Utilizzo di realtà virtuale per trasferire conoscenza motoria da un lato a altro

Published 9/18/2017
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Behavior
 

Summary

Descriviamo un'impostazione basata romanzo di realtà virtuale che sfrutta il controllo volontario di una mano per migliorare le prestazioni del motore-abilità in altra mano (non qualificato). Ciò si ottiene fornendo feedback sensoriale basato sul movimento in tempo reale, come se la mano non addestrato è in movimento. Questo nuovo approccio può essere utilizzato per migliorare la riabilitazione di pazienti con emiparesi unilaterale.

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Ossmy, O., Mukamel, R. Using Virtual Reality to Transfer Motor Skill Knowledge from One Hand to Another. J. Vis. Exp. (127), e55965, doi:10.3791/55965 (2017).

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Abstract

Per quanto riguarda l'acquisizione di abilità motorie, formazione di movimento volontario fisico è superiore a tutte le altre forme di formazione (ad es. formazione di osservazione o passivo movimento delle mani del praticante di un dispositivo robotico). Questo ovviamente rappresenta una grande sfida nella riabilitazione di un arto paretica in quanto controllo volontario del movimento fisico è limitato. Qui, descriviamo un programma di formazione romanzo abbiamo sviluppato che ha il potenziale per eludere questa grande sfida. Abbiamo sfruttato il controllo volontario di una mano e fornite in tempo reale basati su movimento manipolati feedback sensoriale come se l'altra mano si sta muovendo. Visual manipolazione attraverso la realtà virtuale (VR) è stato combinato con un dispositivo che gioghi dita a sinistra per seguire passivamente i movimenti di destra dito volontaria. In soggetti sani, dimostriamo guadagni di prestazioni all'interno di una sessione avanzata di un arto in assenza di allenamento fisico volontario. Risultati nei soggetti sani indicano che formazione con l'unico programma di installazione di VR potrebbe anche essere utile per i pazienti con il hemiparesis di arto superiore, sfruttando il controllo volontario della loro mano sana per migliorare la riabilitazione della mano interessata.

Introduction

Pratica fisica è la forma più efficiente di formazione. Sebbene questo approccio sia ben consolidata1, è molto difficile nei casi in cui la capacità di motore base della mano formazione limitata2. Per aggirare questo problema, un corpo crescente di letteratura esaminato vari approcci indiretti di formazione motore.

Un tale approccio di formazione indiretta utilizza pratica fisica con una sola mano per introdurre miglioramenti delle prestazioni in altra mano (non praticata). Questo fenomeno, noto come Croce-formazione (CE) o trasferimento intermanual, è stato studiato estesamente 3,4,5,6,7,8,9 e per migliorare le prestazioni in vari compiti motori 10,11,12. Per esempio, nelle impostazioni di abilità di sport, gli studi hanno dimostrato che la formazione basket dribbling in una mano trasferisce a aumentato dribbling capacità nella mano di altri, non addestrato 13,14,15.

In un altro approccio indiretto, apprendimento motorio è facilitata attraverso l'uso di feedback visivo o sensoriale. Apprendimento tramite l'osservazione, è stato dimostrato che i miglioramenti significativi delle prestazioni possono essere ottenuti semplicemente osservando passivamente qualcun altro eseguire le attività16,17,18,19 ,20. Allo stesso modo, l'allenamento propriocettivo, in cui l'arto viene spostato passivamente, inoltre è stato indicato per migliorare le prestazioni del motore attività 12,21,22,23,24 , 25 , 26.

