Name: 官能評価のための自動化された表情解析技術と時間的分析へのデータの収集と分析応用のためのプロトコル (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-26T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 12 s
Description: 学ぶ自動化された表情解析ソフトウェアを用いた飲料および流動食に対する感情反応の標準化されたデータ収集と分析方法。このプロトコルは官能評価における暗黙的な感情反応の理解を深め、異なる研究室間での結果の比較を可能にします。

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>jove_content<このプロジェクトは、ConAgra Foods(米国ネブラスカ州オマハ)、バージニア農業試験場、国立食糧農業研究所のハッチプログラム、米国農務省、およびバージニア工科大学の水学際的大学院教育プログラムによって部分的に資金提供されました。

<ol><li>De Wijk, R. A., Kooijman, V., Verhoeven, R. H. G., Holthuysen, N. T. E., De Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Autonomic+nervous+system+responses+on+and+facial+expressions+to+the+sight%2C+smell%2C+and+taste+of+liked+and+disliked+foods%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Autonomic nervous system responses on and facial expressions to the sight, smell, and taste of liked and disliked foods.</a> Food Qual Prefer. 26 (2), 196-203 (2012).</li>
<li>De Wijk, R. A., He, W., Mensink, M. G. J., Verhoeven, R. H. G., De Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ANS+responses+and+facial+expression+differentiate+between+the+taste+of+commercial+breakfast+drinks%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">ANS responses and facial expression differentiate between the taste of commercial breakfast drinks.</a> PLoS ONE. 9 (4), 1-9 (2014).</li>
<li>He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Behavioural+and+physiological+responses+to+two+food+odours%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Behavioural and physiological responses to two food odours.</a> Appetite. 59 (2), 628(2012).</li>
<li>He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamics+of+autonomic+nervous+system+responses+and+facial+expressions+to+odors%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Dynamics of autonomic nervous system responses and facial expressions to odors.</a> Front Psychol. 5 (110), 1-8 (2014).</li>
<li>Danner, L., Sidorkina, L., Joechl, M., Duerrschmid, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Make+a+face%21+Implicit+and+explicit+measurement+of+facial+expressions+elicited+by+orange+juices+using+face+reading+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Make a face! Implicit and explicit measurement of facial expressions elicited by orange juices using face reading technology.</a> Food Qual Prefer. 32 (2014), 167-172 (2013).</li>
<li>Danner, L., Haindl, S., Joechl, M., Duerrschmid, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+expression+and+autonomous+nervous+system+responses+elicited+by+tasting+different+juices%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Facial expression and autonomous nervous system responses elicited by tasting different juices.</a> Food Res Int. 64 (2014), 81-90 (2014).</li>
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<li>Leitch, K. A., Duncan, S. E., O'Keefe, S., Rudd, R., Gallagher, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterizing+consumer+emotional+response+to+sweeteners+using+an+emotion+terminology+questionnaire+and+facial+expression+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Characterizing consumer emotional response to sweeteners using an emotion terminology questionnaire and facial expression analysis.</a> Food Res Int. 76, 283-292 (2015).</li>
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<li>Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+affective+reactions+to+bitter-tasting+foods+and+body+mass+index+in+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Facial affective reactions to bitter-tasting foods and body mass index in adults.</a> Appetite. 71 (2013), 178-186 (2013).</li>
<li>Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exploring+the+hedonic+and+incentive+properties+in+preferences+for+bitter+foods+via+self-reports%2C+facial+expressions+and+instrumental+behaviours%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Exploring the hedonic and incentive properties in preferences for bitter foods via self-reports, facial expressions and instrumental behaviours.</a> Food Qual Prefer. 39 (2015), 73-81 (2015).</li>
<li>Lewinski, P., Fransen, M. L., Tan, E. S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+advertising+effectiveness+by+facial+expressions+in+response+to+amusing+persuasive+stimuli%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci.+Psychol.+Econ%22%5BJournal%5D)">Predicting advertising effectiveness by facial expressions in response to amusing persuasive stimuli.</a> J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (1), 1-14 (2014).</li>
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<li>Sung, K. K., Poggio, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Example-based+learning+for+view-based+human+face+detection%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Pattern+Anal.+Mach.+Intell%22%5BJournal%5D)">Example-based learning for view-based human face detection.</a> IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 20 (1), 39-51 (1998).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22FaceReader+5%E2%84%A2+Technical+Specifications%22">FaceReader 5™ Technical Specifications</a>. , Noldus Information Technology. Wageningen, The Netherlands. Available from: 
 
