This project was funded, in part, by ConAgra Foods (Omaha, NE, USA), the Virginia Agricultural Experiment Station, the Hatch Program of the National Institute of Food and Agriculture, U.S. Department of Agriculture, and the Virginia Tech Water INTERface Interdisciplinary Graduate Education Program.

<ol>
	<li>De Wijk, R. A., Kooijman, V., Verhoeven, R. H. G., Holthuysen, N. T. E., De Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Autonomic+nervous+system+responses+on+and+facial+expressions+to+the+sight,+smell,+and+taste+of+liked+and+disliked+foods.">Autonomic nervous system responses on and facial expressions to the sight, smell, and taste of liked and disliked foods.</a> Food Qual Prefer. 26 (2), 196-203 (2012).</li><li>De Wijk, R. A., He, W., Mensink, M. G. J., Verhoeven, R. H. G., De Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ANS+responses+and+facial+expression+differentiate+between+the+taste+of+commercial+breakfast+drinks.">ANS responses and facial expression differentiate between the taste of commercial breakfast drinks.</a> PLoS ONE. 9 (4), 1-9 (2014).</li><li>He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Behavioural+and+physiological+responses+to+two+food+odours.">Behavioural and physiological responses to two food odours.</a> Appetite. 59 (2), 628 (2012).</li><li>He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamics+of+autonomic+nervous+system+responses+and+facial+expressions+to+odors.">Dynamics of autonomic nervous system responses and facial expressions to odors.</a> Front Psychol. 5 (110), 1-8 (2014).</li><li>Danner, L., Sidorkina, L., Joechl, M., Duerrschmid, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Make+a+face!+Implicit+and+explicit+measurement+of+facial+expressions+elicited+by+orange+juices+using+face+reading+technology.">Make a face! Implicit and explicit measurement of facial expressions elicited by orange juices using face reading technology.</a> Food Qual Prefer. 32 (2014), 167-172 (2013).</li><li>Danner, L., Haindl, S., Joechl, M., Duerrschmid, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Facial+expression+and+autonomous+nervous+system+responses+elicited+by+tasting+different+juices.">Facial expression and autonomous nervous system responses elicited by tasting different juices.</a> Food Res Int. 64 (2014), 81-90 (2014).</li><li>Arnade, E. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Measuring consumer emotional response to tastes and foods through facial expression analysis [thesis]. , 1-187 (2013).</li><li>Leitch, K. A., Duncan, S. E., O'Keefe, S., Rudd, R., Gallagher, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Characterizing+consumer+emotional+response+to+sweeteners+using+an+emotion+terminology+questionnaire+and+facial+expression+analysis.">Characterizing consumer emotional response to sweeteners using an emotion terminology questionnaire and facial expression analysis.</a> Food Res Int. 76, 283-292 (2015).</li><li>Crist, C. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Application+of+emotional+facial+analysis+technology+to+consumer+acceptability+using+a+basic+tastes+model.">Application of emotional facial analysis technology to consumer acceptability using a basic tastes model.</a> , (2014).</li><li>Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Facial+affective+reactions+to+bitter-tasting+foods+and+body+mass+index+in+adults.">Facial affective reactions to bitter-tasting foods and body mass index in adults.</a> Appetite. 71 (2013), 178-186 (2013).</li><li>Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exploring+the+hedonic+and+incentive+properties+in+preferences+for+bitter+foods+via+self-reports,+facial+expressions+and+instrumental+behaviours.">Exploring the hedonic and incentive properties in preferences for bitter foods via self-reports, facial expressions and instrumental behaviours.</a> Food Qual Prefer. 39 (2015), 73-81 (2015).</li><li>Lewinski, P., Fransen, M. L., Tan, E. S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+advertising+effectiveness+by+facial+expressions+in+response+to+amusing+persuasive+stimuli.">Predicting advertising effectiveness by facial expressions in response to amusing persuasive stimuli.</a> J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (1), 1-14 (2014).</li><li>Ekman, P., Friesen, W. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Facial+action+coding+system:+A+technique+for+the+measurement+of+facial+movement.">Facial action coding system: A technique for the measurement of facial movement.</a> , (1978).</li><li>Viola, P., Jones, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+object+detection+using+a+boosted+cascade+of+simple+features.">Rapid object detection using a boosted cascade of simple features.