This protocol presents a novel methodology for the neural decoding of intent from freely-behaving infants during unscripted social interaction with an actor. Neural activity is acquired using non-invasive high-density active scalp electroencephalography (EEG). Kinematic data is collected with inertial measurement units and supplemented with synchronized video recording.
Understanding typical and atypical development remains one of the fundamental questions in developmental human neuroscience. Traditionally, experimental paradigms and analysis tools have been limited to constrained laboratory tasks and contexts due to technical limitations imposed by the available set of measuring and analysis techniques and the age of the subjects. These limitations severely limit the study of developmental neural dynamics and associated neural networks engaged in cognition, perception and action in infants performing “in action and in context”. This protocol presents a novel approach to study infants and young children as they freely organize their own behavior, and its consequences in a complex, partly unpredictable and highly dynamic environment. The proposed methodology integrates synchronized high-density active scalp electroencephalography (EEG), inertial measurement units (IMUs), video recording and behavioral analysis to capture brain activity and movement non-invasively in freely-behaving infants. This setup allows for the study of neural network dynamics in the developing brain, in action and context, as these networks are recruited during goal-oriented, exploration and social interaction tasks.
मौलिक मानव क्षमताओं में से एक रणनीतिक लक्ष्यों और पुरस्कार की सेवा में जानने के लिए और क्रिया (कार्रवाई उत्पादन) तैनात करने की क्षमता है, उचित सामाजिक प्रतिक्रियाओं का उत्पादन करने के क्रम में सामाजिक भागीदारों (कार्रवाई समझ) के लक्ष्यों को गिरफ्तार करने की क्षमता है, और क्षमता अवलोकन और नकली 1 के माध्यम से दूसरों से सीखने के लिए। इन संज्ञानात्मक मोटर क्षमताओं के तंत्रिका आधार तथाकथित दर्पण न्यूरॉन सिस्टम के लिए, कम से कम हिस्से में, जिम्मेदार ठहराया गया है; एक एक कार्रवाई प्रदर्शन किसी से देखता है और जब एक कार्रवाई करता है जब सोचा है कि एक प्रणाली लिप्त होने के लिए। हालांकि, दर्पण न्यूरॉन सिस्टम और कार्रवाई समझ के बीच संभावित कड़ी अभी तक अच्छी तरह से एक समझ नहीं है। मानव शिशुओं में इस दर्पण न्यूरॉन सिस्टम के उद्भव और विकास का अध्ययन इरादे और सुक्ष्म गति डेटा के लिए सहसंबद्ध मस्तिष्क की गतिविधियों की मल्टी मॉडल डाटा अधिग्रहण की तकनीकी सीमाओं) एक के द्वारा बाधा उत्पन्न की गई है, ख) अप्राकृतिक (जैसे, एक वीडियो टेप में दिखाया गया एक एजेंट के साथ सामाजिक संपर्क, electroencephalographic दौरान कलाकृतियों को कम करने के लिए एक अभी भी मुद्रा बनाए रखने के लिए की जरूरत है (ईईजी) रिकॉर्डिंग, आदि) कर रहे हैं कि प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल द्वारा थोपे गए, और ग) संचार / भाषा अवरोधों युवा शिशुओं / बहुत निर्देश दे और व्यवहार को मान्य करने के अनुसंधानकर्ता की क्षमताओं को सीमित कि toddlers जब परीक्षण।
