Name: İnsan Bebekler Serbestçe-davrandığını Sosyal Etkileşim sırasında Niyet Multimodal Sinir Coded Yeni Bir Deneysel ve Analitik Bir Yaklaşım (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-10-04T14:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 14 s
Description: Öğrenin, bebeklerin sosyal etkileşim sırasında serbest davranışlarında niyetin sinirsel kodlamasını EEG ve kinematik veri entegrasyonuyla nasıl çözümlenir. Bu yöntem, erken beynin gelişimindeki ayna nöron sistemi işlevini anlamaya yardımcı olur.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu çalışma Çocuk Sağlığı ve İnsan Gelişimi (NICHD) Ödül # P01 HD064653-01 Eunice Kennedy Shriver Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından desteklenmiştir. Içeriği sadece yazarların sorumluluğundadır ve mutlaka NICHD veya Ulusal Sağlık Enstitüleri resmi görüşlerini temsil etmemektedir.

Aşağıdaki protokol incelenmiş ve Houston Üniversitesi Kurumsal Değerlendirme Kurulu tarafından onaylandı. Tüm bebek deneklerin velinin aldığını, okuduğunu ve katılım öncesinde onam formu imzaladı. Bebekler bir yaşına uygun oyuncak seçti oysa Veliler ücretsiz otopark ve çalışmaya katılımları için tazminat olarak 20 $ hediye kartla cezalandırıldı. Işe bebek konuları aşağıdaki kriterlerini karşıladı: 6 ile 24 ay arası 1) Yaşı. 2) Bebek, sağlıklı, normal büyüme ve gelişme vardı ve doğum sorunları, sarsılmaların, nöbet, felç veya öğrenme güçlüğü öyküsü yoktu. Test bir bebek dışlayacak bazı ortak gelişimsel engelli örnekleri yutma güçlüğü, beslenme yetersizliğinden ve gebelik sırasında anne tarafından alkol veya uyuşturucu kullanımı vardır. Kafa derisi EEG ile multimodal nöral faaliyet eş zamanlı kayıt için basitleştirilmiş bir akış şemasıdır veSerbest davrandığını bebeklerde lerle Şekil 1 &#39;de sunulmuştur. 1. Aydınlatılmış Onam <ol><li> Ebeveynlere deneysel oda gösterin ve kısaca onlara deney amacını açıklar. </li></ol> 2. Saç Derisi EEG Hazırlık <ol><li> Not: EEG sistemi kullanılmıştır (Tablo 1) çıkarılabilir elektrotlar ile bir aktif elektrot sistemi oluşur. Empedans seviyeleri LED&#39;leri kullanarak elektrotlar üzerinde gösterilir. </li><li> Cm bebeğin baş çevresi ölçün. Başın arkasında kaşları üzerinde ve oksipital önem etrafında geçen, başın en geniş parçası etrafında bir ölçüm bandı yerleştirin. Not: baş çevresi ölçümü uygun boyutta bir EEG kap seçilmesi için gereklidir. Tablo 1&#39;de açıklanan bebek nüfus için özel boyutları vardır. </li><li> Tarafından belirtilen gibi bir uygun büyüklükte bir EEG kap (Tablo 1) ile ilgili bir yer elektrotlar10-20 uluslararası sistem. Kapak kafa derisi üzerinde elektrotların doğru yerleştirilmesini sağlar. Not: bebek çalışması konuma geldiğinde zaman hazır kap tercih edilir. Kafa büyüklüğü hakkında bilgi saatinden önce ebeveynlerden alınan ya da çevrimiçi [http://www.cdc.gov/growthcharts/html_charts/hcageinf.htm] tabloları kullanarak yaklaşık olarak hesaplanabilir. Baş ölçüm araştırmacının yaklaşım karşılık vermezse, yeni bir kapak hazırlanmış olmalıdır. Birden kapaklar ve elektrot varsa, birden kapaklar hazırlık süresini en aza indirmek için önceden ayarlanabilir. </li><li> Ebeveyne jelleşme prosedürü açıklar. Onlara her elektrot jeli uygulayın ve onların deride iğne hissediyorum izin için kullanılan künt iğne ve şırınga göster. Jelleşme prosedürü üzerinde gitmek için bir demo EEG elektrodu ve saç derisi kapağı kullanın. </li><li> Saçlı deri yüzeyinin midsagital düzlemi boyunca inion nasion mesafeyi ölçün. Scal sığdırmak için devam edinBebek arkasından p kap. </li><li> Başın tepe ile Cz elektrot hizalayın. Hizalayın ve nasion ve inion arasındaki mesafenin alnına yaklaşık% 10 Fp1 ve FP2 elektrotlar ortalamak geçin. Başın midsagital düzlemi boyunca simetrik derisi kapağını hizalayın. Emin orta elektrotlar [AFZ, Fz, FCz, Cz, CPZ, Pz, POZ, Oz] yapın nasion ve inion ile uyumludur. Bittiğinde, çene altına takarak kapağı sabitleyin. Not: o / o EEG kap ile donatılmış edilirken bebeği oyalamalıyız. Bir yaş uygun video yaygın Kurulum sırasında bebeklerin dikkatini dağıtmak için kullanılır. </li><li> Kontrol kutusuna referans zemin ve kayıt elektrotlar bağlayın. Kontrol kutusundan empedans göstergelerine açın. </li><li> Zemin ve referans elektrotlar ile başlayarak, 60 kohm Aşağıdaki her elektrot önlemlerinin empedansı kadar kafa derisi ve elektrot arasındaki boşluğa elektrolit jel enjekte küçük bir şırınga kullanın. Bu ind olduğunuelektrotlar üzerinde sarı veya yeşil ışıkla gili. EEG elektrot hazırlanması ilgili ayrıntılı bilgiler 4 mevcuttur. Not: jelleşme prosedürü sırasında, bebek çeşitli nedenlerle (merak, korku, yönlendirilir dikkat) için yaptığı / başını hareket olabilir. Bu nedenle ikinci deneyci veya ana bebek dikkatini dağıtmak için devam etmesi önerilir. Nedeniyle konunun beklenmedik hareketine iğne ile bebeğin yüzünü vurma riskini önlemek için bebeğin başının arkasından şırınga kullanın. </li><li> USB dönüştürücü fiber optik-kullanan bir USB bağlantı noktası üzerinden sunucu bilgisayara amplifikatörler bağlayın. Not: Şekil 2A EEG başlık ve IMU yerleştirme ile bebek konu kurulumunu göstermektedir. Konuya yük serbest hareketlilik sağlayan elektrot kabloları ve kontrol kutusu kaldırdı dikkat edin. Şekil 2B 10-20 etiketleme sistemi aşağıdaki EEG Çanak en elektrot konumları bir topografik görüntüler. </li></ol> 3. lerle Hazırlık <ol><li> IMU yazılımını açın. Grafik arayüz üzerinde &quot;Yeni&quot; üzerine tıklayın. </li><li> Sonra Imus yapılandırmak için iletişim kutusunda &quot;Configure&quot; butonuna tıklayınız. 128 Hz örnekleme frekansını ayarlayın. </li><li> Baş, göğüs ve bebeğin sağ ve sol bilek Imus sabitleyin. Not: Şekil 2A bakınız. Buna paralel olarak, Imus ile denemenin bileklerini uygun. Emin olun lerle atalet ölçüm hataları en aza indirmek için vücuda iyi sabitlenir. </li><li> Kayışları kullanarak, el bileğinin sırt tarafında bilek Imus yerleştirin. Bir koşum takımı kullanılarak göğüs merkezine yakın ventral yüzeyinde göğüs IMU yerleştirin. </li><li> O çene sol tarafında yakın olacak şekilde kafa derisi kapağının çene askıları baş IMU takın. Onlar odaklı LED ışık ile, dışa bakacak şekilde Imus yerleştirin. Not: lerle her biri yaklaşık 22 gr ağırlığında ve onların küçük boyutlu ve hafif m engel olası değildirovement. Ek bir deneyci aşama 2.8 &#39;de tarif edilen nedenlerden dolayı bebek dağıtmak için gerekli olabilir. </li></ol> 4. Video Yakalama ve Veri Akımlar senkronizasyonu <ol><li> Talep video kamera (18), bebek (12), aktörün (14), ve LED tetikleyici (13) tüm açıkça görülebilir ve böylece. Şekil 4 Bkz. Not: Video kayıtları görsel bilgi notuna ve deneyci tarafından tetiklenen davranışların segmentasyon, yanı sıra kayıt oturumunun başında ve sonunda onay sağlamak için kullanılır. </li><li> EEG tetikleme giriş / çıkış muhafaza (7) bağlayın (5) ve lerle (4). Şekil 3 Bkz. Not: (7), Şekil 3&#39;te gösterilen bir özel giriş / çıkış muhafazası bir kayıt tüm kaydedilen veri akışları (EEG, lerle ve video) ve böylece kullanımı olay işaretlerini