</a> Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern. 1, 511-518 (2001).</li><li>Sung, K. K., Poggio, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Example-based+learning+for+view-based+human+face+detection.">Example-based learning for view-based human face detection.</a> IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 20 (1), 39-51 (1998).</li><li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> FaceReader 5&#8482; Technical Specifications. , (2014).</li><li>Cootes, T., Taylor, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Statistical models of appearance for computer vision: Technical report. , (2000).</li><li>Bishop, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Neural networks for pattern recognition. , (1995).</li><li>Lewinski, P., den Uyl, T. M., Butler, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+facial+coding:+validation+of+basic+emotions+and+FACS+AUs+in+FaceReader.">Automated facial coding: validation of basic emotions and FACS AUs in FaceReader.</a> J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (4), 227-236 (2014).</li><li>Noldus Information Technology. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> FaceReader Reference Manual Version 6. , (2014).</li><li>Alves, N. T., Fukusima, S. S., Aznar-Casanova, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Models+of+brain+asymmetry+in+emotional+processing.">Models of brain asymmetry in emotional processing.</a> Psychol Neurosci. 1 (1), 63-66 (2008).</li><li>Costello, M., Clark, S., Clark, S., Costello, M., Drake, M., Bodyfelt, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Preparation+of+samples+for+instructing+students+and+staff+in+dairy+products+evaluation+(Appendix+F).">Preparation of samples for instructing students and staff in dairy products evaluation (Appendix F).</a> The sensory evaluation of dairy foods. , 551-560 (2009).</li><li>Porcherot, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+do+you+feel+when+you+smell+this?+Optimization+of+a+verbal+measurement+of+odor-elicited+emotions.">How do you feel when you smell this? Optimization of a verbal measurement of odor-elicited emotions.</a> Food Qual Prefer. 21, 938-947 (2010).</li><li>Warrenburg, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+fragrance+on+emotions:+Moods+and+physiology.">Effects of fragrance on emotions: Moods and physiology.</a> Chem. Senses. 30, i248-i249 (2005).</li><li>Bredie, W. L. P., Tan, H. S. G., Wendin, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparative+study+on+facially+expressed+emotions+in+response+to+basic+tastes.">A comparative study on facially expressed emotions in response to basic tastes.</a> Chem. Percept. 7 (1), 1-9 (2014).</li><li>Wendin, K., Allesen-Holm, B. H., Bredie, L. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Do+facial+reactions+add+new+dimensions+to+measuring+sensory+responses+to+basic+tastes?.">Do facial reactions add new dimensions to measuring sensory responses to basic tastes?.</a> Food Qual Prefer. 22, 346-354 (2011).</li><li>Rosenstein, D., Oster, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+facial+responses+to+four+basic+tastes+in+newborns.">Differential facial responses to four basic tastes in newborns.</a> Child Dev. 59 (6), 1555-1568 (1988).</li><li>Rosenstein, D., Oster, H., P, E. k. m. a. n., E, R. o. s. e. n. b. e. r. g. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+facial+responses+to+four+basic+tastes+in+newborns.">Differential facial responses to four basic tastes in newborns.</a> What the face reveals: Basic and applied studies of spontaneous expression using the facial action coding system (FACS). , 302-327 (1997).</li><li>Rozin, P., Fallon, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+perspective+on+disgust.">A perspective on disgust.</a> Psychol. Rev. 94 (1), 23-41 (1987).</li><li>Delarue, J., Blumenthal, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temporal+aspects+of+consumer+preferences.">Temporal aspects of consumer preferences.</a> Curr. Opin. Food Sci. 3, 41-46 (2015).</li><li>Sudre, J., Pineau, N., Loret, C., Marin, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+methods+to+monitor+liking+of+food+during+consumption.">Comparison of methods to monitor liking of food during consumption.</a> Food Qual Prefer. 24 (1), 179-189 (2012).</li><li>Weiland, R., Ellgring, H., Macht, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gustofacial+and+olfactofacial+responses+in+human+adults.">Gustofacial and olfactofacial responses in human adults.</a> Chem. Senses. 35 (9), 841-853 (2010).</li><li>Ekman, P., Cole, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Universal+and+cultural+differences+in+facial+expressions+of+emotion.">Universal and cultural differences in facial expressions of emotion.</a> Nebraska symposium on motivation. , 207-283 (1971).</li><li>Griemel, E., Macht, M., Krumhuber, E., Ellgring, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Facial+and+affective+reactions+to+tastes+and+their+modulation+by+sadness+and+joy.">Facial and affective reactions to tastes and their modulation by sadness and joy.</a> Physiol Behav. 89 (2), 261-269 (2006).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

