Summary
Denne protokollen beskriver hvordan du bruker frame-by-frame videoanalyse for å kvantifisere idiosynkratiske nå å forstå bevegelser i mennesker. En komparativ analyse av nå i seende versus unsighted friske voksne til å demonstrere teknikken, men metoden kan også brukes til studiet av utviklingsmessige og klinisk bestander.
Abstract
Prehension, av nå å forstå et objekt, er sentral i menneskelig erfaring. Vi bruker det å mate oss groom oss og manipulere gjenstander og verktøy i vårt miljø. Slik atferd er svekket av mange sensorimotor lidelser, men vår nåværende forståelse av deres nevrale kontroll er langt fra fullstendig. Dagens teknologi for undersøker menneskelige rekkevidde å forstå bevegelser utnytte ofte bevegelse sporing systemer som kan være dyrt, krever feste markører eller sensor til hendene, hindre naturlig bevegelse og sensorisk feedback og gi Kinematisk utdata som kan være vanskelige å tolke. Mens generelt effektive for å studere stereotype nå å forstå bevegelser av friske seende voksne, mange av disse teknologiene står overfor flere begrensninger ved forsøk på å studere uforutsigbare og idiosynkratiske nå å forstå bevegelser små barn, unsighted voksne og pasienter med nevrologiske lidelser. Derfor presenterer vi en roman, billig, og svært pålitelige ennå fleksibel protokoll for kvantifisere timelige og Kinematisk oppbygning idiosynkratiske nå å forstå bevegelser i mennesker. Høyhastighets videokameraer fange flere visninger av nå å forstå bevegelse. Frame-by-frame videoanalyse brukes deretter til å dokumentere tidsberegningen og omfanget av forhåndsdefinerte atferdsmessige hendelser som bevegelse start, samling, maksimal høyde, topp blenderåpning, første kontakt og endelige rekkevidde. Den temporale strukturen av bevegelsen er rekonstruert av dokumentere den relative bildenummer Event mens Kinematisk strukturen i hånden er kvantifisert bruke funksjonen hersker eller mål bilderedigering programvare for å kalibrere 2 dimensjonale lineær avstand mellom to kroppsdeler eller mellom en kroppsdel og målet. Frame-by-frame videoanalyse kan gi en kvantitativ og omfattende beskrivelse av idiosynkratiske nå å forstå bevegelser og gir forskere å utvide sitt område i etterforskningen til å omfatte et større utvalg av naturalistiske prehensile atferd, guidet av et bredere utvalg av sensoriske modaliteter, både sunn og klinisk bestander.
Introduction
Prehension, av nå å forstå et objekt, brukes for mange daglige funksjoner inkludert å skaffe mat for spising, grooming, manipulere objekter, vifter verktøy og kommunisere gjennom gest som skrives ordet. Den fremste teorien om neurobehavioral kontroll av prehension, foreslår Visuomotor tokanals teori1,2,3,4, at prehension består av to bevegelser - en rekkevidde som transporterer hånden til plasseringen av målet og en forståelse som åpnes, figurer, og lukker hånden til størrelsen og formen på målet. To bevegelsene er formidlet av dissociable men samspill nervebaner fra visuelle til motorisk cortex via parietal lobe1,2,3,4. Atferdsmessige støtte for tokanals Visuomotor teorien er tvetydig, hovedsakelig skyldes at nå å forstå bevegelse vises som en enkelt sømløs gjerning og utfolder seg uten bevisst anstrengelse. Likevel, prehension er nesten alltid studert i sammenheng med visuelt-guidede prehension der sunn deltaker når for å forstå en synlig målobjektet. Under disse omstendigheter vises handlingen som en enkel bevegelse som utfolder seg i en forutsigbar og stereotype mote. Før nå utbruddet fixate øyne på målet. Som armen strekker sifrene åpne, preshape størrelsen på objektet, og deretter begynne å lukke. Øynene løsner fra målet like før mål kontakt og endelige forståelse av målet følger nesten umiddelbart etterpå5. Når visjon er fjernet, men er strukturen av bevegelsen fundamentalt forskjellig. Bevegelsen dissociates i deltagende komponentene slik at en open-handed nå brukes først til å finne målet ved å berøre det og deretter haptic signaler tilknyttet målet kontakt guide forme og nedleggelse av hånden å gripe6.
Kvantifisering av nå å forstå bevegelse oppnås oftest bruker 3-dimensjonale (3D) bevegelse sporingssystem. Disse kan omfatte infrarød sporingssystemer, elektromagnetisk sporing systemer, eller video basert sporingssystemer. Mens slike systemer er effektiv for å skaffe Kinematisk tiltak for prehension i friske voksne deltakere utfører stereotype nå å forstå bevegelser mot synlig target objekter, har de en rekke ulemper. Er svært dyrt, krever disse systemene feste sensorer eller markører på armen, hånd og sifre til deltakeren. Dette er vanligvis knyttet ved hjelp av medisinsk bånd, som kan hindre taktil tilbakemelding fra hånden, endre naturlige motor atferd og distrahere deltakerne7. Som disse systemene generelt produsere numeriske utgang knyttet til ulike Kinematisk variabler som akselerasjon og retardasjon hastighet er de heller ikke ideelt for å undersøke hvordan hånden kontakt målet. Når bruker disse systemene, flere sensorer eller utstyr er nødvendig for å fastslå hvilken del av hånden gjør kontakt med målet, hvor på målet kontakt oppstår og hvordan konfigurasjonen av hånden kan endres i for å endre målet. I tillegg krever infrarød sporingssystemer, som er den mest vanlig ansatt, bruk av en spesialisert kamera til å spore plasseringen av markører på hånden i 3D-rom6. Dette krever en direkte siktlinje mellom kameraet og sensorer på hånden. Som sådan, er noen særegenheter i bevegelsen sannsynlig å skjule dette siktelinjen og føre til tap av viktige Kinematisk data. Det er imidlertid et stort antall forekomster som særegenheter i nå å forstå bevegelse er faktisk normen. Disse inkluderer under tidlig utvikling når spedbarn er bare lære å nå og forstå for objekter. Når målobjektet ikke er synlig og taktile må signaler brukes til å guide rekkevidden og rekkevidde; Når målobjektet er en merkelig form eller struktur; og når deltakeren presenterer med noen av en rekke sensorimotor lidelser som slag, Huntingtons sykdom, Parkinsons sykdom, Cerebral Parese, etc. i alle disse tilfellene, nå å forstå bevegelse er verken forutsigbar eller stereotype, heller ikke det nødvendigvis veiledet av vision. Følgelig kan evnen til 3D motion sporingssystemer pålitelig kvantifisere timelige og Kinematisk strukturen av disse bevegelser være sterkt begrenset på grunn av avbrudd i Sensorisk feedback fra hånden, endringer i naturlige motor atferd, tap av data, og/eller problemer tolke idiosynkratiske Kinematisk resultatet fra disse enhetene.