Insieme, queste linee di ricerca suggeriscono che input sensoriale svolge un ruolo importante nell'apprendimento. Qui, dimostriamo che manipolare online feedback sensoriali (visivi e propriocettivi) durante l'allenamento fisico di un arto risultati nel miglioramento delle prestazioni aumentata nell'arto controlaterale. Descriviamo un regime di allenamento che produce il risultato di ottenere prestazioni ottimali in una mano, in assenza del relativo addestramento fisico volontario. La novità concettuale del metodo proposto risiede nel fatto che unisce le tre diverse forme di apprendimento - vale a dire, l'apprendimento da osservazione, CE e movimento passivo. Qui abbiamo esaminato se il fenomeno della CE, insieme con mirroring feedback visivo e movimento passivo, può essere sfruttato per facilitare l'apprendimento in soggetti sani, in assenza di movimento fisico volontario dell'arto formazione.

Il concetto in questa impostazione differisce dal diretti tentativi addestrare fisicamente la mano. A livello metodologico - introduciamo un romanzo setup tra cui tecnologie avanzate come realtà virtuale 3D e personalizzati costruito dispositivi che consentono di manipolare l'input visivo e propriocettivo in un contesto ambientale naturale. Dimostrando il risultato migliore utilizzando la formazione proposta ha conseguenze chiave per l'apprendimento del mondo reale. Ad esempio, i bambini utilizzare il feedback sensoriale in un modo che è diverso da quella degli adulti27,28,29 e al fine di ottimizzare l'apprendimento motorio, i bambini possono richiedere lunghi periodi di pratica. L'uso di CE insieme con feedback sensoriale manipolato potrebbe ridurre la durata di addestramento. Inoltre, acquisizione di competenze di sport potrebbe essere facilitata utilizzando questo tipo di formazione sofisticati. Infine, questo può rivelarsi utile per lo sviluppo di un nuovo approccio per la riabilitazione dei pazienti con deficit unilaterale del motore come l'ictus.

Protocol

il seguente protocollo è stata condotta conformemente alle linee guida approvate dall'umano comitato etico di Tel-Aviv University.The Studio include 2 esperimenti – uno utilizzando visual manipolazione e un'altra combinazione visual con manipolazione sensoriale propriocettiva. Gli oggetti erano sani, destra mano (secondo il questionario di manualità di Edimburgo), con visione normale e nessun segnalato deficit cognitivi o problemi neurologici. Erano ingenui per lo scopo dello studio e fornito il consenso informato scritto a partecipare allo studio.

1. impostazione dell'ambiente di realtà virtuale

  1. i soggetti sedersi su una sedia con le mani in avanti e i palmi delle mani rivolti verso il basso.
  2. Inserire sulla realtà virtuale (VR) auricolare con la testa-montata fotocamera 3D specializzata per fornire feedback visivo online dell'ambiente reale. Assicurarsi che il video dalla fotocamera è presentato nella cuffia VR.
    Nota: Il video è presentato da c# codebase software personalizzato, costruito basato su un motore di rendering 3D open source, multipiattaforma,.
  3. Ha messo i guanti di sig.-compatibili di rilevamento del movimento che consentono il monitoraggio online di flessione dito individuale in ogni mano. Assicurarsi che il software incorpora mani virtuali in una specifica posizione nello spazio, tale che i soggetti vedere mani virtuale solo quando guardano verso il luogo dove si sarebbe normalmente le mani reali.
  4. In tutto l'intero esperimento, assicurarsi che il software registra la configurazione di mano fornita dai guanti.
    Nota: Il movimento di mano virtuale incorporato è controllato dal software stesso che utilizza C-based application programming interface (API) per l'accesso alle informazioni di dati e gesto crude calibrate dai guanti inclusi gli angoli tra le dita ' giunti.
  5. Inserire i soggetti ' mani in un movimento specializzato dispositivo di controllo e cinghia dita destra e sinistra individualmente per i pistoni. Assicurarsi che i soggetti possono muovere le dita della mano destra separatamente.
    Nota: I pistoni di dito della mano destra spostano un pistone su un potenziometro secondo il grado della loro flessione. Questo a sua volta controlla un modulo che legge la posizione di ogni potenziometro su ogni dito della mano destra e motori di potenze che spingi/tira il corrispondente a sinistra della mano nella posizione corrispondente.
  6. Verificare che il movimento volontario delle dita mano sinistra è limitato chiedendo i soggetti per spostare la mano sinistra mentre si trova all'interno del dispositivo.
    Nota: Poiché solo il movimento del dito mano (a destra) attiva attiva i motori, movimento del dito mano sinistra volontaria è Impossibile quando il dispositivo è acceso.