बदलती तंत्रिका और प्राकृतिक व्यवहार में व्यवहार गतिशीलता का एक बेहतर समझ के लिए, हम छोटे बच्चों में लक्ष्य उन्मुख और सामाजिक व्यवहार में उभर के तंत्रिका substrates के समय हल अध्ययन की अनुमति देता है कि एक उपन्यास प्रयोगात्मक और विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण विकसित किया है। विशेष रूप से, हम एक प्रयोगकर्ता के साथ बातचीत के दौरान स्वतंत्र रूप से व्यवहार कर रही शिशुओं से रिकॉर्ड मस्तिष्क गतिविधि और आंदोलन करने के लिए एक ईईजी आधारित मोबाइल ब्रेन इमेजिंग (Mobi) दृष्टिकोण 2 तैनात किया है। जड़त्वीय माप इकाइयों (Imus) सोम के लिए इस्तेमाल किया गयाItor का विषय है और प्रयोगकर्ता के कीनेमेटीक्स।
ईईजी तकनीक और जड़त्वीय सेंसर एक प्रयोगकर्ता / अभिनेता के साथ एक अलिखित बातचीत में 'शिशुओं कार्रवाई नकली और लक्ष्य उन्मुख व्यवहार से जुड़े तंत्रिका पैटर्न और सक्रियण अध्ययन करने के लिए इस्तेमाल किया गया। ऐसे पहुंच-समझ के रूप में कार्रवाई, प्रस्ताव तक पहुँचते हैं, बाकी का निरीक्षण, और पता लगाने के नकली में शामिल संज्ञानात्मक मोटर प्रक्रियाओं के सभी भाग रहे हैं। इसके अलावा, हम जिससे मस्तिष्क भर न्यूरोनल धाराओं के spatiotemporal गतिशीलता के अध्ययन, व्यवहार कार्य के दौरान मस्तिष्क के भीतर बिजली क्षमता का जनरेटर स्थानीयकरण करने के लिए स्रोत के आकलन का उपयोग करें। इसी प्रकार हम आकलन और सेंसर (ईईजी) और / या स्रोत रिक्त स्थान में तंत्रिका गतिविधि में कार्रवाई प्रासंगिक spatio- लौकिक पैटर्न की पहचान करके इन व्यवहार कार्यों का पूर्वानुमान को मापने के लिए मशीन सीखने एल्गोरिदम तैनात। घालमेल पारंपरिक ERD / नेताओं, स्रोत और डिकोडिंग विश्लेषण एक अधिक व्यापक और शहरी प्रदानइस तरह के व्यवहार के तंत्रिका आधार की ताल विवरण।
इस सेटअप हमें Mobi दृष्टिकोण 2,3 के लाभ का फायदा उठाने और शिशु और वे स्वाभाविक रूप से प्रतिबंध के बिना हो ही प्रयोगकर्ता के बीच सामाजिक संबंधों का अध्ययन करने की अनुमति दी।
प्रोटोकॉल, समय से इस विषय में वह / वह छोड़ देता है, पूरा करने के लिए लगभग 1 घंटा लगता है समय के लिए आता है। इस तरह के बालों की लंबाई और इस विषय के सहयोग जैसे कारकों के आधार पर 25 मिनट – आईएमयू / ईईजी सेटअप समय और इलेक्ट्रोड स्थान अधिग्रहण 15 से भिन्न होता है। उपकरण के प्रारंभ और विन्यास 10 मिनट तक कहते हैं, और परीक्षण सत्र के लगभग 15 मिनट तक रहता है। Hypoallergenic जेल से शिशु के सिर की सफाई सहित Imus और ईईजी टोपी, का हटाया, 5-10 मिनट लगते हैं।
वर्णित प्रोटोकॉल वे वास्तविक समय में एक प्रयोगकर्ता के साथ बातचीत कर रहे हैं, जबकि स्वतंत्र रूप से व्यवहार कर रही शिशुओं से डेटा एकत्र करने के लिए एक पद्धति प्रस्तुत करता है। यह एक साथ सामरिक शरीर स्थानों में Imus साथ विज्ञान सम्बन्धी डेटा रिकॉर्डिंग करते हुए तंत्रिका गतिविधि पर कब्जा करने के लिए मोबाइल ब्रेन इमेजिंग प्रौद्योगिकी (खोपड़ी ईईजी) कार्यरत हैं। प्रयोग सत्र भी एक वीडियो कैमरा के द्वारा दर्ज की गई है। तीन डेटा रिकॉर्डिंग सिस्टम एक कस्टम ट्रिगर प्रणाली का उपयोग कर सिंक्रनाइज़ कर रहे हैं।