Dagens papir beskriver en ny teknikk for kvantifisere idiosynkratiske nå å forstå bevegelser i ulike menneskelige populasjoner som er rimelig, hindrer ikke sensorisk feedback fra hånd eller naturlige motor atferd, og er pålitelig, men kan være fleksibelt endres for å passe en rekke eksperimentelle paradigmer. Teknikken innebærer bruker flere høyhastighets videokameraer til å registrere nå å forstå bevegelse fra flere vinkler. Videoen er deretter analysert frakoblet fremdrift gjennom videobilder ett om gangen, og bruker visuell inspeksjon dokumentet nøkkel atferdsmessige hendelser som utgjør sammen en kvantifisert beskrivelse av timelige og Kinematisk organiseringen av den nå å forstå bevegelse. Dagens papir beskriver en komparativ analyse av visuelt - versus nonvisually-guidede nå å forstå bevegelser i friske menneskelige voksne6,8,9,10 for å vise effekten av teknikken; men har modifiserte versjoner av teknikken også blitt brukt å kvantifisere nå å forstå handlinger av menneskelige spedbarn11 og ikke-menneskelige primater12. Omfattende resultatene av frame-by-frame video analyse fra disse studiene er blant de første opptreden beviser til støtte for tokanals Visuomotor teorien om prehension.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Alle prosedyrer som involverer menneskelige deltakerne er godkjent av den tildelte universitetet menneskelig fag forskning komiteen og Thompson elver University Research etikk for menneskelig fag styret.
1. deltakere
- Oppnå samtykke voksne som har normal eller rettet til normal visjon og er god helse uten historie av nevrologiske eller sensorimotor (hvis målet er å undersøke et bestemt kliniske befolkningen).
2. eksperimentelle oppsett
- Velg blåbær, bolle baller og oransje skiver som nå målene. Måle et delsett av ti av målene over deres lengste aksen skal avgjøre mener hvert mål.
Merk: Bruk mål som er jevn i form og størrelse. Betyr størrelsen av blåbær mål var 12.41 ± 0,33 mm, betyr størrelsen av smultring ballen mål var 28.82 ± 1,67 mm, og betyr størrelsen av appelsin skive mål var 60.53 ± 0,83 mm. - Bestemme prøve antall og rekkefølge for eksperimentet. Informere deltakerne at de skal fullføre totalt 60 nå forsøk delt inn i 4 blokker (2 avdelinger visjon tilstanden) og 2 kvartaler i ingen visjon med hver blokk bestående av 15 nå forsøk (5 gjentakelser for hver av de 3 target objektene). Informere deltakerne at for hver blokk target objekter vil bli presentert i tilfeldig rekkefølge som bestemmes av en tilfeldig tall generator. Kontroller at rekkefølgen på blokk presentasjon er balansert over deltakere.
- Sete deltakeren i en stillestående armless stol i et rolig, godt opplyst rom befri fra distractions. Fortelle deltakeren sitte rett i stolen med begge føttene hvile flatt og torget på gulvet og hendene hviler åpen og palm ned på toppen av deres øvre lår.
- Juste høyden på en frittstående, høydejustering pidestall sittende deltakerens bagasjerommet lengde slik at toppen av sokkelen står midtveis mellom toppen av deltakerens hip og deltakerens sternum. Sett sokkelen rett foran deltakerens midtlinjen.
- Fortelle deltakeren å utvide sin dominerende hånd direkte mot toppen av sokkelen. Justere plasseringen av sokkelen slik at den plasseres på deltakerens midtlinjen, men på avstand tilsvarer deltakerens fullt utvidet armen og hånda slik at deltakerens utstrakt langfingeren kontakter distale kanten av sokkelen. Etter posisjonering sokkelen, spør deltakeren å returnere sine utstrakte hånd til deres fanget.
- Posisjon 1 høyhastighets videokameraet sagittal til deltakeren, på samme side som deltakerens ikke-dominante hånd på 1 m avstand fra sokkelen registrere rekkevidde-side utsikt over deltakerens dominante hånd. Juster plasseringen og zoom på kameraet til toppen av deltakerens hodet, hånden på den øvre lår, startposisjon og nå målet på sokkelen er alt tydelig fra denne kameravinkel.
- Plasser andre video kamera 1 m foran sokkelen å fange en foran på visning av deltakeren. Juster posisjon og zoom på kameraet til toppen av deltakerens hodet, startposisjon hånd på låret, og nå målet på sokkelen er alle synlig fra denne kameravinkel.
Merk: Ekstra videokameraer kan plasseres over, under eller foran deltaker og pidestall som ønsket. - Angi hvert kamera å ta opp video på den høyeste oppløsningen på en rate på 60, 120 eller 300 bilder per sekund med en lukkerhastighet på 1/250th (eller opp til 1/1000th hvis bevegelsen skal utføres raskt) av et sekund. Angi begge kameraene til å lagre hver videofil som en AVI, MP4 eller MOV fil. Bruk en sterk lampe som inneholder kult LED-lys (som genererer ubetydelig varme) for å belyse området deltaker og testing. Angi hvert kamera å fokusere på midten av sokkelen.
Merk: Disse høy bildefrekvens og lukkertid en sterk lampe er nødvendig å belyse området deltaker og testing. Dette vil sikre at de individuelle videodelbildene er tilstrekkelig immuninerte og gratis bevegelse. - Instruere deltakeren å begynne hver nå prøve med hendene åpen, avslappet og hvile palm ned på dorsum av deres øvre lår.
- Fortelle deltakeren at i begynnelsen av hvert forsøk, eksperimentator vil plassere et målobjekt-enten blåbær, en smultring ball eller en appelsin skive-på sokkelen og at deltakeren er å vente til eksperimentator gir verbale "1, 2, 3 , Gå ' kommandere å nå ut med sin dominerende hånd målet objektet og plassere målobjektet i munnen som om de skal spise den.
- Fortelle deltakeren at de skal utføre oppgaven så naturlig som mulig, men at de ikke egentlig har å spise målobjektet. Be deltakerne at etter å plassere målobjektet i munnen de skal da bruke sin ikke-dominante hånd å hente målet fra munnen og plassere den i en avfallsbeholder ligger på gulvet ved siden av deltakerens ikke-dominante hånd. Instruere deltakeren å deretter gå tilbake begge hendene til startposisjonen på sin øvre lår i forberedelse til neste rettssaken.
- Velg et bind for øynene som ikke uhåndterlige men occlude både foveal og eksterne visjon av målet. Gi denne bind for øynene til alle deltakere i begynnelsen av alle ingen visjon prøve blokkene og sikrer de bærer før målobjektet er plassert på sokkelen.
Merk: Når fullført ingen visjon prøve blokker, deltakerne er bind for øynene før første No visjonen rettssaken begynner. Derfor de er bind for øynene før et målobjekt er plassert på sokkelen som sikrer at deltakeren ikke ser som mulig mål objektene er plassert på sokkelen for gitt ingen visjon rettssak. - Trykk på "Registrer" knappen på begge videokameraer før starte eksperimentet og sikre at plasseringen og plassering av ikke endres for varigheten av aktiviteten eksperimentelle gitt deltaker.