2. L'esperimento

Nota: vedere la Figura 1 per le fasi sperimentali. Ogni oggetto ha subito tre sessioni sperimentali di istruzione-valutazione-treno-valutazione. I dettagli delle istruzioni e delle fasi di valutazione sono forniti nella sezione risultati rappresentativi.

  1. Sleghiamo soggetti ' le mani dal dispositivo di controllo di movimento.
  2. Sono i soggetti di eseguire un movimento di sequenza di 5 cifre dito unimanual ripetutamente con precisione e rapidamente possibile con la mano non-addestramento in un lasso di tempo pre-definito (ad es. 30 s). Ogni flessione dito individuale deve essere almeno di 90 gradi.
    Nota: Le dita sono numerate da indice (1) al mignolo (4) e le istruzioni comprendono una specifica sequenza di 5 cifre. Se la sequenza è 4-1-3-2-4, sono i soggetti di spostare le dita nel seguente ordine: little-Indice-anello-medio-piccolo.
  3. Dopo la valutazione (punto 2.2), le mani del soggetto per il dispositivo di controllo del movimento della cinghia.
  4. Cue il paziente alla fase prossima formazione per eseguire la sequenza di movimenti delle dita con la mano attiva in modo self-paced.
  5. Ripetere la valutazione mette in scena nuovamente 2.1-2.2.

3. Analizzando i dati comportamentali e miglioramenti delle prestazioni di calcolo

  1. nel software personalizzato che legge i file di dati dei guanti registrati durante gli esperimenti, fare clic su ' caricare i dati mano sinistra ' e scegliere i file creati nella ' mano sinistra Acquisire ' cartella sotto il soggetto pertinente.
    Nota: Sono presenti diverse cartelle per pre- e post-valutazioni. I nomi di file contengono l'identificazione di passaggio di valutazione.
  2. Clic ' caricare dati di mano destra ' e scegliere i file creati nella ' mano destra catturare ' cartella sotto il soggetto pertinente.
  3. Fare clic su ' andare ' per riprodurre e visualizzare i movimenti di mani virtuale durante l'ogni fase di valutazione sulla base dei dati registrati dai sensori nel guanto di tracciamento del movimento.
  4. Per ogni passaggio di valutazione e ogni oggetto separatamente, contare il numero di completo e corretto dito sequenze (P) eseguita con la mano non addestrati.
    Nota: Un movimento del dito è considerato valido solo quando l'angolo tra la falange prossimale e il metacarpo raggiunto 90 ˚. Una sequenza di 5 cifre è considerata completa e corretta solo se tutti i movimenti delle dita erano validi.
  5. Calcola prestazioni guadagni indice (G) secondo la seguente formula:
    Equation
    dove P post_training/p pre_training corrispondono al soggetto ' prestazioni di s (numero di sequenze di dito completa) nella formazione post/pre valutazione stadio rispettivamente.