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<li>Cootes, T., Taylor, C. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCootes%2C+T+%22Statistical+models+of+appearance+for+computer+vision%3A+Technical+report%22">Statistical models of appearance for computer vision: Technical report</a>. , University of Manchester, Wolfson Image Analysis Unit, Imaging Science and Biomedical Engineering. (2000).</li>
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<li>Lewinski, P., den Uyl, T. M., Butler, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+facial+coding%3A+validation+of+basic+emotions+and+FACS+AUs+in+FaceReader%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci.+Psychol.+Econ%22%5BJournal%5D)">Automated facial coding: validation of basic emotions and FACS AUs in FaceReader.</a> J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (4), 227-236 (2014).</li>
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<li>Porcherot, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+do+you+feel+when+you+smell+this%3F+Optimization+of+a+verbal+measurement+of+odor-elicited+emotions%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">How do you feel when you smell this? Optimization of a verbal measurement of odor-elicited emotions.</a> Food Qual Prefer. 21, 938-947 (2010).</li>
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<li>Griemel, E., Macht, M., Krumhuber, E., Ellgring, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+and+affective+reactions+to+tastes+and+their+modulation+by+sadness+and+joy%5BTitle%5D)+AND+%22Physiol+Behav%22%5BJournal%5D)">Facial and affective reactions to tastes and their modulation by sadness and joy.</a> Physiol Behav. 89 (2), 261-269 (2006).</li>
</ol>

著者らは開示するものは何もない。

食品や飲料に関連する文献で​​AFEAアプリケーションは1-11非常に限られています。食品への応用は、方法論とデータ解釈を確立するための機会を作成し、新しく追加されました。 Arnadeは、（2013年）7は、チョコレートミルクと曲線分析と分散分析下の面積を用いた白色ミルクに個々の感情的な反応の間で高い個体差を発見しました。悲しいとうんざりするが、短い時間応答7を持っていながら、しかし、参加者の変動で、参加者は長く幸せな応答を生成しました。基本味の高及び低濃度を使用して別の研究では、Arnade（2013）7は 、基本的な味強度（高および低強度）の2つのレベルの間の基本的な味の中で感情的な反応の違いだけでなく、は、のように有意ではなかったことがわかりました予想通り、それによって現在のAFEAの方法論とデータ分析の精度を問います。食品および飲料の官能評価は複雑で、DYNAですマイク応答処理30。時間的変化は、口腔処理を通じて、潜在的に時間30にわたって刺激の受容性に影響を与えるこのように...