3. datainnsamling
- Starte eksperimentet ved å raskt trykke sentrale overflaten av sokkelen med pekefingeren.
Merk: Øyeblikk av kontakt mellom pekefingeren og sokkelen vil tjene som en tid bunke som skal vises i alle video poster. - Plassere en kalibrering objekt av kjente størrelse, for eksempel en 1 cm3 plast kube, i sentrum av toppen av sokkelen slik at hvert kamera har en fronto-parallell visning av en side av kuben. La kalibrering objektet på sokkelen for ca 5 s slik at hver video kameraet fanger en uhindret utsikt, deretter fjerne kalibrering objektet før første nå rettssaken.
- Informere deltakerne at eksperimentet er om å starte, sikre at deltakeren bruker bind for øynene hvis de er om å fullføre en ingen visjon prøve blokk, og be deltakerne å verbalt bekrefte om de er klar til å begynne.
- Plasser første målet objekt på sokkelen og bruk en "1, 2, 3, Go" stikkordet for å signalisere til deltakeren å utføre omfattende rettssaken.
- Gjenta trinn 3.4. til deltakeren har fullført totalt 60 nå prøvelser. Kontroller at deltakeren bare bærer bind for øynene for ingen visjon prøve blokkene.
- Etter 60 nå forsøk er fullført, kan du stoppe å registrere fra videokameraet. Svaret noen siste spørsmål at deltakeren har og tillate dem å forlate.
4. forberede videoer Frame-by-Frame Video analyse
- Last ned video-filer fra videokameraet til en sikker datamaskin som har en video redigering programvare program installert.
- Åpne videofiler i programvare videoredigeringsprogram. I Start-vinduet som åpnes, klikker du på knappen Nytt prosjekt . Velg rammerfor alternativet Video visningsformat . Velg DV fange formatalternativet . Klikk OK | Ja.
- Klikk Medienavigering og navigere for å finne videofiler for din deltaker. Klikk og hold en av videofiler å dra og slippe det i tilstøtende tidslinjen. Dette fører til video-opptak vises i programvinduet . Bruk piltastene på tastaturet til fremgang fremover og/eller bakover gjennom video-opptak.
- Bruk piltastene på tastaturet for å navigere til videobildet som viser øyeblikket eksperimentator kraner toppen av sokkelen med hennes pekefingeren. Stoppe videoinnspilling på denne rammen slik at spillehodet (på tidslinjen) er plassert på bildet hvor den eksperimentator finger først gjør kontakt med sokkelen.
- Bruk funksjonen trimme i videoredigering programvare å trimme (fjerne) alle delbilder før gjeldende delbilde. Gjør Klikk merke i | Filen | Eksportere | Media alternativer. I vinduet Eksporter innstillinger som åpnes, velg H.264 for formatalternativet og Match kilde for alternativet forhåndsinnstilte.
- Klikk på Utgang navn og bla gjennom for å finne mappen der du vil lagre nylig trimmet video posten. Gi et nytt navn for nylig trimmet video posten at du oppretter, og klikk Lagre . Dette vil returnere du Eksportinnstillingene. Klikk Eksporter .
- Gjenta 4.1-4.6 for alle video postene for hver deltaker å opprette en ny trimmet videofil som tilsvarer hver av de originale videofilene. Bare bruke de nylig trimmet videofilene for alle etterfølgende frame-by-frame video analyser.
Merk: I nylig trimmet videofiler, ramme 1 av hver videofil vil skildre den samme atferdsmessige hendelse (f.eks, første stund mellom eksperimentators finger og sokkelen) og er i hovedsak tid-synkronisert. Dette gir raskt og enkelt bytte mellom forskjellige video visninger av én atferdsmessige hendelse i en enkelt testing økten for en enkelt deltaker. - Lukk og åpne nytt videoredigering programvare. Gjenta 4.2. og 4.3. Velg og dra alle nylig trimmet video postene for en enkelt deltaker i separate tidslinjer i videoredigering programvare for frame-by-frame video analyse. Dette vil tillate deg å gå gjennom flere video visninger for hver deltaker i en tid-synkronisert måte. Endre som video-opptak (f.eks., stolpe eller side) vises i programvinduet, bare klikk og dra video tidslinjen som inneholder den foretrukne video visningen til toppen av andre video tidslinjene.
Merk: Trinn 4.8. er utført med programvare for videoredigering og tjener til å midlertidig tid-synkronisere alle video utsikten fra en enkelt deltaker.
5. frame-by-Frame Video analyse: timelige organisasjon
- For hver nå prøve, Beskriv timelige organiseringen av nå å forstå bevegelse ved hjelp av piltastene på tastaturet til fremdrift gjennom tid-synkroniserte video poster frame-by-frame. Registrere, i et regneark (ekstra tabell 1), den første bildenummer for hver nøkkel atferdsmessige hendelse beskrevet i trinnene 5.1.1-5.1.6, som er også beskrevet i tabell 1 og illustrert i figur 1.
Merk: Mens alle 6 viktige atferdsmessige hendelser er vanligvis finnes i hver visjon rettssaken, noen kan ikke alltid finnes i ingen visjon prøvelser.- Identifisere bevegelse start, som er definert som første synlige løfte hånden fra dorsum av den øvre lår.
- Identifisere samlingen, som er definert som dannelsen av en lukket hånd holdning der tallene maksimalt flex og lukke. Vanligvis oppstår samling bevegelse start og før toppen blenderåpning.
- Angi maksimal høyde, som er definert som den maksimale høyden på den mest proksimale knoke av pekefingeren som hånden når mot målobjektet.
- Identifisere toppen blenderåpning, som er definert som maksimal åpningen av hånden (som målt mellom sentrale spissen av pekefingeren og sentrale tuppen av tommelen) som oppstår etter samling, men før første kontakt. Noen ganger åpner sifrene etter første kontakt med målobjektet, i så fall også registrere bildenummer av denne andre topp blenderåpning.
- Identifisere første kontakt, som er definert som den første kontaktpunkt mellom hånden og målobjektet.
- Identifisere siste rekkevidde, som er definert som tiden som alle manipulering av målobjektet er fullført og deltakeren har sterkt hold i målobjektet.
6. frame-by-Frame Video analyse: Kinematisk kalibrering skala
- Opprette en kalibrering skala for hver deltaker som kan brukes til å konvertere avstand tiltak fra video-opptak fra piksler til centimeter.
- Dra og slipp video-opptak av interesse til tidslinjen av video-redigering program som trinn 4.2. og 4.3. Flytte spillehodet til rammen som viser kalibrering objektet, og klikk Eksporter ramme. Eksportere ramme vinduet som åpnes, angi et navn for rammen stillbildet i boksen alternativet TIFF inngå i alternativ-boksen , og klikk på banen alternativet for å bla til mappen som du vil Lagre ramme stillbildet i.