hizalamak için tasarlanmıştır (video gibi) ya da analiz yardım Başka bir kayıt (örneğin EEG veya hızlanma gibi). Bu kullanarak gerçekleştirilir, depresif, (DB-25 paralel port üzerinden) EEG (Ground + V) tetikleme darbesi bir aktif-düşük göndereceğiz tek anlık buton, ve video (mini-DIN-6 bağlantı aracılığıyla) IMU (tarafından video kameranın görüş alanı), eş zamanlı olarak kayıtları konumlandırılmış bir ışık-yayan diyot (LED) aydınlatıcı. A 7404 IC mantık invertörlü çip LED güç için gerekli gerilim potansiyeli sağlayarak, yüksek devlet (+ V) nabız düşük devlet (Toprak) dönüştürmek için kullanıldı. </li><li> Tetik düğme ve veri toplama bilgisayara yakın bir deneyci yazıldı. Deneyci, tetiği işletim deney boyunca veri kalitesinin izlenmesi ve verilerin kaydedilmesi sorumludur. </li></ol> Test Çevre 5. Hazırlık <ol><li> Şekil 4 Bkz. </li></ol> 6. Veri Toplama <ol><li> &quot;Empedans seçerek kontrol yazılımı kullanılarak EEG elektrotları başlangıç ​​empedans değerlerini kaydedin&quot;Sekmesinde, radyo düğmesi tıklayarak&quot; Empedans On &quot;(stabilize etmek elektrot empedans değerleri için yaklaşık 5 sn bekleyiniz) ve tıklayarak&quot; Kontrol kaydet empedans &quot;radyo düğmesini empedanslarının kaydedin. Şekil 5&#39;e bakınız. </li><li> Hiçbir filtreler EEG veri toplama sırasında uygulanır. </li><li> EEG kaydedici programında, EEG verilerini recoding başlamak için daha sonra &quot;Play&quot; &quot;Monitör&quot; seçeneğini tıklayın. Şekil 6 Bkz. </li><li> IMU yazılımında, IMU verileri kaydetmeye başlamak için iletişim kutusunda &quot;Stream&quot; ve daha sonra &quot;Kaydet&quot; butonuna tıklayınız. Şekil 7 bakınız. </li><li> Üç tetikler (III) giriş / çıkış muhafaza (7) üzerine basma kullanarak deney başlangıç ​​sinyal uygulayın. Kayıt sırasında 1 dakika boyunca bebek dinlendirin. Bu ilk temel verileri sağlar. </li><li> Deneyi gerçekleştirmek ve gerektiğinde bebek konu molalar izin verir. Her deney deneme bir dönüş alma görevi oluşur nerede aktör gösterileriBir nesneyi kullanarak bebeğe bir eylem (genellikle, ama her zaman değil, bir oyuncak), bir taklit yanıtını başlatmak için bir çaba bebeğe geçirir ve nihayet geri bebek nesneyi alır. Not: Bu değişim genellikle 4-5 çalışmalarda veya bebek nesne başka ilgi gösteriyor kadar tekrarlanır. </li><li> Oturumun çevre göz önüne alındığında, video kayıt kullanarak veri toplama sonra her davranışın zamanlamalarını açıklama. </li><li> EEG elektrotları son empedans değerlerini kaydedin. Adım 6.1 bakınız. </li><li> EEG elektrot 3D tarayıcı ve yazılım ve ilgili yazılımları kullanarak EEG elektrotları 3D mekansal koordinatlarını Digitize. </li><li> 3D tarama yazılımını başlatın. &quot;Dosya&quot; ve &quot;yeni bir çalışma alanı&quot; seçeneğini seçmek için gidin. Çalışma alanının ilk sekmesinde elektrot pozisyonu dosyasını yükleyin ve depolama sekmesinde gerekli bilgileri sağlamak. </li><li> Tarama araç çubuğunda, yıldızı &quot;tıklayınt tarama &quot;. Kapağındaki değişen ışık desenleri takip ederek elektrot konumları taramak için, yaklaşık 30 cm bebeğin kafasından, 3D tarayıcı kullanın. Tarama işlemi tamamlandıktan sonra, yazılım otomatik olarak sonuçlarını kaydedecektir. Not: başın arkasında, kablolar nedeniyle bebeğin başının küçük boyutu elektrotlar üzerindeki ışıkları bloke edebilir. Yazılım kullanıcı sonuçlarını ödün vermeden tarama bazı elektrotlar kaldırmak için izin verir. Gerekirse tarama oksipital elektrotları çıkarın. </li></ol> 7. Davranışsal bölümleme <ol><li> Deney oturumun video kaydı kontrol edin ve tetik LED&#39;i yanıp söner zamanı işaretlemek (yani deney başlar ve biter), ve ne zaman adım 6.6 başlangıcı ve sonunda daha önce bahsedilen davranışların herhangi. </li></ol> 8. Kaynak Görüntüleme <ol><li> Not: Kaynak görüntüleme doğru bir jeneratör belirleyebilirEEG beynin içindeki potansiyelleri ve genellikle ileri ve ters problem çözme 5 oluşur. </li><li> Böyle yaşamın 6,7 ilk iki yıl için (ay) yaş bir fonksiyonu olarak ortalama MRG şablonları içeren Nörogelişimsel MRI veritabanı gibi kamu malı veritabanlarından Yüksek çözünürlüklü T1 ağırlıklı Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) verileri edinin. Not: Bu çalışma bebeklerin sadece yaşa uygun ileri kafa modelleri kullanır ve MRG şablonu seçerek bu nedenle seks bilgileri dikkate alınmaz). </li><li> Nörogelişimsel MR veritabanından 8&#39;den MRG hacimleri olarak (yani, gri madde, beyaz cevher, kafa derisi, iç ya da dış kafatası) baş bölmeleri dahil sınır elemanları modelleri (BEM) için kaynak hacimlerini edinin. </li><li> Ön işlem BEM MR hacim Curry 7 veya benzeri beyin görüntüleme yazılım paketi beyin ve kafa bölmeleri yüzeyini ayıklanması gerçekçi bir kafa modeli elde etmek için. </li><li> MR ağırlıklı T1 içe aktarın. Elle gibi sol / sağ ön aurikular noktaları ve beyin görüntüleme yazılımı içinde nasion veya benzer bir paket olarak üç referans noktaları belirlemek. </li><li> MR adlı uzay ve MR belirtilen referans noktaları takarak öznenin alan ve beyin görüntüleme yazılımı veya benzeri paketini kullanarak adımlarla 6,9-6,11 3D tarayıcı ile elde edilen fiducials arasına katı geometrik dönüşüm elde etmek için EEG ve MRG alanı Co-kayıt. </li><li> Ileri modeli çözün. Not: İleri problem başının ve baş hacmi 9,10 elektriksel iletkenlik özellikleri geometrisini temsil eden bir kafa modeli tanımını kapsar. </li><li> Ters sorunu çözmek Not: ters problem konum, güç ve sinyal işleme teknikleri 11 ile kafa derisi EEG sinyallerinden beyinde bir kaynaktan bir zaman süreci anlaması için çalışır. </li><li> Sürekli SegmentGörev başlangıcı etrafında denemeler içine EEG verileri (örn., Taklit, gözlem kesimleri) 2 sn uzunluğu öncesi ve sonrası görev başlangıç ​​kesimleri ile. Her denemede &quot;kötü kanallar&quot; ve diğer artefakt çalışmalarda yüksek empedanslı kanalları tanımlayın. Ön işlem artefakt reddi için EEG verileri ICA kullanarak ve eser-ücretsiz kanalları komşu ortalaması ile kötü kanalları yeniden. 12,13,14. </li><li> Mümkün olan en iyi kaynak yerleri belirlemek için tüm beyin üzerinde arar otomatik optimizasyon algoritmasına girdi olarak öne modelini kullanın. </li><li> Görme tahmin kaynakları analiz ve en beklentiniz deney doğadan ön bilgilere dayanarak eşleşecek çözüm pick up ve bunları dikkatle yorumlamak. Not: Bu adım sebebiyle ters problemin kötü poz doğaya biri en önyargılı olduğunu, yani kaynakların farklı konfigürasyonları aynı yüzey potansiyelleri neden olabilir. Bu nedenle, Verilen bir kafa modeli ve ters bir yöntem de çalıştığını doğrulamak için bir sağlamlık denetimi gerçekleştirmek için yararlı olabilir. </li><li> Bilinen bir simüle dipol lokalize bir aklı kontrolü yapın. Yani, verilen kafa modeli yer için bilinen yapılandırma ile dipol ve bu dipol için simüle gerilimler elde etmek için ileri sorunu çözmek. </li><li> O simüle dipolleri döndürür emin olmak için, aynı kafa modeli bu gerilimleri ters sorununu çözün. Not: Bu aklı kontrolleri başlangıçta yüksek bir doğruluk derecesi yerleştirilen dipolleri dönmelidir. </li></ol>