Representative Results

36 soggetti in due esperimenti formati per eseguire rapide sequenze di movimenti delle dita mano destra mentre feedback sensoriale (visual/propriocettiva) è stato manipolato. Le dita erano numerate da indice (1) al mignolo (4) e ogni soggetto è stato chiesto di imparare tre diverse sequenze in tre sessioni consecutive sperimentale come: 4-1-3-2-4, 4-2-3-1-4 e 3-1-4-2-3. Ogni sequenza/sessione è stata associata con un tipo di formazione specifica e l'associazione tra la sequenza e il tipo di formazione è stato controbilanciato attraverso gli oggetti. All'inizio di ogni sessione, soggetti sono stati presentati con uno scivolo di istruzione che raffigurava due illustrazioni a mano (destro e sinistro) con dita numerate e una specifica sequenza di numero 5 sotto, che rappresenta la sequenza di movimenti delle dita deve essere appreso (Vedi Figura 1). La diapositiva di istruzioni (12 s) è stata seguita dalla pre-formazione fase di valutazione (30 s). In questa fase, online feedback visivo è costituito da un display di due mani virtuale cui movimenti delle dita erano aggiogati in tempo reale ai movimenti delle dita effettiva degli oggetti (mani virtuali erano basate su un modello disponibile nella casella degli strumenti guanti 5DT). Così, mano sinistra reale movimento era accompagnato da un feedback visivo del movimento di sinistra mano virtuale (conforme). Gli oggetti sono stati incaricati di eseguire ripetutamente la sequenza più velocemente e più accuratamente possibile con la loro mano sinistra. In fase di formazione seguenti, soggetti addestrati nella sequenza sotto una determinata condizione sperimentale in modo self-paced. La fase di formazione contenuta 20 blocchi, ogni blocco di formazione durato 15 s seguita da 9 s di giallo schermo vuoto, che ha servito come spunto per il periodo di riposo. Abbiamo utilizzato 20 isolati di formazione, che nel nostro caso erano sufficienti per ottenere differenze significative tra le condizioni. Infine, una post-formazione fase di valutazione identica alla valutazione pre-allenamento è stato condotto. Ogni oggetto ha subito tre tali sessioni sperimentali di istruzione-valutazione-treno-valutazione. Ogni sessione sperimentale è stato associato con una sequenza di formazione unica condizione e dito. Nell'esperimento 1, abbiamo confrontato i valori di indice G attraverso le seguenti condizioni di formazione: formazione (1) tramite l'osservazione - soggetti passivamente osservate la mano sinistra virtuale eseguendo la sequenza, mentre entrambe le mani reali erano immobile; (2) CE - soggetti addestrati fisicamente con la mano destra mentre ricevevano congruenti online feedback visivo del movimento della mano destra virtuale; (3) CE + Visual manipolazione (VM) - importante, l'installazione VR ci ha permesso di creare una condizione sperimentale 3d unica in cui soggetti addestrati fisicamente con la mano destra mentre ricevevano online feedback visivo di sinistra (incongruente) mano virtuale movimento (CE + VM condizione). Movimento del dito di sinistra mano virtuale è stata basata sul movimento del dito mano destra reale rilevato dai guanti (punto 1.4). In tutte le condizioni - il palmo delle mani dei soggetti erano rivolto verso l'alto. Il ritmo del movimento del dito mano virtuale nella formazione da condizione di osservazione (condizione 1) è stato impostato in base il passo medio del soggetto durante la precedente mano destra attiva (condizioni 2 e 3). In casi dove l'ordine delle condizioni di formazione dovuto controbilanciare era tale che la formazione di osservazione era primo, il ritmo è stato impostato in base il passo medio del soggetto precedente. Tutti i confronti di indice G erano eseguiti in modo entro-oggetto accoppiato-attraverso le condizioni differenti di addestramento.

Mano sinistra guadagni di prestazioni dopo l'allenamento in condizione 3 (CE + manipolazione Visual) sono stati significativamente più alto rispetto i guadagni ottenuto dopo formazione tramite l'osservazione della mano sinistra (condizione 1; p < 0,01; due code t-prova accoppiata) o in seguito a destra mano di allenamento con feedback visivo congruenti – la forma tradizionale del CE (condizione 2; p < 0.05; due munito test t accoppiato; Figura 2 e tabella 1). È interessante notare che, l'allenamento con feedback visivo incongruenti (CE + VM) ha reso più alto guadagno di prestazioni rispetto alla somma dei guadagni ottenuti dai due tipi di formazione di base: formazione fisico della mano destra e la formazione tramite l'osservazione di sinistra senza fisico movimento. Questo effetto super additivo dimostra che guadagni di prestazioni nella mano sinistra non lineare sono potenziati se mano destra formazione è completata con la mano sinistra un feedback visivo che è controllato dal soggetto. Ciò implica che la CE e l'apprendimento tramite l'osservazione sono processi interagenti che possono essere combinati ad un sistema di apprendimento romanzo.