- Åpne dette fortsatt ramme-bildefil i et fotoredigeringsprogram programvare. Klikk bilde | Analyse | Angi målskala | Egendefinert å transformere musepekeren til en linjalverktøyet. Bruk linjalverktøyet å klikke på én side av 1 cm3 kalibrering kuben, dra linjalverktøyet til motsatt side av kalibrering kuben, holde linjen som vannrett som mulig, og slippe ved å klikke på motsatt side av kuben.
Merk: Når trinn 6.1.2. er den bildebehandlingsprogram programmet automatisk beregne lengden på linjen som ble trukket i piksler og vise verdien i alternativet Bildepunktlengden i vinduet du åpnet Målskala . - I vinduet Målskala inngå 10 av Logiske lengden alternativet og millimeter i Logiske enheter merke. Klikk Lagre forhåndsinnstilling. I vinduet Måling skala forhåndsinnstilte angi video visning og koden/nummeret aktuelle deltakeren (f.eks SideView-Participant1) i boksen Navn på forhåndsinnstilling alternativet og klikker OK.
- Klikk OK i vinduet Målskala .
Merk: Gjenta 6.1.1 til 6.1.4. for hver video visning for hver deltaker.
7. ramme-for-bilde Video analyse: Kinematisk struktur
- For hver nå prøve, Beskriv Kinematisk strukturen av nå å forstå bevegelse bruker linjalverktøyet i foto redigere bort programvare til å registrere relevant avstand måtene beskrevet i trinnene 7,4-7.9 og tabell 1.
- Bruke programvaren for videoredigering til å eksportere et fremdeles rammen bilde (trinn 6.1.1.) som viser hver av følgende atferdsmessige hendelser: samling, maksimal høyde, topp blenderåpning, første kontakt og endelige forståelse (for hvert forsøk).
- Åpne fortsatt ramme bildet som viser viktige atferdsmessige hendelsen av interesse i et bilderedigeringsprogram. Klikk bilde | Analyse | Angi målskala og velge forhåndsinnstilte kalibrering skalaen som tilsvarer video visning og deltaker i bildet som du ønsker å ta en avstandsmåling (f.eks SideView-Participant1).
Merk: Å velge den aktuelle forhåndsinnstilte kalibrering skalaen vil sikre at alle etterfølgende avstander målt med linjalverktøyet konverteres på nøyaktig fra piksler til millimeter. Forhåndsinnstilte kalibrering skalaen blir automatisk valgt for alle etterfølgende bildefiler som åpnes. Dermed er det ikke nødvendig å gjenta trinn 7.3. før du bytter til analysere fortsatt ramme bilder fra en annen video visning eller en annen deltaker. - Åpne fortsatt ramme bildet som viser viktige atferdsmessige tilfelle samling i et bilderedigeringsprogram. Velg linjalverktøyet og bruke den til å tegne en rett linje mellom sentrale tuppen av tommelen og sentrale spissen av pekefingeren.
- Klikk bilde | Analyse | Registrer målinger, noe som vil forårsake Måleloggen åpne. Registrere lengden på denne linjen som samling avstand i regnearket (ekstra tabell 1).
- Åpne fortsatt ramme bildet som viser maksimal høyde i et bilderedigeringsprogram. Bruk linjalverktøyet for å måle den loddrette avstanden mellom toppen av sokkelen og toppen av deltakerens indeks knoke. Registrere lengden på denne linjen som Maksimal høyde avstand i regnearket.
- Åpne fortsatt ramme bildet som viser topp aperture i et bilderedigeringsprogram. Bruk linjalverktøyet til å måle avstanden mellom sentrale tuppen av tommelen og sentrale spissen av pekefingeren. Registrere lengden på denne linjen som topp blenderåpning avstand i regnearket.
- Åpne stillbildet i rammen, som viser første kontakt i et bilderedigeringsprogram. Bruk linjalverktøyet til å måle avstanden mellom sentrale tuppen av tommelen og sentrale spissen av pekefingeren. Registrere lengden på denne linjen som første kontakt blenderåpning avstand i regnearket.
- Åpne fortsatt ramme bildet som viser siste tak i et bilderedigeringsprogram. Bruk linjalverktøyet til å måle avstanden mellom sentrale tuppen av tommelen og sentrale spissen av pekefingeren. Registrere lengden på denne linjen som den endelige forståelse blenderåpning avstand i regnearket.
8. frame-by-Frame Video analyse: topografiske tiltak
- Mens utfører over frame-by-frame video analysen, også dokumentet ytterligere topografiske kjennetegn for nå å forstå bevegelse som en del av å gjøre første kontakt, kontakt poeng, forståelse poeng, justeringer, grep-type og forståelse strategi ( Tabell 2).
- Dokumentet, i regnearket, hvilken del av hånden brukes til å lage første kontakt med målet for hvert forsøk, for hver deltaker. Bruk notasjonen følgende: 1 = tommel, 2 = pekefinger, 3 = langfingeren, 4 = ringfingeren, 5 = pinky, 6 = palm, 7 = dorsum av hånden.
- Bestemme første kontaktpunkter ved å eksportere et stillbilde for rammen av målet, åpne den i det bilde redigering programvaren, og bruke programmets pensel verktøyet for å markere plasseringen på målet som første kontakt mellom hånden og målet ble laget for hver prøveversjon. Justere størrelsen, gjennomsiktighet og fargen på verktøyet pensel som passer dine behov. Gjenta dette trinnet til du har opprettet et enkelt topografiske kart som viser første kontaktpunkter på målet for hver deltaker.
Merk: Et eksempel på aggregert første kontaktpunkter over alle deltakerne i en enkelt studie, se representant resultatene nedenfor. - Bestemme forståelse poeng ved å eksportere et stillbilde for rammen av målet, åpne den i det bilde redigering programvaren, og bruke programmets pensel verktøyet for å markere plasseringen på målet for hånden kontakter målet ved siste forståelse for hvert forsøk. Justere størrelsen, gjennomsiktighet og fargen på verktøyet pensel som passer dine behov. Gjenta dette trinnet til du har opprettet et enkelt topografiske kart som viser plasseringen av forståelse poeng på målet for hver deltaker.
Merk: For eksempel aggregert forståelse poeng over alle deltakerne i en enkelt studie se representant resultatene nedenfor.- Visuelt bestemme gjennomsnittlig forståelse kontakt plasseringene for tommelen og det andre sifferet på målet for seende deltakere. Angi disse to kontakt steder som "planlagte forståelse kontakt poeng"
- Bruk pensel verktøyet for å merke "planlagte forståelse kontakt points" på topografiske kart som illustrerer første kontaktpunkter for hver deltaker. Bruk deretter linjalverktøyet (se trinnene 6.1. å 6.1.4. og 7,5.) å måle 2D lineære avstanden mellom hver første kontaktpunkt og respektive planlagte kontaktpunktet. Gjenta dette trinnet for hver første kontaktpunkt for hver deltaker i visjonen og ingen visjon forhold. Beregne gjennomsnittet "avstand til planlagte kontaktpunkt" for hver deltaker, som angir hvor langt, i gjennomsnitt en deltakers plasseringen av første kontakt skilte seg fra det opprinnelige forståelse kontaktpunktet.