वह / वह स्वतंत्र रूप से प्रयोग सत्र के दौरान बढ़ रहा है के रूप में ईईजी और आईएमयू सिस्टम अधीन करने के लिए पैसे की कमी कर रहे हैं। सही ढंग से कीनेमेटीक्स पर कब्जा करने में सक्षम हो Imus सुरक्षित रूप से पैसे की कमी किए जाने की जरूरत है। विषय से भरा स्वेच्छापूर्ण गतिशीलता सुनिश्चित करने के उपकरण के रूप में संभव के रूप में न्यूनतम दखल हो गया है; इस प्रकार धारक का उपयोग ईईजी के इलेक्ट्रोड केबल और ईईजी नियंत्रण बॉक्स का समर्थन है। प्रयोगकर्ता तो लगभग 15 मिनट के लिए शिशु के साथ सूचना का आदान प्रदान। infaNT बातचीत के दौरान व्यवहार की एक उम्र पर निर्भर प्रदर्शनों की सूची को प्रकाश में लाना होगा। ये निरीक्षण, का पता लगाने, आराम, तक पहुँचने-समझ तक पहुँचने के प्रस्ताव शामिल हैं, और नकल। हालांकि, कुछ शिशुओं के कारण थकान, आराम, या तनाव की कमी के सत्र में सहयोग करने के लिए तैयार नहीं होगा। बच्चे उसे / उसे से नकारात्मक प्रतिक्रियाओं की घटना को रोकने के लिए सबसे गतिशील और सक्रिय है जब प्रयोग अनुसूची करने के लिए सुनिश्चित करें।
प्रयोग की प्रकृति सत्र के दौरान दर्ज आंकड़ों की गुणवत्ता के लिए जोखिम प्रस्तुत करता है। इसलिए, यह रिकॉर्डिंग सत्र शुरू करने से पहले सभी कनेक्शन और डेटा की गुणवत्ता का परीक्षण करने के लिए, और सत्र के दौरान लगातार उन पर नजर रखने के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा ईईजी सिस्टम गुणवत्ता डेटा रिकॉर्डिंग नहीं है, तो सॉफ्टवेयर रोकने के लिए और सभी कनेक्शनों हाल चलाना। सॉफ्टवेयर शुरु या लैपटॉप के लिए वापस उपकरण जोड़ने से पहले, रिकॉर्डिंग हार्डवेयर की निकटता से सभी संभव शोर सूत्रों का कहना है (यानी, बिजली आपूर्ति) को हटा दें। ईईजी हार्डवेयर बिजली के शोर सूत्रों के करीब रखा है, तो पर्यावरण शोर उठा सकता है कि संकेत एम्पलीफायरों भी शामिल है। आईएमयू रिसीवर के लिए, रिसीवर और प्रयोग और शिशु के बीच दृष्टि की लाइन में कोई हस्तक्षेप नहीं है सुनिश्चित करें।
इस प्रयोगात्मक सेटअप खोपड़ी की सतह पर बिजली की गतिविधि को मापने के द्वारा उच्च अस्थायी समाधान तंत्रिका डेटा प्रदान करता है। हाल के अध्ययनों से इस प्रस्तावित डेटा संग्रह दृष्टिकोण तंत्रिका को बेहतर ढंग से समझने के लिए ले जा सकता है, सुझाव है कि अर्थपूर्ण आंदोलनों 20 के लिए वर्गीकरणीय जानकारी की पहचान करने के लिए, पूरे शरीर कीनेमेटीक्स के साथ मिलकर इन संकेतों के उपयोग की व्यवहार्यता, और कार्यात्मक आंदोलनों 21,22 दिखा दिया है शिशुओं में नकली का आधार है।
मस्तिष्क की गतिशीलता 13,20,21 के लिए लागू शक्तिशाली मशीन सीखने एल्गोरिदम विशेषता हाल ही में योगदान अधिक प्राकृतिक एसई में सतह क्षमता का अध्ययन करने के लिए एक से बढ़ टूलकिट निर्माण कर रहे हैंttings। इस प्रस्तावित सेटअप अनुसंधान के सवालों के लिए संभावनाओं की एक स्पेक्ट्रम 2,22 संबोधित किया जाना है। विशेष रूप से, यह विषयों की एक बड़ी जनसंख्या के आधार पर शिशुओं की संज्ञानात्मक मोटर विकास के तंत्रिका आधार को समझने के) एक पर ध्यान केंद्रित अनुसंधान के लिए लागू किया जा सकता है; ख) भेजे गए व्यवहार कार्रवाई के भविष्य कहनेवाला होना चाहिए जो 'कार्रवाई और संदर्भ' में बच्चे की मंशा के तंत्रिका आधार समझ; ग) विकासशील मस्तिष्क में व्यक्तित्व और परिवर्तनशीलता को चिह्नित करने के लिए आम और अद्वितीय तंत्रिका पैटर्न बढ़ाता; और डी) नकली और सीखने की प्रक्रिया के उद्भव का अध्ययन। इन लक्ष्यों को जानकारीपूर्ण मस्तिष्क उत्पन्न क्षमता और आंदोलन या मांसपेशी कलाकृतियों 12,20,23 में दोनों सांख्यिकीय अमीर डेटा के साथ सौदा कर सकते हैं कि मशीन सीखने एल्गोरिदम की तैनाती करना पड़ेगा।