自動化された表情分析（AFEA）飲料や食品に感情的な反応を特徴付けるための前向きな分析ツールです。感情的な分析は、既存の感覚科学の方法論、食品の評価の実践、および一般的に研究し、業界の設定の両方で使用快楽規模の評価に余分な次元を追加することができます。感情的な分析は、食品や飲料へのより正確な応答を明らかにし、追加のメトリックを提供することができます。反応1を記録するために、障害に起因する快楽スコアは、参加者の偏りを含んでもよいです。 AFEAの研究は、コンピュータゲーム、ユーザーの行動、教育/教育学、および共感と詐欺に心理学の研究を含む多くの研究用途に使用されています。ほとんどの食品関連の研究は、食品の品質と食品と人間の行動に感情的な反応を特徴付けるに焦点を当てています。食品の行動への洞察を得るの最近の傾向では、文学の成長体はAFEAの使用を報告します食品、飲料、及び臭気物質1-12に関連した人間の感情的な反応を特徴付けるため。 AFEAは顔面動作分析法（FACS）に由来します。顔面行動コーディングシステム（FACS）は5ポイント強度スケール13上で動作単位（AUS）によって特徴づけられる顔の動きを判別します。 FACSのアプローチは、訓練された審査の専門家、マニュアルコーディング、かなりの評価時間を必要とし、限られたデータの分析オプションを提供します。 AFEA感情を決定するための迅速な評価方法として開発されました。 AFEAソフトウェアは、感情的な反応14-18を特徴づけるために、顔の筋肉の動き、顔のデータベース、およびアルゴリズムに依存しています。本研究で用いたAFEAソフトウェアは、感情的な表情の写真（WSEFEP）のワルシャワセットと0.70の標準的な合意に近いですアムステルダムダイナミック表情セット（ADFES）、両方の平均で0.67の合意の「FACSインデックスに達し手動コーディング&quot;19のための</sup&gt;。分析に含まユニバーサル感情は1から0までの別々のスケール（上の各幸せ（正）、（負の）悲しい、うんざり（負）、びっくり（正または負）、怒っている（負）、怖がっ（負）と中性であります0は発現していない=; 1 =完全に）20表明しました。また、心理学の文献は、「撤退」の感情（離れ嫌悪刺激から）21のような、幸せな驚き、そして（刺激に向かって）「アプローチ」の感情として怒っていると悲しい、怖い、とうんざり含まれています。 食品に関連した感情を特徴付けるための現在のAFEAソフトウェアの1つの制限は、咀嚼や嚥下だけでなく、このような極端な頭の動きなど、他の粗大運動の動きに関連した顔の動きからの干渉です。ソフトウェアは、顔16,17上の500以上の筋肉の点に基づいて位置や動きの度合いを、関連する、小さい顔の筋肉の動きを対象としています。咀嚼運動は、式の分類を妨害します。この制限ationが液化食品を使用して対処することができます。しかし、他の方法論の課題はまた、データ収集環境、技術、研究者の指示、参加者の行動、および参加者の属性を含むビデオ感度とAFEA分析を減少させることができます。 標準的な方法が開発され、最適なビデオキャプチャと官能評価実験室の設定で食品や飲料への感情的な反応のためAFEAを使用して、データ分析のために確認されていません。多くの側面が原因照明、参加者の方向、参加者の行動、参加者の高さだけでなく、カメラの高さ、カメラ釣り、および機器の設定にシャドーイング、照明などのビデオキャプチャ環境に影響を与えることができます。また、データ分析の方法論は矛盾していると感情的な反応を評価するための標準的な方法論を欠いています。ここで、我々は（飲み物を使用して、意味のある結果に感情的なデータや処理データを取得するため、当社の標準的な操作手順を紹介します評価のための風味のミルク、味付けされていない牛乳と味付けされていない水）。我々の知る唯一の査読出版物に、私たちの研究室のグループから、感情分析8のためのデータ解析のための時系列を利用しています。しかし、この方法は、私たちの提示方法のために更新されました。私たちの目的は、官能評価実験室の設定で再現性を助けるために改良された一貫性のある方法論を開発することです。デモでは、研究モデルの目的は、AFEAは、風味のミルクの伝統的な快楽受容性評価、味付けされていない牛乳と味付けされていない水を補うことができれば評価することです。このビデオプロトコルの意図は、AFEA方法論を確立する助け官能評価実験室におけるビデオキャプチャ条件（感覚ブース設定）を標準化し、集団の時間的感情的データ分析のための方法を示すことです。

<table><tbody><tr><td>2%削減脂肪ミルク</td><td>クローガーブランド、シンシナティ、オハイオ州またはDZAブランド、LLC、ソールズベリー、ノースカロライナ</td>州<td>na</td><td>ソリューション飲料水</td></tr><tr><td></td><td>クローガーブランド、シンシナティ、オハイオ州</td><td>na</td><td>ソリューション</td></tr><tr><td>模造クリアバニラフレーバー</td><td>クローガーブランド、シンシナティ、オハイオ州</td><td>na</td>ソリューション<td>用</td></tr><tr><td>ヨウ素化塩</td><td>クローガーブランド、シンシナティ、オハイオ州</td><td>na</td>ソリューション<td>用</td></tr><tr><td>FaceReader 6</td><td>Noldus Information Technology、ワーヘニンゲン、オランダ</td><td>na</td><td>顔分析</td></tr><tr><td>感覚情報管理システム (SIMS) 2000</td><td>Sensory Computer Systems、バークレーハイツ、ニュージャージー州</td><td>バージョン 6</td><td>感覚データ キャプチャ</td></tr><tr><td>Rhapsody</td><td>Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA</td><td></td><td>環境照明</td></tr><tr><td>R バージョン&nbsp;</td><td>R Core Team 2015</td><td>3.1.1</td><td>統計分析用</td></tr><tr><td>Microsoft Office</td><td>Microsoft</td><td>na</td><td>統計分析用</td></tr><tr><td>JMP</td><td>統計分析ソフトウェア (SAS) バージョン 9.2, SAS Institute, Cary, NC</td><td>na</td><td>統計分析用</td></tr><tr><td>メディアレコーダー 2.5</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands</td><td>na</td><td>参加者の官能評価をキャプチャするため</td></tr><tr><td>Axis M1054 Camera</td><td>Axis Communications, ルンド, スウェーデン</td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>飲料</td><td></td><td>na</td><td>評価用飲料またはソフトフード</td></tr></tbody></table>