Inoltre abbiamo esaminato in un altro set di 18 soggetti sani se l'aggiunta di movimento della mano sinistra passivo possa migliorare ulteriormente prestazioni di mano sinistra. A tal fine in studio 2, gli oggetti hanno subito un protocollo simile con 3 tipi di allenamento, mentre le loro mani sono state collocate all'interno del dispositivo su misura suddetto (passaggio 1.7) che controlla il movimento del dito mano sinistra. In questo esperimento, soggetti addestrati per 10 isolati. Ogni blocco di formazione durato 50 s seguita da 10 s di una schermata vuota gialla che ha servito come spunto per il periodo di riposo. Sono stati utilizzati i seguenti tre tipi di formazione: (1) CE + VM – Croce formazione accompagnata da manipolato feedback visivo (simile alla condizione 3 dallo studio 1); (2) CE + PM – standard cross-formazione (cioè movimento attivo mano destra + feedback visivo del movimento della mano destra virtuale), insieme al movimento passivo aggiogato (PM) della mano sinistra; (3) CE + VM + PM – soggetti addestrati fisicamente con la mano destra mentre input visivo è stato manipolato tale che corrispondente movimento della mano virtuale a sinistra è stata visualizzata (simile alla condizione 3 usati nel primo studio). Tuttavia, inoltre, movimento attivo dito mano destra ha provocato nel movimento del dito mano sinistra passiva aggiogati attraverso il dispositivo.

L'aggiunta di movimento del dito sinistro passivo alla manipolazione visiva, ha reso i guadagni di prestazioni sinistro più alti (Figura 3 e tabella 2), che erano significativamente superiori ai guadagni di prestazioni dopo la manipolazione visual da solo (condizione 1; p < 0,01; due code accoppiato t-test). Si noti che anche se la condizione di formazione CE + VM era simile a quello dello studio 1, i valori assoluti di G sono solo paragonabili attraverso condizioni all'interno dello studio stesso. Questo è dovuto al fatto che (1) formazione design è stato leggermente diverso (nello studio 2 palme di fronte giù e non il backup grazie al dispositivo, di diversa durata/numero di blocchi di formazione) e (2) ogni esperimento è stato condotto su un gruppo diverso di soggetti. Importante, all'interno di ogni studio, ogni oggetto eseguito tutti i tre tipi di allenamento e indici G attraverso circostanze vengono confrontati in modo accoppiato.