- Bruk pensel verktøyet for å merke "planlagte kontakt points" på topografiske kart som illustrerer forståelse kontaktpunkter for hver deltaker. Deretter bruke linjalverktøyet (se trinnene 6.1. og 6.1.4., og 7,5.) å måle 2D lineære avstanden mellom hver forståelse og respektive planlagte kontaktpunktet. Gjenta dette trinnet for hver forståelse poeng for hver deltaker i visjonen og ingen visjon forhold. Beregne gjennomsnittet "avstand til planlagte kontaktpunkt" for hver deltaker, som angir hvor langt, i gjennomsnitt en deltaker har forståelse kontaktpunkter skilte seg fra det opprinnelige forståelse kontaktpunktet.
- Bestemme antall justeringer i hvert forsøk ved å se video posten, merke alle forekomster der deltakeren utgitt og re-etablert kontakt med målet mellom rammen av første kontakt og rammen av siste forståelse. Registrere antall justeringer per prøve for hver deltaker i regnearket.
- Bestemme grep brukes til å hente målet for hvert forsøk og ta det i regnearket: (i) knipetangsmanøver grep: preget av gripende målet mellom pads av tommelen og andre ensifret samme hånd, (ii) presisjon grep: preget av gripende den målet mellom pads av tommelen og minst to tall for samme hånd eller (iii) power grep: preget av gripende målet mellom håndflaten og sifrene i samme hånd.
- Bestemme forståelse strategien (preshaping, touch-da-forståelse, Variant 1, variant 2 eller variant 3 strategi; se representant resultatene nedenfor) brukes for hvert forsøk og ta det i regnearket.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Denne delen inneholder eksempler på resultatene som kan oppnås når du bruker frame-by-frame videoanalyse undersøke idiosynkratiske nå å forstå bevegelser under nonvisual sensoriske veiledning. Den primære finne er at når deltakerne kan bruke visjon for å identifisere preemptively både ytre (plassering/retning) og iboende (størrelse/shape) egenskapene til et mål objekt de integrere rekkevidden og rekkevidde i en enkelt sømløs prehensile gjerning som de preshape hånden til størrelsen og formen på målet før du berører den (figur 2A). Når visjon er utilgjengelig, men distansere de to bevegelser slik at taktikken feedback kan brukes til direkte første hånd i forhold til den ytre og deretter i forhold til de iboende egenskapene av målet, i hva har blitt kalt en generalisert Touch-da-grep strategi (figur 2B). Resultatene fra frame-by-frame videoanalyse er sammenlignes med tradisjonelle bevegelse sporing systemer uten bekostning og hassle andre ulemper av å feste sensorer til deltakerens hender. Resultatene gir også støtte for postulatet av den doble Visuomotor kanal teori av Prehension at rekkevidden og rekkevidde er separable bevegelser som vises som en når integrert sammen under visuell veiledning.
Alle viktige atferdsmessige hendelser er vanligvis tilstede i både visjon og ingen visjon forhold. Men er det en merkbar endring i ingen visjon tilstanden, slik at en betydelig større mengde tid er nødvendig å overgang fra topp aperture første kontakt og igjen fra første kontakten til siste forståelse (Figur 3). Gjennomgang av Kinematisk resultatene fra frame-by-frame video analyse gir en rekke forklaringer til denne økningen i bevegelse varighet ingen visjon tilstanden.
Det tar en høyere tilnærming til målet og dermed oppnår en større maksimumshøyden ingen visjon tilstanden sammenlignet med betingelsen visjon (Figur 4). Dette større maksimal høyde er et konsistent trekk ved ingen visjon nå å forstå bevegelsen, selv etter 50 studier av praksis. Bruk av en høyere nå bane, der hånd er hevet over målet og deretter senket ned på det ovenfra, sannsynligvis bidrar til økt mengden tid å overgang fra topp aperture til første kontakt med ingen visjon forhold Visjon forhold.
Ingen visjon tilstanden opprettholder hånden en nøytral holdning, der sifrene forbli åpen og utvidet under transport mot målet. Dette er forskjellig fra betingelsen visjon som sifrene flex og lukke til en konfigurasjon som tilsvarer målet på tilnærming mot den. Derfor ingen visjon tilstanden blenderåpning hånden ikke preshape størrelsen på målet på enten topp blenderåpning (figur 5, topp) eller første kontakt (figur 5, midten). Denne mangelen på preshaping ingen visjon tilstanden betyr at det kreves ekstra tid å endre Hendenes konfigurasjon etter første kontakt for å matche målet. Dette bidrar til økt mengden tid å overgang fra første kontakten til endelig forstå ingen visjon tilstanden. Til tross for forskjeller i hånd aperture før og på første kontakt med målet er hånd blenderåpning på siste forståelse identisk i visjon og ingen visjon forhold (figur 5, bunnen).
Ingen visjon tilstanden, er plasseringen der tommelen (rød) eller pekefingeren (blå) laget første kontakt med målet randomiserte over dorsal overflaten av målet objekt på en tilfeldig måte, som indikerer at en foretrukket siffer-thumb orientering ( Figur 6, nederst til venstre). Dette skilte seg fra betingelsen visjon som pekefingeren og tommelen konsekvent etablert første kontakt med motstridende sider av målet, som indikerer tilstedeværelse av en foretrukket siffer-thumb orientering før første kontakt (figur 6, topp venstre). Fravær av en foretrukket siffer-thumb orientering før første kontakt ingen visjon tilstanden betydde at ekstra tid var nødvendig etter første kontakt å re-justere konfigurasjonen og plasseringen av sifrene mot riktig forståelse poeng som var bidrar til faktisk fatte målet. Dette oppnås slutt ved siste forståelse (figur 6, nederst til høyre) med en konsistens samme som observert i visjon tilstand (figur 6, øverst til høyre).
Ingen visjon tilstanden gjøre deltakerne generelt minst én justering etter første kontakt med målet (figur 7), vanligvis på nytt direkte sifrene til mer passende forståelse punkt på målet. Derimot visjon tilstanden justere deltakerne aldri hånd til mål kontakt etter første kontakt. Dermed bidra justeringene laget av deltakere på betingelsen ingen visjon sannsynlig til økt mengden tid å overgang fra første kontakten til siste rekkevidde.
Figur 8 viser delen av hånden brukes til å gjøre første kontakt med målet visjon tilstanden (figur 8A, venstre) og ingen visjon tilstanden (figur 8B, venstre). Visjonen til tilstanden bruke deltakerne generelt pekefingeren og/eller tommelen for å gjøre første kontakt med målet. Delen av hånden til å ta første kontakt med målet er derimot mye mer variabel i ingen visjon tilstand, med deltakere ofte bruke sifrene eller palm for å gjøre først. Spesielt visjon tilstanden sifre for første kontakt med målet er det samme de som gjør kontakt under siste rekkevidde. Deler av hånden brukes til å lage første kontakt ingen visjon til tilstanden er vanligvis er forskjellig fra deler av hånden brukte under siste rekkevidde (figur 8A & figur 8B, høyre).