<ol><li>Woodward, A. L., Gerson, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mirroring+and+the+development+of+action+understanding%5BTitle%5D)+AND+%22Phil.+Trans.+R.+Soc.+B%22%5BJournal%5D)">Mirroring and the development of action understanding.</a> Phil. Trans. R. Soc. B. 369 (1644), (2014).</li>
<li>Makeig, S., Gramann, K., Jung, T. -P., Sejnowski, T. J., Poizner, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Linking+brain%2C+mind+and+behavior%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Psychophysiol%22%5BJournal%5D)">Linking brain, mind and behavior.</a> Int J Psychophysiol. 73 (2), 95-100 (2009).</li>
<li>Gramann, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cognition+in+action%3A+imaging+brain%2Fbody+dynamics+in+mobile+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Rev.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Cognition in action: imaging brain/body dynamics in mobile humans.</a> Rev. Neurosci. 22 (6), 593-608 (2011).</li>
<li>GmbH Brain Products. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22actiCAP+Operating+Instructions%22">actiCAP Operating Instructions</a>. , Version 006, Author. Munich, Germany. (2013).</li>
<li>Grech, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Review+on+solving+the+inverse+problem+in+EEG+source+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neuroeng+Rehabil%22%5BJournal%5D)">Review on solving the inverse problem in EEG source analysis.</a> J Neuroeng Rehabil. 5 (25), (2008).</li>
<li>Sanchez, C. E., Richards, J. E., Almli, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurodevelopmental+MRI+brain+templates+for+children+from+2+weeks+to+4+years+of+age%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Psychobiol%22%5BJournal%5D)">Neurodevelopmental MRI brain templates for children from 2 weeks to 4 years of age.</a> Dev Psychobiol. 54 (1), 77-91 (2012).</li>
<li>Richards, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurodevelopmental+MRI+Database%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">Neurodevelopmental MRI Database.</a> , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://jerlab.psych.sc.edu/NeurodevelopmentalMRIDatabase">http://jerlab.psych.sc.edu/NeurodevelopmentalMRIDatabase</a> (2010).</li>
<li>Fuchs, M., Wagner, M., Kastner, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Boundary+element+method+volume+conductor+models+for+EEG+source+reconstruction%5BTitle%5D)+AND+%22Clin.+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Boundary element method volume conductor models for EEG source reconstruction.</a> Clin. Neurophysiol. 112, 1400-1407 (2001).</li>
<li>Song, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anatomically+Accurate+Infant+Head+Models+for+EEG+Source+Localization%5BTitle%5D)+AND+%22J+Phys+Conf+Ser%22%5BJournal%5D)">Anatomically Accurate Infant Head Models for EEG Source Localization.</a> J Phys Conf Ser. 434 (1), (2013).</li>
<li>Roche‐Labarbe, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High%E2%80%90resolution+electroencephalography+and+source+localization+in+neonates%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">High‐resolution electroencephalography and source localization in neonates.</a> Hum Brain Mapp. 29 (2), 167-176 (2008).</li>
<li>Michel, C. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG+source+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">EEG source imaging.</a> Clin Neurophysiol. 115 (10), 2195-2222 (2004).</li>
<li>Hernandez, Z. R., Cruz-Garza, J., Tse, T., Contreras-Vidal, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((L.Decoding+of+intentional+actions+from+scalp+electroencephalography+%28EEG%29+in+freely-behaving+infants%5BTitle%5D)+AND+%22Conf+Proc+IEEE+Eng+Med+Biol+Soc%22%5BJournal%5D)">L.Decoding of intentional actions from scalp electroencephalography (EEG) in freely-behaving infants.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. , 2115-2118 (2014).</li>
<li>Bulea, T. C., Prasad, S., Kilicarslan, A., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sitting+and+Standing+Intention+Can+be+Decoded+from+Scalp+EEG+Recorded+Prior+to+Movement+Execution%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Sitting and Standing Intention Can be Decoded from Scalp EEG Recorded Prior to Movement Execution.</a> Front Hum Neurosci. , 8(2014).</li>
<li>Cuevas, K., Cannon, E. N., Yoo, K., Fox, N. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+infant+EEG+mu+rhythm%3A+methodological+considerations+and+best+practices%5BTitle%5D)+AND+%22Developmental+Review%22%5BJournal%5D)">The infant EEG mu rhythm: methodological considerations and best practices.</a> Developmental Review. 34 (1), 26-43 (2014).</li>
<li>Goncharova, I. I., McFarland, D. J., Vaughan, T. M., Wolpaw, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EMG+contamination+of+EEG%3A+spectral+and+topographical+characteristics%5BTitle%5D)+AND+%22Clin.+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">EMG contamination of EEG: spectral and topographical characteristics.</a> Clin. Neurophysiol. 114 (9), 1580-1593 (2003).</li>
<li>Marins, J. L., Yun, X., Bachmann, E. R., McGhee, R. B., Zyda, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+extended+Kalman+filter+for+quaternion-based+orientation+estimation+using+MARG+sensors%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+IEEE%2FRSJ+Int.+Conf.+Intelligent+Robots+and+Systems%22%5BJournal%5D)">An extended Kalman filter for quaternion-based orientation estimation using MARG sensors.</a> Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intelligent Robots and Systems. 4, 2003-2011 (2001).</li>
<li>Mullen, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real-time+modeling+and+3D+visualization+of+source+dynamics+and+connectivity+using+wearable+EEG%5BTitle%5D)+AND+%22Conf+Proc+IEEE+Eng+Med+Biol+Soc%22%5BJournal%5D)">Real-time modeling and 3D visualization of source dynamics and connectivity using wearable EEG.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. , 2184-2197 (2013).</li>
<li>Sugiyama, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dimensionality+reduction+of+multimodal+labeled+data+by+local+fisher+discriminant+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mach.+Learn.+Res%22%5BJournal%5D)">Dimensionality reduction of multimodal labeled data by local fisher discriminant analysis.</a> J. Mach. Learn. Res. 8, 1027-1061 (2007).</li>
<li>Li, W., Prasad, S., Fowler, J. E., Bruce, L. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Locality-preserving+dimensionality+reduction+and+classification+for+hyperspectral+image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Geosci.+Remote+Sensing%22%5BJournal%5D)">Locality-preserving dimensionality reduction and classification for hyperspectral image analysis.</a> IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 50, 1185-1198 (2012).</li>
<li>Cruz-Garza, J. G., Hernandez, Z. R., Nepaul, S., Bradley, K. K., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+decoding+of+expressive+human+movement+from+scalp+electroencephalography+%28EEG%29%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Neural decoding of expressive human movement from scalp electroencephalography (EEG).</a> Front Hum Neurosci. 8 (188), (2014).</li>
<li>Kilicarslan, A., Prasad, S., Grossman, R. G., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+accuracy+decoding+of+user+intentions+using+EEG+to+control+a+lower-body+exoskeleton%5BTitle%5D)+AND+%22Conf+Proc+IEEE+Eng+Med+Biol+Soc%22%5BJournal%5D)">High accuracy decoding of user intentions using EEG to control a lower-body exoskeleton.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. , 5606-5609 (1109).</li>
<li>Gramann, K., Jung, T. -P., Ferris, D. P., Lin, C. -T., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Toward+a+new+cognitive+neuroscience%3A+modeling+natural+brain+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Toward a new cognitive neuroscience: modeling natural brain dynamics.</a> Front Hum Neurosci. 8 (444), (2014).</li>
<li>Bulea, T. C., Kilicarslan, A., Ozdemir, R., Paloski, W. H., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simultaneous+scalp+electroencephalography+%28EEG%29%2C+electromyography+%28EMG%29%2C+and+whole-body+segmental+inertial+recording+for+multi-modal+neural+decoding%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Simultaneous scalp electroencephalography (EEG), electromyography (EMG), and whole-body segmental inertial recording for multi-modal neural decoding.</a> J Vis Exp. 26 (77), (2013).</li>
<li>Odabaee, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neonatal+EEG+at+scalp+is+focal+and+implies+high+skull+conductivity+in+realistic+neonatal+head+models%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Neonatal EEG at scalp is focal and implies high skull conductivity in realistic neonatal head models.</a> NeuroImage. 96, 73-80 (2014).</li>
<li>Knickmeyer, R. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+structural+MRI+study+of+human+brain+development+from+birth+to+2+years%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci%22%5BJournal%5D)">A structural MRI study of human brain development from birth to 2 years.</a> J Neurosci. 28, 12176-12182 (2008).</li>
<li>Lord, C., Rutter, M., DiLavore, P. C., Risi, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLord%2C+C+%22Autism+Diagnostic+Observation+Schedule%22">Autism Diagnostic Observation Schedule</a>. , Psychological Services. Los Angeles, Calif, Western. (2000).</li>
<li>Gotham, K., Pickles, A., Lord, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Standardizing+ADO+S+scores+for+a+measure+of+severity+in+autism+spectrum+disorders%5BTitle%5D)+AND+%22J+Autism+Dev+Disord%22%5BJournal%5D)">Standardizing ADO S scores for a measure of severity in autism spectrum disorders.</a> J Autism Dev Disord. 39, 693-705 (2009).</li>
<li>Mullen, E. M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMullen%2C+EM+%22Mullen+Scales+of+Early+Learning%22">Mullen Scales of Early Learning</a>. , AGS Edition, AGS Publishing. Circle Pines, Minn. (1995).</li>
<li>Wolff, J. J., Gu, H., Gerig, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((IBIS+Network.+Differences+in+white+matter+fiber+tract+development+present+from+6+to+24+months+in+infants+with+autism%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">IBIS Network. Differences in white matter fiber tract development present from 6 to 24 months in infants with autism.</a> Am J Psychiatry. 169 (6), 589-600 (2012).</li>
</ol>