官能評価のための自動化された表情解析技術と時間的分析へのデータの収集と分析応用のためのプロトコル

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

私たちは、自動顔面表現分析(AFEA)ソフトウェアを使用して、官能評価実験室で飲料や液化食品に対する感情的な反応を捉える方法を実演します。さらに、関連する感情データ出力を抽出し、指定された時間枠での人口の感情反応をプロットする方法を示します。各参加者の治療反応を対照刺激(ベースライン)に時間的に組み合わせることで、時間の経過に伴う複数の参加者にわたる全体的な感情的反応を定量化できます。AFEA は、食品や飲料に対する偏りのない反応を評価するための有望な分析ツールです。現在、ほとんどの研究は主に飲料に焦点を当てています。AFEAを飲料や食品に適用するための方法論と分析はまだ標準化されていません。ただし、一貫した標準的な方法論が必要です。ビデオキャプチャ手順を最適化し、その結果として得られるビデオ品質は、食品に対する感情的な反応を成功裏に収集するのに役立ちます。さらに、データ分析の方法論は、感情的反応に関連する関連データを抽出するための新しいものです。ビデオキャプチャの最適化とデータ分析の組み合わせは、感情反応データの自動顔表情分析と解釈のためのプロトコルの標準化に役立ちます。

この方法は、AFEAデータ収集のための標準プロトコルを提案しています。提案したプロトコルステップに従っている場合は、使用できない感情的なデータ出力悪いデータ収集に起因する（ 図1）（ 図2：A;左の写真）が制限される場合があります。これは悪いデータ（ 図1）であるとして、ログファイル形式（.txt）は、主に「FIND_FAILED &quot;&quot; FIT_FAILED」とが含まれている場合、時系列分析を利用することができません。さらに、この方法は、感情的なプロファイルを確立するための時間枠で感情的なデータ出力の2つの治療の間の直接的な統計的比較のためのプロトコルが含まれています。時系列分析は、経時的感情的傾向を提供することができ、快楽受容結果に付加価値の次元を提供することができます。また、時系列分析は、食経験の中に貴重である、時間をかけて感情的なレベルの変化を示すことができます。 <p class="jove_content" fo:keep-toget...

