수있는 패러다임을 개발했다. 큰 차이는 환상과 진실 된보기 상태에서 의도적으로, 목표 지향적 움직임과 자동 작업 모두에서보고됩니다.

모터 동작 톱 다운 비주얼 프로세스의 영향을 탐색하는 방법

쥐에서 고정밀 숙련 된 앞다리 도달 작업의 획득을 분석하기위한 패러다임이 제시됩니다.

숙련 된 앞다리가 쥐에서 작업을 도달하는 고정밀의 취득

(훈련 비) 반면에 모터 기술 성능 향상을 위해 한 손으로의 자발적인 제어를 이용 하는 새로운 가상 현실 기반된 설치를 설명 합니다. 이 마치 훈련 비 손을 움직이는 운동 기반 실시간 감각 피드백을 제공 하 여 이루어집니다. 이 새로운 접근은 일방적인 hemiparesis 환자의 재활을 향상 시키기 위해 사용할 수 있습니다.

가상 현실을 사용 하 여 다른 한 손으로에서 모터 기술 지식을 전송 하

발 스텝 소개 직렬 반응 시간 (SRT) 작업. 이 SRT 작업을 수정, 고전적인 SRT를 보완 포함 손가락 눌러 운동만, 더 나은 작업 매일 시퀀스 활동에 근접 그리고 개별 응답 측정 기본 동적 프로세스를 연구 하는 연구자 및 암시적 시퀀스 학습에서 명시적 프로세스...

"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

이 문서는 설계 및 여분 물질적인 초음파 검사에 대 한 맞춤형된 로봇 조작자의 구현 소개합니다. 시스템 3D 인쇄 및 안전 관리에 대 한 기계적인 클러치에 의해 가벼운 관절 5 자유도 있다.

설계 및 구현 맞춤형된 로봇 조작 여분 물질적인 초음파에 대 한

이 프로토콜은 근전도(EMG) 측정이 있는 로봇 이소키네틱 장치를 사용하여 이소키네틱 모션 자체가 경미한 팔꿈치 굴곡 경련을 가진 뇌졸중 환자의 캐치 측정 각도에 대한 간 평가자 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

경직성이 있는 뇌졸중 환자의 스트레치 반사 측정을 위한 테스트 재검사 및 평가자 간 신뢰성을 향상시키는 이소키네틱 로봇 장치

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바이매뉴얼 외골격 로봇 핸드를 이용한 새로운 과제 지향 재활 프로그램 개발

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