Figur 9 illustrerer andelen prøvelser som deltakerne brukte en knipetangsmanøver eller presisjon forståelse for å erverve målobjektet. Deltakere i ingen visjon betingelsen brukt presisjon grep betydelig mer enn en pinsett grep, i motsetning deltagere i betingelsen visjon som foretrukket knipetangsmanøver grep.
Visjonen til tilstanden bruke deltakerne konsekvent en preshaping der hånden former og ordner målet før første kontakt for å lette umiddelbar grasping av målet. Ingen visjon tilstanden, hånden ikke form eller orientere målet før første kontakt. Heller ingen visjon tilstanden er foretrukne forståelse strategien en touch-da-grep strategi. Denne strategien er preget av første kontakt med målet, etterfulgt av en utgivelse av kontakten der hånd re former og re orienterer, noe som resulterer i endret siffer til mål kontakt steder som til slutt Letter vellykket grasping av den mål (figur 10A). Avhengig av konfigurasjonen av hånden på første kontakt, kan varianter av touch-da-grep strategien observeres. I den første varianten (figur 10B), hånden er halvt formet på første kontakt og første kontakt laget med pekefingeren eller tommelen, men helt upassende kontakt, resulterer i endringer i begge hånd figur og kontakt plassering før etablering av endelig forstå holdning. I den andre varianten (figur 10C), hånden form ikke hele før første kontakt, men først er laget med et passende sted i hånden på et passende sted på målet. Dermed kan en enkel refleksjoner av de gjenværende sifrene for vellykkede fange av målet mellom tall og tommel i en effektiv fatte holdning. I den tredje varianten (figur 10D), hånden form ikke hele før første kontakt og første kontakt gjøres helt upassende på målet, men med et passende sted i hånden. Dermed opprettholder siffer som gjør første kontakt kontakten mens tilstøtende sifre manipulere målet til en posisjon at mer lett muliggjør grasping av målet mellom indeks/midten finger og tommel.
Figur 1: seks atferdsmessige arrangementer. Fortsatt rammer illustrerer de 6 viktigste atferdsmessige hendelsene som utgjør en stereotype visuelt-guidede nå å forstå bevegelse i friske menneskelige voksne. Hvite pilene angir aspekter av hånd/handlingen som er mest relevante for å identifisere hver atferdsmessige hendelse. Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 2: Grasping strategier brukt av voksne i visjon og ingen visjon forhold. Fortsatt rammer illustrere preshaping strategien (A) som ble foretrukket av deltakerne i betingelsen visjon og den generelle touch-da-grep strategien (B) som ble foretrukket av deltakerne i betingelsen ingen visjon. Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. Dette tallet har blitt endret fra Karl et al. 6 og Whishaw et al. 11 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 3: timelige organisasjon nå å forstå bevegelsen. Tid (gjennomsnittlig ± standard feil (SE)) topp blenderåpning (lys grå), først kontakter (middels grå) og endelige forståelse (svart) av nå å forstå bevegelse av deltakerne (n = 12) i visjon (øverst) og ingen visjon forhold (nederst). Dette tallet har blitt endret fra Karl et al. 6 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 4: maksimal høyde. Maksimal høyde (gjennomsnittlig ± SE) av nå å forstå banen for de første fem versus fem siste studier av hver deltaker (n = 20) i visjon og ingen visjon forhold (A). Disse resultatene ble bekreftet av en gjentatte measures variansanalyse (ANOVA) som fant en viktigste effekt av tilstand F(1,17) = 35.673, p < 0,001 men ingen viktigste effekten av rettssaken F(9,153) = 1.173, p > 0,05 (*** = p < 0,001). Representant fortsatt rammene av armen og hånda ved maksimal høyde på de første og siste eksperimentelle studier i betingelsen visjon og ingen visjon (B). Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. Dette tallet er endret fra og presenterer data opprinnelig publisert i Karl et al. 8 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 5: Aperture. Topp blenderåpning (gjennomsnittlig ± SE, toppen), blenderåpning på første kontakt (gjennomsnittlig ± SE, midten) og blenderåpning på siste forståelse (gjennomsnittlig ± SE, bunnen) av deltakerne (n = 12) i visjonen (grå) og ingen visjon (svart) forhold. Disse resultatene ble bekreftet av gjentatte measures ANOVAs som fant en betydelig tilstand X Target samhandling for topp blenderåpning F(2,20) = 101.088, p < 0,001 og blenderåpning først kontakte F(2,20) = 114.779, p < 0,001 , men ikke for blenderåpning på siste tak F(2,20) = 0.457, p > 0,05 (*** = p < 0,001). Legg merke til at aperture tiltak i diagrammene var avledet med både en tradisjonelle 3D bevegelse sporing system og frame-by-frame videoanalyse. Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. B = blåbær, D = smultring ball, O = appelsin skive. Dette tallet er endret fra og presenterer data opprinnelig publisert i Karl et al. 6 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 6: første kontakt poeng og forstå kontaktpunkter. Plasseringen av kontaktpunkter ved første kontakt med målet (til venstre) og endelig forstå av målet (til høyre). Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. Dette tallet er endret fra og presenterer data opprinnelig publisert i Karl et al. 6 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 7: justeringer. Antall justeringer (gjennomsnittlig ± SE) mellom første kontakt og endelige forståelse for alle deltakere (n = 18) til Nei visjon og visjon betingelser. Disse resultatene ble bekreftet av en gjentatte measures VARIANSANALYSEN ga en betydelig effekt på tilstand F(1,17) = 55.987, p < 0,001 (*** = p < 0,001). Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. Dette tallet er endret fra og presenterer data opprinnelig publisert i Karl et al. 10 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 8: del for å få kontakt med målet. For å gjøre første kontakt (venstre) og endelig forstå kontakter (høyre) med målobjektet på de første fem og siste fem eksperimentelle studier i visjonen (øverst) og ingen visjon (nederst) forhold. Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. Dette tallet er endret fra og presenterer data opprinnelig publisert i Karl et al. 8 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 9: grep type: Andelen forsøk (gjennomsnittlig ± SE) som deltakerne (n = 12) benyttes en knipetangsmanøver eller presisjon grep for å skaffe målet i visjon (A) og ingen visjon (B) forhold. Disse resultatene ble bekreftet av en gjentatte measures VARIANSANALYSEN fant en signifikant effekt av tilstand X grep F(1,11) = 32.301, p < 0,001 (*** = p < 0,001). Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. Dette tallet er endret fra og presenterer data opprinnelig publisert i Karl et al. 6 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 10: Grasping strategier. Representant fortsatt rammer illustrerer den generelle touch-da-grep strategien (A), og 3 varianter av det (B-D) av deltakere ingen visjon tilstanden. Deltakerne nådd med sin dominerende hånd. Dette tallet er endret fra og presenterer data opprinnelig publisert i Karl et al. 6 Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
| Nøkkel atferdsmessige hendelse | Beskrivelse | Post |
| 1. bevegelse Start | Definert som første synlige løfte hånden fra dorsum av den øvre lår | > Bildenummer |
| 2. samling | Definert som dannelsen av en lukket hånd holdning der tallene maksimalt flex og lukke. Samlingen kan være opplagt eller svært subtil | > Bildenummer > Avstanden mellom sentrale spissen av pekefingeren og sentrale tuppen av tommelen |
| 3. maksimal høyde | Definert som den maksimale høyden på den mest proksimale knoke av pekefingeren | > Bildenummer > Vertikal avstand mellom toppen av sokkelen og toppen av indeks knoke |
| 4. topp blenderåpning | Definert som maksimal åpningen og målt mellom de to sifrene brukes til å sikre den endelige forståelse av objektet, vanligvis pekefingeren og tommelen. I noen tilfeller sifrene åpner etter at målet kontakt og det vil være nødvendig å ta en andre topp blenderåpning etter at målet kontakt | > Bildenummer > Avstanden mellom sentrale spissen av pekefingeren og sentrale tuppen av tommelen |
| 5. første kontakt | Definert som den første stund mellom hånden og målet | > Bildenummer > Avstanden mellom sentrale spissen av pekefingeren og sentrale tuppen av tommelen > Del for å ta første kontakt med målet (Figur 8) > Første kontaktpunkter (figur 6) |
| 6. avsluttende forståelse | Definert som tiden som alle manipulering av målet er fullført og deltakeren etablerer sterkt hold på målet | > Bildenummer > Avstanden mellom sentrale spissen av pekefingeren og sentrale tuppen av tommelen > Forstå kontaktpunkter (figur 6) > Grep-type > Del for å få kontakt med målet på siste forståelse (Figur 8) |
Tabell 1: beskrivelse av viktige atferdsmessige hendelser. 6 viktige atferdsmessige hendelsene som kan erverves frame-by-frame video analyse (første kolonne). Hver atferdsmessige hendelse er ledsaget av en beskrivelse (andre kolonnen) og en liste av timelige og Kinematisk som skal registreres for hver (tredje kolonne).