Brain Products ve Brain Vision, dergi tarafından alınan açık erişim ücretlerini nazikçe finanse etti.

Açıklanan protokol gerçek zamanlı olarak bir deneyci ile etkileşim ise özgürce davranıyor bebeklerin veri toplamak için bir metodoloji sunar. Aynı anda stratejik vücut yerlerde Imus ile kinematik verilerin kayıt sırasında nöral aktiviteyi yakalamak için mobil beyin görüntüleme teknolojisi (kafa derisi EEG) kullanır. Deney oturumu da bir video kamera ile kaydedilmiştir. Üç veri kayıt sistemleri, özel bir tetik sistemi kullanılarak senkronize edilir. O / o özgürce deneme oturumu sırasında hareket olarak EEG ve IMU sistemi konuya bağlanıyor. Doğru kinematik yakalamak mümkün lerle güvenli sarılı gerekir. Konunun tam kısıtlamasız hareketlilik sağlamak için ekipman mümkün olduğunca minimal müdahaleci olmak zorundadır; Böylece sahibinin kullanımı EEG en elektrot kablolarını ve EEG kontrol kutusu desteklemek. Deneyci, daha sonra yaklaşık 15 dakika boyunca bebek ile etkileşime girer. Infant etkileşim sırasında davranışların yaşa bağlı repertuarı ortaya çıkarır. Bunlar gözlemlemek, araştırmak, dinlenme, ulaşmak-kavramak, ulaşmak-teklifi içerir ve taklit. Ancak, bazı bebeklerde nedeniyle yorgunluk, konfor, ya da stres eksikliği oturumda işbirliği isteksiz olacaktır. Çocuk ona / ondan olumsuz yanıtların oluşumunu önlemek için en dinamik ve aktif olduğunda deney planlamak için emin olun. Deney doğa oturumu boyunca kaydedilen verilerin kalitesine riskleri sunar. Bu nedenle, kayıt oturumu başlamadan önce tüm bağlantıların ve veri kalitesini test etmek ve oturum sırasında sürekli onları izlemek için çok önemlidir. Veri EEG sistemi kaliteli veri kayıt değilse, yazılımı ve tüm bağlantıları çıkarın. Yazılım yeniden başlatılmasını veya dizüstü geri ekipman bağlamadan önce, kayıt donanım yakınlık tüm olası gürültü kaynaklarını (örneğin, güç kaynakları) çıkarın. EEG donanım elektriksel gürültü kaynaklarına yakın yerleştirilir eğer çevresel gürültü alabilirsiniz sinyal amplifikatörleri içermektedir. IMU alıcı için, alıcı ve deney ve bebek arasındaki görüş doğrultusunda hiçbir girişim olduğundan emin olun. Bu deney düzeneği kafa derisi yüzeyinde elektriksel aktiviteyi ölçerek yüksek zamansal çözünürlüklü sinir verileri sağlar. Son çalışmalar, bu önerilen veri toplama yaklaşımı nöral daha iyi anlaşılmasına yol açabileceğini düşündüren, etkileyici hareketler 20 sınıflandırılamaz bilgileri tanımlamak için, tüm vücut kinematik ile birlikte bu sinyalleri, kullanan yapılabilirliğini ve fonksiyonel hareketleri 21,22 göstermiştir bebeklerde taklit temeli. Beyin dinamikleri 13,20,21 uygulanan güçlü makine-öğrenme algoritmaları içeren son katkıları daha doğal se yüzey potansiyelleri incelemek için büyüyen bir araç inşa ediyoruzhazrl. Bu önerilen kurulum araştırma soruları için olasılıklar spektrumu 2,22 ele alınması sağlar. Özellikle, bu konularda geniş bir nüfusa dayalı bebeklerin bilişsel-motor gelişim nöral temelini anlamak) bir odaklanmış araştırmalara uygulanabilir; b) Gelen davranışsal eylemin tahmini olmalı &#39;eylem ve bağlam&#39;, bebeğin niyet nöral temelini anlamak; c) gelişmekte olan beyinde bireysellik ve değişkenliği karakterize yaygın ve benzersiz sinir desenleri miktarının; ve d) taklit ve öğrenme süreçlerinin ortaya çıkması okuyan. Bu hedefler bilgilendirici beyin kaynaklı potansiyel ve hareket veya kas eserler 12,20,23 hem istatistiksel veriler zengin başa çıkabilirim makine öğrenme algoritmaları dağıtımını gerektirir. Bu çalışma bebek EEG verilerini kullanarak kortikal kaynakları ve elektrik alan potansiyelleri tahmin etmeye çalışır. NedeniyleBöyle bebek kafa iletkenlik değerleri ve kortikal madde kalınlığında bilgi eksikliği gibi teknik zorluklar, baş modeli doğru modellenmesi zor bir iştir. Daha ileri çalışmalar bebeklerde 24 noninvaziv bölgesel doku iletkenlik tahminleri için gereklidir. Bebek MRG verilerinin Kortikal yüzey segmentasyon nedeniyle gelişen insan beyninin 25 görüntüleri bulunan yoksul kontrast ek bir meydan okuma sunuyor. Gelecekteki araştırmalar bu zorlukları ele almak için gerekli ve bebek gelişimi ve davranış çeşitli nörofizyolojik karşılıklarını tahmin edilmektedir. Son olarak, önerilen deneysel protokol ve yöntemleri, muhtemel otizm spektrum bozukluğu (ASD) bebeklerde olarak gelişimsel engelli olanların çalışmasında konuşlanmış olabilir. Böyle bir uygulamada, bu iki grup (kontrol ve ASD) karakterize etmek için bir kontrol grubu ve uygun bir gelişim değerlendirmeler dahil etmek arzu edilir. Sınavaple, bir çalışma grubu Otizm Tanı Gözlem Çizelge 26 ile değerlendirilen bebek kardeşler (ASD için) tüm yüksek riskli oluşur olabilir, semptom şiddeti 27 ve Erken Öğrenme 28 Mullen Ölçekleri genel bilişsel yetenek karakterize etmek. Mevcuttur, difüzyon ağırlıklı MR incelemeleri de 29 çok arzu olurdu.