自動化された顔の表情分析ソフトウェアを用いて官能評価実験室で飲料液化食品へ集団の感情的な応答を捕捉し、統計的に分析するためのプロトコルを説明します。

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

この手法の全体的な目的は、自動顔解析ソフトウェアを用いて、感覚評価ラボにおける飲料および液状食品に対する感情反応を捉え、分析することです。この手法は、飲料やソフトフードに対する被験者の感情反応をどのように測定するかといった、感覚科学分野における重要な疑問への回答に役立ちます。このプロトコルの主な利点は、自動表情解析ソフトウェアを用いた標準化されたデータ収集手法を提示している点にあります。また、自動表情出力の分析方法についても記述しています。この手法の意義は、研究室によってばらつきがあることが多い自動表情分析の標準的な手法の確立に寄与することにあります。本手法は個人の潜在的な感情反応を洞察できるだけでなく、パッケージングやマーケティング、ラベルなどの他のシステムにも応用可能です。レスターを代表参加者とします。実験の準備として、各元の溶液を1/2オンスずつ2オンスの透明プラスチック製サンプルカップに注いでサンプル溶液を作成し、色分けされた蓋で密閉します。次に、参加者を感覚評価ブースまで案内し、椅子の背もたれに背筋を伸ばして座らせます。被験者に実験手順および標準作業手順について説明します。被験者の顔がビデオ録画の中心に収まり、顎や目の周りに影が入らないように、椅子の位置とカメラの角度を調整します。被験者には、モニター画面に集中し、画面上の指示に従うこと、および各サンプルの摂取後30秒間は急な動作を控えるよう指示してください。まず、参加者に所定の識別カードを掲げるよう指示し、即興の練習セッションを実演します。次に、サンプル容器を開け、飲料サンプルをすべて飲み干して飲み込むよう指示します。摂取後、顔面が隠れるのを避けるため、サンプルカップを速やかに顎から離してテーブルの上に置くよう参加者に指示してください。モニターを見たままにするよう被験者に伝えます。モニターの指示があった際に、サンプル間の口の中をすすぐための水が配膳トレイに用意されていることを被験者に伝えます。最後に、タッチスクリーンモニターに表示される指示に従うよう被験者に指示します。ビデオキャプチャが表示されているコンピュータモニターを確認し、ビデオカメラが参加者の顔に向いていることを確かめてください。その後、コンピュータモニター上の録画ボタンをクリックして録画を開始します。タッチスクリーンモニターを通じて、口の中をすすぐために水を飲むよう参加者に促してください。各処理サンプルを識別できるよう、各サンプルの上に固有の色のインデックスカードを置きます。次に、タッチスクリーンモニターの指示に従い、参加者に、ビデオ内でのサンプル識別のために、摂取前に対応するインデックスカードを掲げてもらい、その後カードをトレイに戻させます。まずはベースラインとして味のない水のサンプルから、サービングトレイに一度に1つのサンプルだけを提示してください。参加者にカメラに向かってサンプルを摂取してもらい、その後、タッチスクリーンモニターで管理された約30秒間待機させます。30秒後、タッチスクリーンモニターを通じて、参加者に快楽的受容性スコアを入力するよう促します。最後に、次のサンプルに移る前に、参加者に飲料水で口をゆすがせてください。フェイシャル解析ソフトウェアを使用して、実験動画を解析します。「参加者の追加」アイコンをクリックして、プロジェクトに参加者を追加してください。赤と黒のターゲットのような記号である「バッチ解析」アイコンを押し、プロジェクトの動画を解析します。AFEAのデータ出力をログファイルとしてエクスポートし、さらなる解析に利用します。AFEAソフトウェアを用いて各ビデオを手動で確認し、各サンプルの摂取後タイムゼロを特定します。これは、サンプルカップが被験者の顎の下に移動し、顔を遮らなくなった時点と定義されます。最後に、タイムスタンプをデータスプレッドシートに記録し、ビデオから関連データを抽出するための参照用としてこのスプレッドシートを保存します。味付けなしの牛乳、味付けなしの水、およびバニラエキスを添加した牛乳の平均受容性スコアに差はありませんでした。また、塩味の牛乳は平均快楽受容性スコアが低い結果となりました。しかし、AFEA時系列解析では、味付けなしの牛乳は、味付けなしの水に比べて、嫌悪感、驚き、悲しみ、および中立的な反応が少ないことが示されました。さらに、味のない水と比較して、牛乳にバニラエキスの風味を加えた場合は、幸福な表情が増え、悲しい表情が減少しました。また、牛乳に塩味を加えた場合は、味のない水と比較して、嫌悪感を示す反応が増え、中立的な反応が減少しました。この手法に習熟し、適切に実施すれば、30分で完了させることができます。この手順を実施する際は、参加者に完全な指示と期待される事項を伝えることが重要です。本手順に続き、行動や感情的反応にどのような影響があるかといった追加の疑問に答えるために、他の評価を行うことができます。この手法の開発後、感覚科学分野の研究者が、飲料や軟らかい食品に対するヒト参加者の潜在的な感情反応を探索するための道が開かれました。このビデオを視聴することで、感覚検査室の環境を標準化する方法、最適なデータと結果を得るための被験者への指示方法、および自動顔表情解析の出力結果を分析する方法について、十分に理解できるはずです。人間を対象とした試験は慎重に行う必要があることに留意してください。本手順を実施する前に、使用する成分について十分に説明することが重要です。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