| Topografiske mål | Beskrivelse | Post |
| Del av å gjøre første kontakt | Beskriver hvilken del av hånden ble brukt til å ta første kontakt med målet (1 = tommel, 2 = pekefinger, 3 = langfingeren, 4 = ringfingeren, 5 = pinky finger, 6 = palm, 7 = dorsum hånd) | > Hvilken del av hånden ble brukt til å ta første kontakt med målet |
| Kontakt poeng | Illustrerer hvor målet første kontakt med hånden forekom | > Se trinn 8.1.2. |
| Forstå poeng | Illustrerer hvor på målet hånden laget kontakt ved opprettelse av siste forståelse av målet | > Se trinn 8.1.3. |
| Justeringer | En nå å forstå bevegelse anses å inneholde en justering hvis mellom første kontakt og endelige forståelse, deltakeren utgivelser og gjeninnført kontakt med målet | > Antall justeringer per prøve |
| Grep-Type | Beskriver grep-konfigurasjonen som ble brukt til å erverve målobjektet | > Se trinn 8.1.5. |
| Forstå strategi | Refererer til bruk av ulike tall til mål manipulasjoner etter første kontakt for å lette vellykket grasping av målet | > Type forståelse strategi brukt (Figur 10) |
Tabell 2: beskrivelse av topografiske tiltak. Viser topografiske tiltak som kan erverves frame-by-frame video analyse (første kolonne). Hvert mål er ledsaget av en beskrivelse (andre kolonnen) og en liste over hvilke typer informasjon som skal registreres for hver (tredje kolonne).
Ekstra tabell 1: regneark for datainnsamling. En mal for å organisere de timelige, Kinematisk og topografiske tiltakene (ikke inkludert kontaktpunkter og forståelse poeng) samlet fra frame-by-frame videoanalyse i et enkelt regneark. Klikk her for å laste ned denne filen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Utredningen beskriver hvordan du bruker frame-by-frame videoanalyse for å kvantifisere timelige organisasjonen, Kinematisk struktur og et delsett av topografiske kjennetegn for menneskelig rekkevidde å forstå bevegelser. Teknikken kan brukes å studere typisk visuelt-guidede nå å forstå bevegelser, men også idiosynkratiske nå å forstå bevegelser. Slike bevegelser er vanskelig å studere med tradisjonelle 3D bevegelse sporing systemer, men er vanlig i utviklingsland spedbarn, deltakerne med endrede sensorisk prosessering, og pasienter med sensorimotor lidelser som blindhet, Parkinsons sykdom, slag, eller Cerebral parese. Dermed vil bruk av frame-by-frame video analyse tillate forskere å utvide sitt område i etterforskningen til å inkludere flere prehensile atferd, guidet av et bredere utvalg av sensoriske modaliteter, ved både sunn og klinisk bestander. Spesielle fordeler av frame-by-frame videoanalyse inkluderer dens relativt rimelig, enkel å implementere, manglende sensorer eller markører som hindrer sensorisk og motoriske evner i hendene, kompatibilitet med andre motion tracking systemer og muligheten til å Beskriv subtile endringer i den nå å forstå bevegelsen som er ofte vanskelig å tolke fra Kinematisk utdataene fra tradisjonelle 3D motion sporingssystemer. Sammen, har disse funksjonene av frame-by-frame videoanalyse gjort det mulig for å fremme vår teoretisk forståelse av neurobehavioral kontroll av prehension.
Mens det er mange tilfeller der frame-by-frame videoanalyse kan være det eneste pålitelige valget for å analysere idiosynkratiske nå å forstå bevegelser, er det viktig å merke seg at teknikken ansikt noe begrensninger. Først avstand tiltak (f.eks, topp blenderåpning) ervervet frame-by-frame video analyse er 2D og mindre presis sammenlignet med tradisjonelle 3D bevegelse sporing systemer. Likevel, eventuelt flere kameraer kan være fokusert på området av interesse. Dette ville tillate eksperimentator velge kameravisningen som gir de klareste fronto-parallell visningen av de atferdsmessige hendelsen av interesse, og dermed øke presisjonen for avstand mål for den spesielle hendelsen. Videre, hvis svært høy presisjon er nødvendig for avstand tiltak så frame-by-frame videoanalyse kan kombineres med tradisjonelle 3D bevegelse sporing teknikker (se Figur 4, 5og 10) som det hindrer ikke data samling fra tradisjonelle systemet. Dernest er den ultimate suksessen teknikken kritisk avhengig integriteten til video-opptak. Velge filming visninger som tilstrekkelig fange atferden ved en lukkerhastighet på 1/1000th sekund med en sterk lyskilde og sikre at fokus for kameraet forblir stabilisert spenningen i interesse vil alle bidra til å sikre at individuelle rammer i video-opptak er skarp, gratis bevegelse og lett å analysere. Til slutt, når første læring implementere teknikken, forskere kan ønske å utnytte flere blind raters for å sikre høy mellom rater pålitelighet for scoring av ulike atferdsmessige hendelser. Når, men scoring er svært pålitelig og interrater pålitelighet kan lett etableres ved hjelp av bare en undergruppe av eksempeldataene.