Temel insan yeteneklerinin biri stratejik hedefleri ve ödüller hizmetinde öğrenmek ve eylemleri (eylem üretimini) dağıtmak için yeteneği, uygun sosyal tepkiler üretmek için sosyal ortaklar (eylem anlayışı) hedeflerini yakalamak yeteneği ve becerisi gözlem ve taklit yoluyla 1 başkalarından öğrenmek için. Bu bilişsel-motor yetenekleri nöral baz olarak adlandırılan ayna nöron sistemi, en azından kısmen, atfedilmiştir; kimse bir eylemi gerçekleştirmeden birisi görüntülendiğinde ve bir eylem gerçekleştirdiğinde düşünülen bir sistem meşgul olmak için. Ancak, ayna nöron sistemi ve aksiyon anlayışı arasındaki potansiyel bağlantı henüz iyi 1 anlaşılamamıştır. İnsan bebeklerde bu ayna nöron sisteminin ortaya çıkışı ve gelişimini incelemek niyet ve ince taneli hareket verilerine korelasyon beyin aktivitesinin multi-modal veri toplama teknik sınırlamalar) bir engel olmuşturB) doğal olmayan (örneğin, bir video kaset tasvir bir madde ile sosyal etkileşim, elektroensefalografi sırasında eserler en aza indirmek için bir hareketsiz duruş korumak için ihtiyacı (EEG) kayıtları, vb) deneysel protokolleri dayattığı kısıtlamaları ve c) iletişim / dil engelleri genç bebekleri / büyük talimatlar vermesi ve davranışları doğrulamak için araştırmacının yeteneklerini sınırlamaz bebekler test ederken. Değişen nöral ve doğal davranış davranış dinamiklerinin daha iyi anlaşılması için, küçük çocuklarda hedef odaklı ve sosyal davranışlar ortaya çıkan nöral substratların zamana bağımlı çalışma sağlar bir roman deneysel ve analitik bir yaklaşım geliştirdi. Özellikle, biz bir deneyci ile etkileşim sırasında özgürce davranıyor bebeklerin rekor beyin aktivitesi ve harekete EEG tabanlı mobil beyin görüntüleme (Mobi) yaklaşımını 2 konuşlandırdı. Ataletsel ölçü birimleri (lerle) mon kullanıldı© iniz konu ve deneyci en kinematiği. EEG teknolojisi ve atalet sensörleri deneyci / aktör ile bir doğaçlama etkileşim bebeklerin eylem taklit ve hedef odaklı davranışlara bağlı sinir desen ve aktivasyonları incelemek için kullanılmıştır. Böyle uzanma-kavramak gibi eylemler,-teklif ulaşmak dinlenme gözlemlemek ve keşfetmek taklit rol oynayan bilişsel-motor süreçlerinin bir parçasıdır. Ayrıca, böylece beynin boyunca nöronal akımların Spatiotemporal dinamiklerini inceleyerek, davranışsal görevleri sırasında beynin içinde, elektrik potansiyellerinin jeneratörleri lokalize kaynak tahmini kullanın. Aynı şekilde biz değerlendirmek ve sensör (EEG) ve / veya kaynak mekanlarda nöral aktivitede aksiyon ilgili uzay-zamansal desenleri belirleyerek bu davranış eylemlerin öngörülebilirliği ölçmek için makine öğrenme algoritmaları dağıtın. Entegre geleneksel ERD / ERS, kaynak ve kod çözme analizi daha kapsamlı bir developmen sağlamakBu tür davranışların nöral temelleri tal açıklaması. Bu kurulum bize Mobi yaklaşımının 2,3 avantajlarını istismar ve bebek ve onlar doğal bir kısıtlama olmaksızın ortaya gibi deneyci arasındaki sosyal etkileşimleri çalışmak için izin verdi. Protokol, zaman konu / o bırakır, tamamlanması yaklaşık 1 saat sürer zaman geldi. Saç uzunluğu ve konunun işbirliği gibi faktörlere bağlı olarak 25 dk - IMU / EEG kurulum süresi ve elektrot konumu elde etme 15 arasında değişmektedir. Ekipmanın başlatma ve yapılandırma 10 dakika kadar ekler ve test seans yaklaşık 15 dakika sürer. Hipoalerjenik jelden bebeğin kafasını temizlemeyi içeren Imus ve EEG kap, çıkarılması, 5-10 dakika sürer.

<table><tbody><tr><td>BrainAmp Amplifikatör</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td></td></tr><tr><td>actiCAP EEG kapağı- 64 elektrot*</td> <td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td></td></tr><tr><td>actiCAP Kontrol Kutusu</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Beyin Vizyon Kaydedici yazılımı v1.20.0601</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td></td></tr><tr><td>actiCAP Kontrol Kutusu yazılımı v1.2.5.2</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td></td></tr><tr><td>CapTrak</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td></td></tr><tr><td>CapTrak yazılımı v1.0.0</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Opal hareket monitörü</td><td>APDM, Inc</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Opal yerleştirme istasyonu</td><td>APDM, Inc</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Opal kablosuz erişim noktası</td><td>APDM, Inc</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Motion Studio yazılımı v1.0.0.201503302222</td><td>APDM, Inc</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tetik kutusu</td><td>Özel</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Video kamera</td><td>HC-W850M, Panasonic Co.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>*EEG kapakları, bebekler için aşağıdaki baş çevresi boyutlarında gelir: 42, 44, 46, 48, 50cm. Bu protokol için her boyutta 2 kapaklık bir stok önerilir.&nbsp;</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

İnsan bebekler serbestçe-davrandığını sosyal etkileşim sırasında niyet multimodal sinir coded yeni bir deneysel ve analitik bir yaklaşım

A Novel Experimental and Analytical Approach to the Multimodal Neural Decoding of Intent During Social Interaction in Freely-behaving Human Infants

Tipik ve atipik gelişimi anlamak, gelişimsel insan sinirbilimindeki temel sorulardan biri olmaya devam ediyor. Geleneksel olarak, deneysel paradigmalar ve analiz araçları, mevcut ölçüm ve analiz tekniklerinin getirdiği teknik sınırlamalar ve deneklerin yaşı nedeniyle kısıtlı laboratuvar görevleri ve bağlamları ile sınırlı kalmıştır. Bu sınırlamalar, "eylem ve bağlam içinde" performans gösteren bebeklerde biliş, algı ve eylemle ilgili gelişimsel nöral dinamikler ve ilişkili nöral ağların çalışmasını ciddi şekilde sınırlar. Bu protokol, bebekleri ve küçük çocukları karmaşık, kısmen öngörülemeyen ve oldukça dinamik bir ortamda kendi davranışlarını ve sonuçlarını özgürce organize ederken incelemek için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Önerilen metodoloji, serbest davranan bebeklerde beyin aktivitesini ve hareketini non-invaziv olarak yakalamak için senkronize yüksek yoğunluklu aktif kafa derisi elektroensefalografisi (EEG), atalet ölçüm birimleri (IMU'lar), video kaydı ve davranış analizini entegre eder. Bu kurulum, gelişmekte olan beyindeki sinir ağı dinamiklerinin, bu ağlar hedef odaklı, keşif ve sosyal etkileşim görevleri sırasında işe alındığından, eylem ve bağlam içinde incelenmesine izin verir.