Figure 1
Figura 1. Sperimentare Design. Illustrazione schematica di una singola sessione sperimentale in studio 1. Ogni soggetto eseguita 3 tali sessioni. In ogni sessione, una sequenza univoca di cinque cifre è stata presentata insieme ad uno schizzo delle dita mappate. Dopo le istruzioni, i soggetti hanno eseguito la sequenza più veloce e più preciso possibile, usando la loro mano sinistra per la valutazione iniziale del livello di prestazioni. Successivamente, soggetti addestrati alla sequenza da uno dei tipi di allenamento (Vedi risultati rappresentativi) in maniera autogestita. Dopo l'allenamento, soggetti ripetono la fase di valutazione per la ri-valutazione del livello di prestazioni. Nello studio 2, il disegno complessivo era simile, con differenti durate/quantità di formazione blocchi (dettagliati nei risultati rappresentativi). Mani nella figura rappresentanola mano attiva solo (il feedback visivo contenuta sempre due mani virtuali). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2. Studio 1 – prestazioni di mano sinistra. Allenamento fisico con la mano destra mentre riceveva un feedback visivo online come se la mano sinistra si muove (CE + visual manipolazione; VM; rosso) ha provocato più alti guadagni di prestazioni di mano sinistra rispetto le altre condizioni di formazione esaminate: mano sinistra osservazione (giallo) e la croce-educazione senza manipolazione visiva (ossia formazione di mano destra + congruenti feedback visivo della mano destra virtuale movimento; verde). Le barre di errore indicano SEM attraverso 18 soggetti. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3. Studio 2 – miglioramento delle prestazioni di mano sinistra. Il più alto guadagno di prestazioni di mano sinistra è stato ottenuto quando formazione trasversale con manipolazione visual è stato combinato con il movimento del dito mano sinistra passivo dal dispositivo (CE + VM + PM; rosso chiaro). Questo miglioramento era significativamente superiore a quella ottenuta seguendo la formazione trasversale con manipolazione visiva (CE + VM; rosso) e croce educazione propriocettiva manipolazione (CE + PM; verde). Le barre di errore indicano SEM attraverso 18 soggetti. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Table 1
Tabella 1. 1 dati di studio. Prestazioni del singolo soggetto (P) durante le fasi di valutazione pre- e post-formazione nello studio 1. Ogni cella rappresenta il numero di sequenze di 5 cifre complete correttamente eseguite entro 30 s. S – soggetto numero. Per favore clicca qui per scaricare questa tabella.

Table 2
Tabella 2. 2 dati di studio. Stessa tabella 1 per Studio 2. Nota che la durata e mano orientamento in questo esperimento di formazione erano diverso da quello Esperimento 1 (Vedi testo). Per favore clicca qui per scaricare questa tabella.

Discussion

Descriviamo un setup di romanzo di formazione e dimostrare come l'incorporamento di feedback sensoriale virtuale in un ambiente reale ottimizza l'apprendimento motorio in una mano che non è addestrata sotto controllo volontario. Abbiamo manipolato feedback in due modalità: visivi e propriocettivi.

Ci sono pochi passi critici nel protocollo presentato. In primo luogo, il sistema è costituito da diversi componenti separati (guanti, cuffia VR, fotocamera e dispositivo di movimento passivo) che devono essere collegati con attenzione durante l'impostazione dell'ambiente di VR. A tal fine, lo sperimentatore deve mantenere l'ordine esatto descritto nel protocollo e verificare la convenienza degli oggetti.

La combinazione di manipolazione visiva e propriocettiva durante l'allenamento introdotto miglioramenti delle prestazioni significativamente più alti nella mano non addestrati rispetto altri tipi di formazione esistenti come l'apprendimento da osservazione17e CE3 con e senza braccio-mano passiva movimenti24,25,26.

È una questione aperta se le prestazioni avanzate guadagna nella dimostrazione attuale generalizza ad altri compiti, formazione durate, le modalità di feedback o identità di mano (sinistra mano attiva, o bi-manuale di movimenti). Lo studio corrente è stato limitato ai soggetti destrimani utilizzando un task di sequenza semplice dito. Inoltre, la manipolazione di propriocezione nel setup attuale si basa su un sistema che permette movimenti molto limitati (ad esempio di flesso estensione del dito) per una formazione relativamente a breve termine. Ulteriore lavoro è necessaria per stabilire la generalizzabilità del setup presentato ad altri tipi di comportamenti.