源：ヒラ・マン1、ポール・F・ファンク2、イエバ・ヴェブレイテ・アデレス3、クリストフ・アンダース4、オーランド・グンティナス・リキウス2、ヤエル・ハネイン1,3,51テルアビブ大学サゴル神経科学部、 2イエナ大学病院耳鼻咽喉科、フリードリヒシラー大学イエナ、 3テルアビブ大学電気工学部、 4部門 運動研究、病態生理学および生体力学、外傷、手および再建外科、イエナ大学病院、フリードリヒシラー大学イエナ、 5X-trodes Ltd.このビデオは、参加者がビデオガイド下で行う顔の表情中に、ワイヤレス表面筋電図 (sEMG)...

表情中の顔面筋活動のワイヤレス表面筋電図記録

この論文は、タスク中の学習者の関与の複数の次元(行動的、感情的、認知的)の収集と同期に関与する技術を説明することを目的としています。...

神経生理学の視点：学習を特徴づけるために、エンゲージメントの複数の次元を評価します

EEG実験プロトコルは、アスペルガー症候群の患者で感情的な顔を意識と非意識的な表現の間の相互作用を明確にするために設計されています。技術はアスペルガー症候群の患者は、感情的な面の非意識的な表現で障害を持っていますが、健常対照との意識の表現で同等の性能を有することを示唆しています。...

アスペルガー症候群における感情的な顔を意識と非意識的な表現

顔面筋電図を用いた経験と観察の触覚刺激による顔面筋活動を評価するプロトコルについて述べる。...

人間の経験と観測された情緒的なタッチに顔面筋の反応を評価するために顔面筋電図

このプロトコルは、パーキンソン病の認知と運動制御を測定するために一般的に使用される従来の臨床タスクの一部のデジタル化を提供します。臨床タスクはデジタル化され、生物物理学のリズムは、自発的、自発的、自動、自律神経に至るまで、神経系の異なる機能レベルから共登録されます。...

パーキンソン病における運動と認知機能の動的デジタルバイオマーカー

本プロトコルは、機能的近赤外分光法(fNIRS)とビデオベースの観察を組み合わせて、共同描画タスク中のカルテットの対人同期を測定します。...

機能近赤外分光法を用いた共同描画時のグループ同期

この記事では、コンテキストのためのプロトコルを提示したマウスで恐怖学習と記憶を評価するために、ビデオ分析システムを使用して、恐怖条件付け試験に頭出し。...

マウスにおけるビデオ解析システムを用いた文脈と手掛り恐怖条件付け試験

この論文は、家族性統合失調症(FHR)の高リスクの子供や青年の脳の活性化を測定するために、感情的な奇妙な課題とfMRIをどのように使用するかを説明しています。FMRIは、感情的な奇妙な課題の間に前頭-線条-辺縁系領域の違いを測定するために使用されました。FHRの子供は、青年期に異常な機能的活性化を示しました。...

統合失調症のための家族ハイリスク児の感情オドボール課題を用いて前頭辺縁系の活性の測定

マウスの超音波発声は、神経精神障害のマウスモデルにおける発声コミュニケーション障害の遺伝的基盤をモデル化するためのプロキシとして使用されます。本プロトコルは、子マウス(発生全体)および成体マウス(同性相互作用、雄発情雌相互作用)から超音波発声を確実に引き出す3つの実験的状況を説明しています。...

ソーシャル・コミュニケーションを評価するためにマウスの超音波発声を記録

時間順序の判断は、処理速度パラメータと注意の重みを推定し、それによって注意処理のメカニズムを推測するために使用できます。この方法論は、広範囲の視覚刺激に適用でき、多くの注意操作で機能します。...

時間的順序の判決のモデルベース分析により注目し、視覚処理速度を測定します

学ぶ自動化された表情解析ソフトウェアを用いた飲料および流動食に対する感情反応の標準化されたデータ収集と分析方法。このプロトコルは官能評価における暗黙的な感情反応の理解を深め、異なる研究室間での結果の比較を可能にします。

官能評価のための自動化された表情解析技術と時間的分析へのデータの収集と分析応用のためのプロトコル

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