Şekil 8 görüntüler konu ve deneyci arasındaki etkileşimi sırasında kaydedilen bir 16 sn zaman penceresinde için Imus örnek EEG ve ivme verileri. EEG verileri 100 Hz yeniden örneklenmiş ve sonra bant-geçişli bir 3 düzeni, sıfır faz Butterworth filtre kullanarak [1-40 Hz] süzülür. Yüksek empedans değerlerinin (Z&gt; 60 kohm) ve periferik kanallı Kanallar, 12,15 atıldı. Lerle 128 Hz dokuz sinyalleri kaydetti: manyetik akı, açısal hız ve çizgisel ivme üç Kartezyen eksende. Burada yerçekimi telafi (GC) hızlanma büyüklüğünü göstermektedir. Yerçekimine bağlı ivmenin etkisi küresel çerçevede 16 IMU yönünü tahmin etmek bir Kalman filtresi uygulanarak telafi edilmiştir. Veri video kayıtları (7.1 Adım) ve görsel inceleme ile segmente edildi. Noktalı dikey çizgiler olayın sonunu temsil olarak dikey katı çizgiler, ilgi davranışının başlangıç ​​gösteriyor. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; hareket eserler etkisi 709s yaklaşık Şekil 8&#39;de gösterilen EEG verileri mevcuttur. Bu deney protokolünde veri toplama kısıtsız bir yaklaşım göz yanıp söner, göz hareketleri, hareket ve elektromiyografik eserler duyarlı EEG verilerini yapar. Veri delta-band (1-4Hz) onu sınırlamak için bir 3. sırası sıfır faz Butterworth bant geçiren filtre kullanılarak Önişlenmiş ve ortalama çıkarılarak ve standart sapma ile bölünerek standardize edilmiştir. Yüksek genlik eserler Artifact Altuzay Temizleme (ASR) yöntemini kullanarak 17 otomatik çıkarıldı. Ayrıca, periferik kanallar miyoelektrik eser kontaminasyonu en aza indirmek için bir çaba veri analiz dışında tutulmuştur. Frontal ve temporal kas kasılmaları periferik yerlerde en belirgin EEG sinyali ile birleştirme: Frontal daralma ön yerlerde gösterir ve temporal kasılma yanal frontal ve tempor kadar gösteriral yerleri 15. Bu protokol ile toplanan verilerin niteliği incelemek için EEG veri histogramlar Şekil 9A Şekil 9&#39;da çizildi, üç mekansal temsili elektrotlar standart sinyal veri dağıtım anlatılmaktadır. EEG verileri analiz davranışları için bir multimodal dağılımını göstermektedir. Şekil 9B&#39;de basıklık değerlerinin verilerin daha kolay görsel muayene için çubuk grafikler olarak sunulmuştur. Sınıflandırma özellikleri azaltılmış set bir model (Gauss Karışım test / her EEG kanalı zaman bazlı gecikme ayıklanan her sınıf (Yerel Fisher diskriminant analizi (LFDA)) 18 yerel dağılım koruyarak boyutluluk azaltılması ve eğitim ile gerçekleştirildi Modeller (GMMs)) 19. Eğitim / test numuneleri rastgele 20 yineleme (yani, çapraz doğrulama) Herhangi bir ov önlemek için üzerine örneklenmişörneklem büyüklüğü er-fitting.Training/testing~~V reddedilen kanallar (yani empedans fazla 60 kHz), deney oturumun uzunluğu numara verilir ve denemeler ve davranışların sayısı değişir dile getirdi. Bununla birlikte, her sınıf (davranış) için kullanılan bir eğitim ve test numune sayısı en az nüfuslu sınıfı 50% gelir. Bir örnek olarak, her sınıfın test seti büyüklüğü Şekil 10&#39;da gösterilen bebek verileri için 1069 örnekleri. Tüm ön işleme ve sınıflandırma adımlar MATLAB programlama ortamında hesaplanmıştır N = olduğunu. Şekil 11, bir adım adım bir şekilde bu çalışmada gerçekleştirilen EEG kaynağı tahmini için tüm prosedürü göstermektedir. Her adımla ilgili daha fazla ayrıntı da bölüm 8&#39;de özetlenmiştir. &quot;Reach-arzı sırasında Şekil 12 mu ritmi (5-9 Hz) (de) senkronizasyon (ERD / ERS) ile ilgili olayın sonuçları ve dipol kaynakları1; Görev. ERS ve ERD referans aralığı (olay öncesinde alınan bir segment) ile karşılaştırıldığında olayın (ulaşabilir ve teklif görev) sırasında aralığını meydana gelen bir frekans bandı gücünde azalma veya artış yüzdesi olarak hesaplandı. Bu rakam aynı zamanda bebek ve aktör hem de bileklerinden görevi sırasında elde edilen gravite-telafi büyüklüğü ivmesini göstermektedir. Bir dipol analizi için EEG sinyalleri arka plan gürültüsünü ortadan kaldırmak için bağımsız bileşen analizi (ICA) kullanılarak çürümüş bulundu. Kaynak tahmini sabit MÜZİK algoritması 5 üzerinden ICA önişleme sonra mu ritminde gerçekleştirildi. Beklendiği gibi, kaynaklar söz konusu nesneyi kavramak için sol elini kullanan iken sağ primer motor alana lokalize edildi. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td> Ürün adı </td><td> Şirket </td><td> Nicelik </td></tr><tr><td> BrainAmp Amplifikatör </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 2 </td></tr><tr&gt; <td> actiCAP EEG elektrotları 64 yüzbaşı rütbesine * </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 10 </td></tr><tr><td> actiCAP Kontrol Kutusu </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Beyin Vizyon Recorder yazılımı </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> actiCAP Kontrol Kutusu yazılımı </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> CapTrak </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> CapTrak yazılımı </td><td> Beyin Ürünleri, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Opal hareket monitör </td><td> APDM, Inc. </td><td> 6 </td></tr><tr><td> Opal yerleştirme istasyonu </td><td> APDM, Inc. </td><td> 6 </td></tr><tr><td> Opal kablosuz erişim noktası </td><td> APDM, Inc. </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Hareket Studio yazılımı </td><td> APDM, Inc. </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Tetik kutusu </td><td> Görenek </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Video kamera </td><td> HC-W850M, Panasonic A.Ş. </td><td> 1 </td></tr><tr><td colspan="3"> * EEG kapaklar bebekler için aşağıdaki baş çevresi boyutlarda gelir: 42, 44, 46, 48, 50 cm. Bu protokol için, her boyutta 2 kapaklar stok tavsiye edilir. </td></tr></tbody></table> Tablo 1 Ekipmanları. <img alt="figür 1" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig1.jpg" /> 1. Akış diyagramları Şekil. Deneme kurulumu (A) akış diyagramı. (B) Veri toplama oturumu akış diyagramı. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/53406/53406fig2.jpg" /> Şekil 2. Konu setup ve veri toplama için hazır. (A) EEG kap giyen konunun Frontal görünümü ve dört lerle. (B) 10-20 standart elektrot konumlandırma sistemini kullanarak 64 kanallı EEG kap topografik gösterimi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig2large.jpg" target="_blank">Bir görüntülemek için tıklayınız Bu rakamın daha büyük bir versiyonu.</a> <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/53406/53406fig3.jpg" /> Şekil 3. Veri toplama ekipmanları ve test odası. (A) Veri toplama ekipmanı kurulumu: EEG kontrol kutusu (1), EEG kap (2), tetik (3), kablosuz IMU veri alıcı (4), EEG yükselteçleri (5), oyuncak kutusu (6), tetik buton (7), veri toplama dizüstü (8), lerle docking station (9). (B) EEG kap, aktif elektrotlar ve kontrol kutusunun Close-up. (C) Imus ve kablosuz alıcı anlatim, trigge<html> r buton, EEG yükselteçleri ve veri toplama dizüstü bilgisayarlar. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/53406/53406fig4.jpg" /> Deneysel ortamda Şekil 4. şematik gösterimi. EEG kontrol kutusu tutucu (10). Kişinin veli sandalyeye (11) oturur, deneyci sandalye (14) üzerine oturur ve verileri izleme kişi sandalyeye (17) üzerine oturur. Deney düzeneği kalanı gösterilir. Etkileşim masanın üzerinde (12), tetiği (13), oyuncak kutusu (15), veri toplama tablosu (16), video kamera yerleştirme <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig4large.jpg" target="_blank">(18), bu daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız rakam.</a> <html> &quot;Src =&quot; / files / ftp_upload / 53406 / 53406fig5.jpg &quot;/&gt; Şekil EEG kontrol yazılımının 5. Ekran. Oklar adım 6.1 ve tarif edilen yazılımda önemli simgeleri işaret 6.8. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/53406/53406fig6.jpg" /> EEG kayıt yazılımı Şekil 6. Ekran. Oklar adım 6.2 ve 6.3&#39;e açıklanan yazılımın kilit simgeleri işaret. Canlı akışı ham verilerin bir bölümü gösterilmiştir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig6large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> pg &quot;/&gt; Şekil lerle yazılımı 7. ekran görüntüsü. Kırmızı kutular aşama 6.4 tarif yazılımda önemli simgelerini vurgulamak. (A) Ana komut penceresi. (B) yapılandırma penceresi. (C) Kayıt penceresi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig7large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 8" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig8.jpg" /> Şekil temsili bir deneysel oturumdan 8. Örnek veri. (A) EEG ve ivme verileri gösterilir, hem bant geçiren [1-40Hz] süzülür. Seans boyunca düşük empedans (Z &lt;60 kohm) ile EEG elektrotları görüntülenir. Katı dikey çizgiler davranış başlangıcını işaret (B) Hareketsiz davranışları yapan bebek temsillerini çerçeve analiz:., Gözlemleyin Reach-kavramak, Reach-teklifi, Imitate, keşfedin, istirahat. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig8large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 9" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig9.jpg" /> Belirlenen altı davranışları için EEG genlik Şekil 9. Örnek histogramlar. A) gösterilen veriler 20 aylık bebek ile bir oturumda kaydedilen üç elektrotlar (CP2, FC5, POZ) den ham verilere karşılık gelir. Histogramlar olaylar en yüksek sayısına ölçekli ve her histogramın basıklık her arsa sağda gösterilir. Her davranış için örnek veri davranışlarının çoğu. B multimodal dağılımı) Kürtozis dikkat edin. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig9large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> Şekil 10. EEG özgürce davranıyor bebeklerde 12 davranışsal eylemler öngörüyor. 20 aylık bir bebek için sınıflandırma doğruluğu için örnek bir karışıklık matrisi gösterilmektedir. Genel çözme doğruluğu sağ alt köşesinde görüntülenir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig10large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 11" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig11.jpg" /> Şekil 11. Kaynak Yerelleştirme. Anatomik MRG ve fonksiyonel bir EEG verilerini kullanarak bir bebek dipol kaynak lokalizasyonu için gerekli adımlar. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig11large.jpg" target="_blank">Bu şekil daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız</a>ure. <img alt="Şekil 12" src="/files/ftp_upload/53406/53406fig12.jpg" /> Şekil 12. Reach-teklif görev analizi profili. EEG ortalama Küresel Alan Güç Mu bandında (5-9 Hz), bebeğin bacak hareketi yörüngelerde) &quot;Reach-Teklif&quot; görev. B gerçekleştiren bir bebeğin A) Anlık ve aktör; Büyük tüm kanallar. C) &quot;Hareket başlangıç&quot; ve &quot;Hareket Tamamlama&quot; nin iki olay için yerelleştirilmiş dipol kaynaklarından olaya ilişkin spektral pertürbasyon ortalama. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53406/53406fig12large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a>

Bu protokol, bir aktörle senaryosuz sosyal etkileşim sırasında özgürce davranan bebeklerden gelen niyetin sinirsel olarak çözülmesi için yeni bir metodoloji sunar. Nöral aktivite, non-invaziv yüksek yoğunluklu aktif kafa elektroensefalografisi (EEG) kullanılarak elde edilir. Kinematik veriler atalet ölçüm birimleri ile toplanır ve senkronize video kaydı ile desteklenir.