Frame-by-frame video analyse, i motsetning til tradisjonelle 3D motion tracking systemer, kan gi en mer ethologically gyldig beskrivelse av naturlige nå og fatte atferd som det ikke krever plasseringen av markører eller sensorer på deltakerens armer eller hender. I tillegg krever mange 3D motion tracking systemer en konstant og direkte siktlinje mellom kameraet og sensorer/markører på hendene. For å sikre dette, be de fleste brukere av denne teknologien deltakerne begynner nå å forstå bevegelse med hånden formet i en unaturlig konfigurasjon med pekefingeren og tommelen klemt sammen. De også gi deltakeren å forstå målobjektet på en forhåndsdefinert måte (vanligvis knipetangsmanøver tak) med en forhåndsdefinert orientering. Disse direktivene er nødvendig for å sikre at nå å forstå bevegelse utfolder seg i en forutsigbar og stereotype måte som tradisjonelle innspillingssystemer kan lide betydelig datatap når banen arm og konfigurasjon av hånden ikke følger en forutsigbar kurs som opprettholder siktlinje mellom kameraet og sensorer/markører. Likevel imponerende disse begrensningene sterkt begrenser etologiske gyldigheten av aktiviteten og kan selv endre organiseringen av bevegelsen; for eksempel er det ikke mulig å observere hendelsen for viktige opptreden for "samling" når første hånd konfigurasjonen er en klemme mellom tommel og pekefinger13,14. Disse begrensningene er stor grad overvinnes når du bruker frame-by-frame videoanalyse som variasjoner i nå bane og hånd konfigurasjonen er mye mindre sannsynlig vil resultere i et fullstendig tap av data i video-opptak så det er ikke nødvendig å innføre dette unaturlig begrensninger på nå å forstå bevegelse.
Frame-by-frame videoanalyse gjør det også mulig å observere subtile endringer av nå å forstå bevegelsen utover det som vanligvis mulig med tradisjonelle 3D bevegelse sporing systemer, spesielt når endringen ikke er en bestemt forutsigelse av studien. Et eksempel illustrerer: figur 5 (øverst) viser tiltak av topp blenderåpning fra deltakerne nå å forstå tre forskjellige størrelse objekter med visjon eller uten visjon. Resultatene tyder på at deltakerne preemptively skalere peak blenderåpning for å tilsvare størrelsen på målet visjon tilstanden, men ikke i betingelsen ingen visjon. Ingen visjon tilstanden bruke deltakerne en konsekvent toppen blenderåpning til tross for nå for mål av varierende størrelse. Hvis man skulle vurdere bare type data er tilgjengelige fra en tradisjonell 3D motion sporingssystem, lik som vist i figur 5 (øverst til venstre), er det to mulige forklaringer på dette avviket. Først kan det være at ingen visjon tilstanden deltakerne forme hånden i en grasping holdning som tilsvarer "gjennomsnittlig" eller "midten" av tre mulige mål. Eventuelt kan ikke utgjør en grasping holdning hele, men heller, de kan danne en litt mer åpen hånd under transport mot målet, å øke sjansene for å gjøre taktile kontakt med målet, som tilfeldigvis tilsvarer "midten" mål. For å skille mellom disse to muligheter, er det nødvendig å gjennomgå dataene fra frame-by-frame video analyse, gis en prøve som i figur 5 (øverst til høyre), som tydelig viser at deltakerne ikke former seg inn i en fatte holdning som tilsvarer "midten", tilpasset objekt i ingen visjon tilstand; snarere danner de en åpen men nøytral hånd-figur som kan tjene enten finne målet gjennom taktikken feedback og/eller å forstå målet. Frame-by-frame videoanalyse kan dermed gi avklaring når data fra tradisjonelle 3D motion capture systemer er tvetydig og kan aktivere en mer veritabel tolkning av resultatene.
Bruk av bilde-for-bilde videoanalyse å studere nå å forstå bevegelser unsighted voksne6,8,9,10, menneskelige spedbarn11, ikke-menneskelige primater12og gnagere 15 har allerede sterkt forsterket vår forståelse av neurobehavioral kontroll av prehension. Spesielt har resultatene av disse studiene konsekvent vist at i de tidlige stadiene av prehensile utvikling og evolusjon touch-da-grep strategi, der rekkevidden og forståelse er timelig avstand for å kapitalisere på taktile signaler, foretrekkes fremfor preshaping strategi der to bevegelsene er integrert i en enkelt sømløs handling under visuell veiledning. Disse resultatene gir betydelig atferdsmessige støtte for tokanals Visuomotor teorien og videre foreslå at teorien skal revideres kontoen for at skille rekkevidde og tak bevegelser trolig kommer under taktile kontroll lenge før de er integrert sammen under visuell veiledning1,2.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Forfatterne har ingen konkurrerende økonomiske interesser å avsløre.
Acknowledgments
Forfatterne vil gjerne takke Alexis M. Wilson og Marisa E. Bertoli for deres hjelp med filming og forbereder video dette manuskriptet. Denne forskningen ble støttet av naturvitenskap og Engineering Forskningsrådet Canada (JMK, JRK, IQW), Alberta Innovates helse løsninger (JMK) og den kanadiske institutter for helse forskning (IQW).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| High Speed Video Cameras | Casio | http://www.casio-intl.com/asia-mea/en/dc/ex_f1/ or http://www.casio-intl.com/asia-mea/en/dc/ex_100/ | Casio EX-F1 High Speed Camera or Casio EX-100 High Speed Camera used to collect high speed video records |
| Adobe Photoshop | Adobe | http://www.adobe.com/ca/products/photoshop.html | Software used to calibrate and measure distances on individual video frames |
| 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 | Software used to perform Frame-by-Frame Video Analysis |
| Height-Adjustable Pedestal | Sanus | http://www.sanus.com/en_US/products/speaker-stands/htb3/ | A height adjustable speaker stand with a custom made 9 cm x 9 cm x 9 cm triangular top plate attached to the top with a screw is used as a reaching pedestal |
| 1 cm Calibration Cube | Learning Resources (Walmart) | https://www.walmart.com/ip/Learning-Resources-Centimeter-Cubes-Set-500/24886372 | A 1 cm plastic cube is used to transform distance measures from pixels to centimeters |
| Studio Light | Dot Line | https://www.bhphotovideo.com/c/product/1035910-REG/dot_line_rs_5620_1600w_led_light.html | Strong lamp with cool LED light used to illumate the participant and testing area |
| 3 Dimensional (3D) Sleep Mask | Kfine | https://www.amazon.com/Kfine-Sleeping-Contoured-lightweight-Comfortable/dp/B06W5CDY78?th=1 | Used as a blindfold to occlude vision in the No Vision condition |
| Orange Slices | N/A | N/A | Orange slices served as the large sized reaching targets |
| Donut Balls | Tim Hortons | http://www.timhortons.com/ca/en/menu/timbits.php | Old fashion plain timbits from Tim Hortons served as the medium sized reaching targets |
| Blueberries | N/A | N/A | Blueberries served as the small sized reaching targets |
References
- 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).