La configurazione attuale può essere esteso in diversi modi. In primo luogo, nuovi tipi di modalità possono essere aggiunti, ad esempio, diversi suoni uditiva associazione ai movimenti delle dita diverse durante l'operazione di sequenza. Questo potrebbe causare un effetto sopra-additivi che ottimizzerà ulteriormente apprendimento nella mano non addestrata. In secondo luogo, il design attuale del sistema consente un facile swap tra la mano in movimento volontaria (mano destra nella descrizione dell'attuale) e la mano passivamente aggiogata (mano sinistra). Gli studi futuri possono capitalizzare su questa flessibilità per esaminare come direzionalità di trasferimento (tra dominante e non dominante mani3) per modificare il livello di miglioramento delle prestazioni quando si utilizzano le manipolazioni sensoriale presentate. Infine, l'unica installazione VR che abbiamo sviluppato può essere adattato a compiti più complessi (in contrasto con il compito di sequenza semplice dito). Simulazione virtuale di oggetti esterni quali sfere, perni e tavole può essere integrato nell'ambiente reale fornendo un'esperienza di formazione ricca e coinvolgente.

Per quanto riguarda le applicazioni future, l'effetto descritto in questo studio può essere facilmente utilizzato con popolazioni cliniche quali pazienti con emiparesi superiore-membro introducendo l'allenamento fisico con la mano sana e fornire un feedback visivo come se la mano malata è in movimento. Dato che il controllo volontario dell'arto interessato è limitato a tali popolazioni, questo programma di formazione ha il potenziale di eludere le sfide della terapia fisica diretta della mano interessata e forse con conseguente migliore recupero tariffe30 ,31. Questo approccio, sfruttando il fenomeno della cross-educazione e specchio-terapia, insieme alle attività di riabilitazione ben consolidata, precedentemente non è stato testato in pazienti clinici e ha il potenziale per fornire una riabilitazione più efficiente regime. Infine, dal momento che questa configurazione è parzialmente signor compatibile, consente l'utilizzo del intero-cervello risonanza magnetica funzionale (fMRI) per sondare i circuiti neurali rilevanti impegnati durante tale formazione12.

Disclosures

Gli autori dichiarano di non avere nessun concorrenti interessi finanziari.

Acknowledgements

Questo studio è stato sostenuto dal programma di pianificazione e Budgeting Comitato e la Israel Science Foundation (concessione n. 51/11) e The Israel Science Foundation I-CORE (concede n. 1771/13 e 2043/13) (R.M.); la borsa di studio Sagol Yosef per ricerca in neuroscienza, l'israeliano presidenziale onorario borsa di studio per ricerca in neuroscienza e la comunione di Sagol scuola di neuroscienze (O.O.). I finanziatori non avevano alcun ruolo nel disegno dello studio, raccolta dati e analisi, decisione di pubblicare o preparazione del manoscritto. Gli autori ringraziano Kagan E. e r. Hakim per aiuto con acquisizione dati, Lihi Sadeh e Yuval Wilchfort con le riprese e l'installazione e O. Levy e Siman Tov Y. da Rehabit-Tec System per fornire l'accesso al dispositivo di movimento passivo.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Oculus Development Kit 1 Oculus VR The Oculus Rift DK1 is a virtual reality headset developed and manufactured by Oculus VR, and contains development kit.
5DT Data Glove 14 MRI Right-handed and left handed Fifth dimension Technologies 100-0009 and 100-0010 The 5DT Data Glove Ultra is designed to satisfy the stringent requirements of modern Motion Capture and Animation Professionals. It offers comfort, ease of use, a small form factor and multiple application drivers. The high data quality, low cross-correlation and high data rate make it ideal for realistic realtime animation.
PlayStation Eye Camera Sony The PlayStation Eye (trademarked PLAYSTATION Eye) is a digital camera device, similar to a webcam, for thePlayStation 3. The technology uses computer vision and gesture recognition to process images taken by the camera.
REHABILITATION SYSTEM REHABIT-TEC Rehabit-Tec www.rehabit-tec.com The Rehabit-Tec Rehabilitation system is a rehabilitation system intended to allow a CVA injured individual advance self rehabilitation on the basis of mirror movements

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