İnsan Bebekler Serbestçe-davrandığını Sosyal Etkileşim sırasında Niyet Multimodal Sinir Coded Yeni Bir Deneysel ve Analitik Bir Yaklaşım

Understanding typical and atypical development remains one of the fundamental questions in developmental human neuroscience. Traditionally, experimental ...

Bu prosedürün genel amacı, senkronize yüksek yoğunluklu aktif kafa derisi elektroensefalografiyi, atalet ölçüm birimlerini ve video kayıtlarını entegre ederek bebeklerden beyin aktivitesi ve kinematik veriler elde etmektir. Bu işlem, öncelikle EEG başlığının bebeğin başına yerleştirilmesi ve her bir elektrot ile kafa derisi arasında kabul edilebilir empedans seviyelerinin sağlanmasıyla gerçekleştirilir. İkinci adım ise, atalet ölçüm birimlerinin bebeğin başına, kollarına ve göğsüne, ayrıca deneycinin bileklerine sabitlenmesidir.Ardından, deney yapan kişi bir taklit tepkisi başlatmak amacıyla bebekle etkileşime girer; son adım ise EEG elektrotlarının 3B uzamsal koordinatlarının dijitalleştirilmesidir. Nihayetinde, serbestçe hareket eden bebeklerden EEG ve kinematik verilerin elde edilmesi, bilişsel motor gelişimin nöral temellerinin ve sosyal bilişin ortaya çıkışının araştırılmasına olanak tanır. Bu tekniğin sosyal bilişi araştıran diğer yaklaşımlara göre avantajı, yaşamın ilk iki yılı boyunca eylem halindeki ve bağlam içindeki nöral aktiviteyi kaydedebilmemizdir.Bu yöntem, beyin mimarisindeki gelişimsel değişiklikler ile davranış arasındaki içsel ilişki nedir gibi bilişsel nörobilim alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin etkileri, gelişimsel dönüm noktalarının ve taklit yoluyla öğrenmenin, bebeklerin görsel eylemleri nasıl işlediklerinin ve sosyal iletişime nasıl katıldıklarının incelenmesinde kullanılabileceği için sosyal biliş sorunlarının ve otizm spektrum bozukluklarının tedavisine kadar uzanmaktadır. Bu yöntem, erken insan beyninde ayna nöron sisteminin işleyişini anlamaya yönelik içgörüler sağlayabildiği gibi; ortaya çıkışını ve insan beynindeki gelişimini incelemek amacıyla dikkatli öğrenme, dil işleme ve motor planlama gibi diğer bilişsel sistemlere de uygulanabilir.Genel olarak, bu yöntemde yeni olan kişiler zorluk yaşayabilirler çünkü bazı bebekler yeni bir ortama ve EEG başlığının takılmasına karşı huzursuz olabilirler. Uykululuk ve açlık gibi faktörler de bebeğin sabırsızlanmasına neden olabilir. Bebek ailesini deney odasına alarak ve deneyin amacını kısaca açıklayarak başlayın. Bebeğin ay cinsinden yaşını ve cinsiyetini kaydedin.Baş çevresini santimetre cinsinden ölçerek bebeği elektroensefalogram veya EEG işlemine hazırlayın. Ölçüm bandını, kaşların üzerinden ve başın arkasındaki oksipital çıkıntının çevresinden geçecek şekilde başın en geniş kısmına yerleştirin. Ardından, saçlı derinin yüzeyindeki orta sagital düzlem boyunca nasiondan iniona kadar olan mesafeyi ölçün.Elektrotları 10 20 uluslararası sisteminin belirttiği şekilde bir EEG başlığına yerleştirin. Ardından başlığı bebeğin başına geçirin. CZ elektrodunu başın vertex noktasıyla, FP1 ve FP2 elektrotlarını ise alınla hizalayın.EEG başlığını, başın orta sagital düzlemi boyunca simetrik olarak yerleşecek şekilde ayarlayın. Ardından, referans toprak ve kayıt elektrotlarını kontrol kutusuna bağlayın. Toprak ve referans elektrotlarından başlayarak empedans göstergelerini açın.Elektrolit jeli kafa derisi ile elektrot arasındaki boşluğa enjekte etmek için küçük bir şırınga kullanın. Elektrot için empedans seviyesinin 60 kilo ohm'un altında olduğundan emin olun. Empedans 60 kilo ohm'un altına düştüğünde elektrotlar sarıya döner.Empedans 25 kilo ohm değerinin altına düştüğünde renkleri yeşile döner. Ardından, amplifikatörleri bir fiber optik-USB dönüştürücü kullanarak bir USB portu aracılığıyla ana bilgisayara bağlayın. Atalet ölçüm birimlerini veya IMU'ları hazırlamak için IMU yazılımını açın.Grafik arayüzünde yeni (new) seçeneğine tıklayın ve bebekte her iki bileğe, göğse ve başa imus güvenli IMU kayışlarını yerleştirmek için yapılandırmayı gerçekleştirin. Ardından imus cihazlarını deneycinin her iki bileğine sabitleyin. Son olarak, tetikleme giriş çıkış kutusunu EEG'ye bağlayın ve kullanın.İşe, bebeği aktöre bakacak şekilde masa üzerine yerleştirerek başlayın. Ebeveynin bebeğin arkasındaki sandalyeye oturmasını isteyin. Ardından, kontrol yazılımındaki empedans kontrol sekmesini seçip, "impedance on" düğmesine tıklayıp, sonrasında "save impedance" seçeneğine tıklayarak EEG elektrotlarının başlangıç empedans değerlerini kaydedin.Empedansları kaydetmek için EEG kayıt yazılımını açın ve EEG kanalını ayarlayarak bir çalışma alanı oluşturun. Ham verilerin kaydedileceği klasörü seçin. Bir dosya adı belirleyin.Kullanılacak kanal sayısını seçin. Örnekleme frekansını 1000 hertz olarak belirleyin ve filtreleri etkinleştir seçeneğinin işaretini kaldırın. EEG verilerini kaydetmeye başlamak için segmentasyonu etkinleştir seçeneğinin işaretini kaldırdığınızdan emin olun.EEG kaydedici programında önce monitor, ardından play butonuna tıklayın. Sonrasında, IMU kayıt yazılımında stream ve record butonlarına tıklayın. Kinematik verilerini kaydetmeye başlamak için, giriş çıkış kutusundaki basma düğmesini kullanarak deneyin başladığını bildiren üç tetikleme uygulayın.Başlangıç bazal verileri kaydederken bebeğin bir dakika boyunca dinlenmesine izin verin. Deneyi bebekle yaklaşık 15 dakika boyunca gerçekleştirin. Bebeğin bir taklit yanıtı vermesini sağlamaya çalışın.Deney sırasında bebeğin sergileyebileceği uzanma, kavrama, yeniden uzanma, sunma, keşfetme, gözlemleme ve taklit etme gibi çeşitli davranışları not edin. Bebek yorulduğunda veya EEG kayıt yazılımında 15 dakikalık etkileşim süresi dolduğunda, deneyciyi durdurmak için giriş çıkış bölmesine beş tetikleyici uygulayın. IMU yazılımındaki veri kaydını durdur (stop data recording) düğmesine tıklayın.IMU kayıtlarını sonlandırmak için akış iletişim kutusundaki durdur düğmesine tıklayın. Son olarak, kontrol yazılımındaki empedans kontrolü sekmesini seçerek nihai empedans değerlerini kaydedin. Empedansları kaydetmek için, önce empedans aç düğmesine ve ardından empedansları kaydet düğmesine tıklayın; EEG elektrotlarının 3D uzaysal koordinatlarını, EEG elektrot 3D tarayıcısı ve yazılımını kullanarak dijitalleştirin.Bunu yapmak için, yazılımdaki dosya menüsüne gidin ve yeni çalışma alanı seçeneğini belirleyin. Elektrot konum dosyasını çalışma alanının ilk sekmesine yükleyin. Ardından, tarama araç çubuğunda taramayı başlat'a tıklayın.Başlıktaki değişen ışık modellerini takip ederek elektrot konumlarını taramak için kamerayı kullanın. Kaynak görüntüleme için, yaşamın ilk iki yılına ait yaşa bağlı ortalama MRI şablonlarını içeren nörogelişimsel MRI halka açık veri tabanından yüksek çözünürlüklü T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleri edinin. Son olarak, anatomik MRI'da belirtilen referans noktaları ile 3D tarayıcı ile elde edilen referans noktalarını eşleştirerek geometrik dönüşümü elde etmek için EEG ve MRI uzaylarını korejistre edin.Beyin görüntüleme yazılımının kullanımı. Bu protokol, bir aktörle gerçekleştirilen senaryosuz sosyal etkileşim sırasında, serbestçe davranan bebeklerin niyetlerinin nöral kodlaması için yeni bir metodoloji sunmaktadır. Burada, EEG veri histogramları, analiz edilen davranışların her biri için uzaysal olarak temsili üç elektrottan gelen standardize edilmiş sinyalin dağılımını tanımlamaktadır. EEG ve IMU, serbestçe davranan bebeklerde davranışsal eylemleri öngörebilen, yüksek zamansal çözünürlüğe sahip nöral veriler sağlar.Burada, 20 aylık bir bebek için sınıflandırma doğruluğu bu hata matrisinde gösterilmiştir. Genel kod çözme doğruluğu %85,2'dir. Bu videoyu izledikten sonra, deneyciyle sosyal etkileşim kuran hatalı davranış sergileyen bebeklerden DEG ve kinematik verilerin nasıl toplanacağı konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız. Uzmanlaşıldığında, bu teknik doğru şekilde uygulandığı takdirde bir saat içinde tamamlanabilir.Bu prosedür uygulanırken, bebeğin çevreye karşı verdiği tepkilere dikkat etmek önemlidir; çünkü çevre onun için yabancı olabilir veya dikkatini dağıtabilir. Küçük, çocuk dostu bir oda ve odada dört kişiden daha azının bulunması, bebeğin yeni ortamdan kaynaklanabilecek kaygısının azaltılmasına yardımcı olabilir. Bu prosedürün ardından, beyin bölgeleri arasındaki etkileşim ve koordinasyonun beyin fonksiyonlarına nasıl katkıda bulunduğu gibi ek soruları yanıtlamak amacıyla fonksiyonel ve efektif bağlantısallık gibi diğer yöntemler uygulanabilir.Bu yeni tekniğin, nörokognitif rehabilitasyon mühendisliği alanındaki araştırmacıların otizm gibi bozukluk durumlarındaki beyin aktivitesini keşfetmelerine olanak sağlayacağına inanıyoruz.