इस अध्ययन शिशु ईईजी डेटा का उपयोग cortical स्रोतों और बिजली के क्षेत्र में क्षमता का अनुमान लगाने के लिए प्रयास करता है। की वजह सेऐसे शिशु सिर चालकता मूल्यों और cortical बात की मोटाई में ज्ञान की कमी के रूप में तकनीकी कठिनाइयों, सिर मॉडल की सटीक मॉडलिंग एक मुश्किल काम है। आगे की पढ़ाई के शिशुओं 24 में noninvasive क्षेत्रीय ऊतक चालकता के अनुमान के लिए आवश्यक हैं। शिशु एमआरआई डेटा के cortical सतह विभाजन की वजह से विकासशील मानव मस्तिष्क 25 की छवियों में पाया गरीब विपरीत करने के लिए एक अतिरिक्त चुनौती प्रस्तुत करता है। भविष्य के अनुसंधान इन कठिनाइयों को संबोधित करने की जरूरत है और शिशु विकास और व्यवहार के विभिन्न neurophysiological संबद्ध अनुमान है।
अंत में, प्रस्तावित प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल और विधियों ऐसे संभावित आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम विकार (एएसडी) के साथ शिशुओं के रूप में विकास विकलांग के साथ उन लोगों के अध्ययन में तैनात किया जा सकता है। इस तरह के एक आवेदन में, यह दो समूहों (नियंत्रण और एएसडी) को चिह्नित करने के लिए एक नियंत्रण समूह और उपयुक्त विकासात्मक आकलन शामिल करने के लिए वांछनीय होगा। परीक्षा के लिएमिसाल, एक अध्ययन समूह आत्मकेंद्रित नैदानिक अवलोकन अनुसूची 26 के साथ मूल्यांकन शिशु भाई बहन (एएसडी के लिए) सभी उच्च जोखिम से मिलकर सकता है, लक्षण गंभीरता 27 और प्रारंभिक अध्ययन 28 से मुलेन तराजू सामान्य संज्ञानात्मक क्षमता को चिह्नित करने के लिए। उपलब्ध, प्रसार भारित एमआरआई स्कैन भी 29 उच्च वांछनीय होगा।
The authors have nothing to disclose.
इस काम के बाल स्वास्थ्य और मानव विकास (NICHD) पुरस्कार # P01 HD064653-01 की यूनिस कैनेडी श्राइवर राष्ट्रीय संस्थान द्वारा समर्थित किया गया। सामग्री केवल लेखकों की जिम्मेदारी है और जरूरी NICHD या स्वास्थ्य के राष्ट्रीय संस्थान के आधिकारिक विचारों का प्रतिनिधित्व नहीं करता है।
BrainAmp Amplifier | Brain Products, Gmbh | ||||
actiCAP EEG cap- 64 electrodes* | Brain Products, Gmbh | ||||
actiCAP Control Box | Brain Products, Gmbh | ||||
Brain Vision Recorder software v1.20.0601 | Brain Products, Gmbh | ||||
actiCAP Control Box software v1.2.5.2 | Brain Products, Gmbh | ||||
CapTrak | Brain Products, Gmbh | ||||
CapTrak software v1.0.0 | Brain Products, Gmbh | ||||
Opal movement monitor | APDM, Inc | ||||
Opal docking station | APDM, Inc | ||||
Opal wireless access point | APDM, Inc | ||||
Motion Studio software v1.0.0.201503302222 | APDM, Inc | ||||
Trigger box | Custom | ||||
Video camera | HC-W850M, Panasonic Co. | ||||
*The EEG caps come in the following head circumference sizes for infants: 42, 44, 46, 48, 50cm. For this protocol, a stock of 2 caps of each size is recommended. |