a-novel-experimental-analytical-approach-to-multimodal-neural

Research

JoVE Journal

Behavior

Davranış

Bu makale, tüm vücut animasyon karakterleri, sanal sosyal etkileşimler gözlemleyerek sinirsel ilgisi araştırmak için fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ile birlikte kullanıldığı deneysel bir tasarım ortaya koymaktadır.

Sanal Sosyal Etkileşimleri Gözlem Sinir Bağlantılı Beyin Görüntüleme İncelenmesi

Yoğun dizi elektroensefalografi, bebeklerin ve yetişkinlerin sosyal bilişsel işlevlerin çalışma giderek kullanılmaktadır. Burada geleneksel metodolojiler, bebeklerin ve yetişkinlerin EEG eğitimi için önemli bir gelişme temsil eden bir metodoloji mevcut.

(Bebekler ve Yetişkin Yoğun Dizi Elektroensefalografi kullanarak Sosyal Biliş incelenmesi D EEG)

Yüksek yoğunluklu elektroensefalografi (dEEG), yaşamın ilk yıllarında beyin gelişimini ve plastisitesini incelemek için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Burada, bebek beynindeki hızlı işitsel işlemenin salınım dinamiklerini anlamak için geleneksel EEG kaydına dayanan sofistike analiz tekniklerinin bir uygulamasını sunuyoruz.

Bebek İşitsel İşleme ve Olaya ilişkin Beyin Salınımlılığı

Bu yeni protokol bebeklerde sosyal etkileşim sinirsel temellerini değerlendirmek için tasarlanmıştır. paradigma dil, ortak dikkat ve yüz yüze etkileşimi gibi sosyal girişler bebek sinir aktivasyonu ile ilgili ayrı nasıl çeşitli alay için tasarlanmıştır. Bebek EEG güç sosyal ve nonsocial koşulları hem sırasında kaydedilir.

Bir içi konular Deneysel Protokol Bebek EEG Sosyal Input Etkilerinin Değerlendirmek için

Küçük çocuklar değil PASİF dünyayı, gözlemlemek ama oldukça aktif keşfetmek ve çevreleri ile meşgul. Bu iletişim kuralı yol gösterici ilkeler ve bebeklerde kaydetmek için başa takılan göz izci ve yeni yürümeye başlayan çocuklar dinamik görsel ortamlar ve görsel dikkat doğal davranış bağlamında kullanmak için pratik öneriler sağlar.

Gaze eylem: doğal davranış sırasında çocuk dinamik görsel dikkat başa takılan göz izleme

Mevcut iletişim kuralı, fNIRS hyperscanning deneyler ve beyin beyin senkronizasyonu analiz açıklar. Daha fazla, sorunlar ve olası çözümleri tartışmak.

Hyperscanning deneyler fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi ile

Tercihli görünümlü bir paradigma kullanarak göz izleme çalışmaları, bebeklerin ortaya çıkan anlayışını ve dış görsel dünyasına dikkat etmek için kullanılabilir.

Göz Izleme ve Tercihli görünümlü paradigma kullanarak görsel dile bebek hassasiyetini keşfetme

Burada, baba inhibisyonu ve anne ihmali varlığında emzirme bozuklukları için insan dışı bir primat anne-bebek müdahalesi modeli sunuyoruz. Eş modeli videosu, ağrı gibi emzirme sorunları olan bebeklerle ilgili olarak primat ve insan bakıcılarını desteklemek için eğitimi tamamlar.

Baba İnhibisyonu ve Anne İhmali Varlığında Emzirme Bozuklukları için Anne-Bebek Müdahalesinin Ortak Bir Marmoset Modeli

Bu protokol, senkronize elektroensefalografi, elektrokardiyografi ve davranışsal kayıtların bir ev ortamında bebek bakıcısı ikililerinden nasıl yakalandığını açıklar.

Bebek-Bakıcının Sosyal Etkileşimleri için Ev Tabanlı EEG Hiper Tarama

Burada, MRI ortamlarında davranışsal izlemedeki zorlukların üstesinden gelen ve dış ipuçlarına talimatsız davranışsal tepkilerin tespit edilmesine olanak tanıyan bir video analiz hattı sunulmaktadır. Bu analiz, uyarılmış iç durum değişikliklerinin ve beyin genelindeki aktivitenin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını kolaylaştıracaktır.

Tüm Beyin Görüntüleme Sırasında Anne Davranış Tepkilerinin Profillenmesi

Bu protokol, beyin kodlamasını doğal bağlamlarda anlamak için gelişmiş hesaplamalı nöroetolojik yöntemlere dayanan entegre bir çerçeve sunar.

Nöroetolojik Yerleştirmeden Doğal Davranışın Kodunu Çözmek

Öğrenin, bebeklerin sosyal etkileşim sırasında serbest davranışlarında niyetin sinirsel kodlamasını EEG ve kinematik veri entegrasyonuyla nasıl çözümlenir. Bu yöntem, erken beynin gelişimindeki ayna nöron sistemi işlevini anlamaya yardımcı olur.

İnsan Bebekler Serbestçe-davrandığını Sosyal Etkileşim sırasında Niyet Multimodal Sinir Coded Yeni Bir Deneysel ve Analitik Bir Yaklaşım (Video) | JoVE Journal

İnsan Bebekler Serbestçe-davrandığını Sosyal Etkileşim sırasında Niyet Multimodal Sinir Coded Yeni Bir Deneysel ve Analitik Bir Yaklaşım

Daha fazla video keşfet