Yiyecek ve içecek ile ilgili literatürde AFEA uygulama 1-11 derece sınırlıdır. Gıda uygulama yöntemi ve veri yorumlama kurmak için bir fırsat yaratmak, yeni. Arnade (2013) 7 çikolatalı süt ve eğri analizi ve varyans analizi altındaki alanı kullanarak beyaz süt bireysel duygusal tepki arasında yüksek bireysel değişkenlik bulundu. Üzgün ​​ve tiksinti kısa zaman yanıtı 7 varken Ancak, hatta katılımcı değişkenliği ile katılımcılar uzun mutlu bir tepki oluşturdu. Ayrı bir çalışmada temel tatları yüksek ve düşük konsantrasyonları kullanılarak, Arnade (2013) 7, duygusal temel tatlar arasında tepki yanı sıra temel tat yoğunlukları (yüksek ve düşük yoğunluk), iki arasındaki düzeylerinde farklılıklar olarak anlamlı değildi bulundu beklendiği gibi, bu suretle mevcut AFEA metodolojisi ve veri analizi doğruluğunu sorgulayan. yiyecek ve içecek duyusal değerlendirme karmaşık ve dyna olduğunumikrofon tepkisi süreci 30. Geçici değişiklikler ağız işleme boyunca ve potansiyel zaman 30 uyaranlara kabul edilebilirliğini etkileyen ve böylece yutma oluşabilir. Bu nedenle, yararlı tüm yemek deneyimi boyunca değerlendirici tepkisini ölçmek için olabilir. Spesifik sözlü işlem süreleri 31 (dil, çiğneme, yutma, vb ile ilk temas) öne sürülmüştür, ancak hiçbiri standart ve süreleri proje ve araştırmacının takdirine 30 büyük ölçüde bağlıdır. Önerilen duygusal zaman serisi analizi duygusal değişiklikler ve kontrol (tatlandırılmamış su) ve ilgili tedaviler arasında istatistiksel farklılıkları tespit etmeyi başardı. Ayrıca, kabul edilebilirlik ile ilişkili duygusal profilleri yiyecek ve içeceklerle ilgili davranışı tahmin yardımcı olabilir. Sonuçlar serisi eğilimleri sütte tatlar ilgili AFEA ile mevcut ayırt zaman (10 Rakamlar gösteriyor </stRong&gt;, 11, ve 12). Karakterize duyguları entegre ederek bir nüfusun genelinde gıda kabul edilebilirliği ayırıcı zaman serisi analizi asist (Şekil 10, 11 ve 12) yanı sıra destekleyici hedonik kabul edilebilirlik eğilimleri (Şekil 9). Leitch ve ark., 8 zaman serisi analizi (5 sn) kullanarak tatlandırıcılar ve su taban arasındaki farklılıkları gözlenen ve ayrıca zaman serisi grafikleri kullanım verilerinin ve sonuçların daha iyi yorumlanması için sağladığı bulundu. Ayrıca, duygusal değişiklikler zaman ve duygusal tepki tedavi farklılıkları, değişik zaman noktalarında veya aralıklarla belirlenebilir üzerinde görülebilir. Örneğin, Leitch ve ark., 8 yaklaşım duygular (kızgın, mutlu ve sürpriz) yapay tatlandırıcı-su karşılaştırmalar arasında gözlendi, ancak 5 saniye gözlem penceresi üzerinden farklı zamanlarda gözlenen gözlendi. Ancak,Leitch ve ark., 8 zor kontrol (su) ve bunların grafik yorumlama ve sunum ile tedavi (şekersiz çay) arasındaki duygusal farkı anlamak için yapım, ifade yönünü kurmadı. Bizim çalışmamızda sunulan değiştirilmiş ve geliştirilmiş zaman serileri analizi metodolojisi istatistiksel fark yönlülük sağlar. yönü ve sonuçları komplo istatistiksel ilgili duygusal değişiklikler, seçilen zaman dilimi içinde meydana nerede araştırmacılar görüntülemenizi sağlar. video analiz hataları azaltarak geçerli verileri elde ve etkin zaman ve personel kaynakları kullanarak için gereklidir. Protokolde kritik adımlar ve sorun giderme adımları katılımcı duyusal bir ortam (vb aydınlatma, video kamera açısı, koltuk yüksekliği, tam katılımcı rehberlik talimatları) optimize içerir. bir yazılım inc düşmek Ayrıca, katılımcılar ekranlı ve ekarte edilmelidirompatibility kategorisi (yani, kalın çerçeveli gözlük, ağır sakallı yüzler ve cilt tonu) (Şekil 2). Bu faktörler Afea uygun modelleme, duygusal bir sınıflandırma ve veri çıkışı etkileyecektir. Bir katılımcının veri çıkışı önemli bir kısmının &quot;FIT_FAILED&quot; ve &quot;FIND_FAILED&quot; oluşuyorsa, veri zaman serisi analizi (Şekil 1) eklenmek üzere yeniden değerlendirilmelidir. Bu kötü veriler (Şekil 1) olduğu gibi veri çıkış günlük dosyaları ağırlıklı &quot;FIND_FAILED&quot; &quot;FIT_FAILED&quot; ve içeriyorsa Zaman serileri analizi kullanılan olamaz. nedeniyle aydınlatma ayarları yüzünde gölgeleme ciddi kötü video koleksiyonu ile sonuçlanan, video yakalama kalitesini inhibe edebilir. Işık şiddeti veya renk 20 gibi ilgili değil ise yoğun gölgeleme önlemek için, yaygın ön aydınlatma idealdir. O yüz 20 gölgeleri teşvik edebilir gibi yoğun havai aydınlatma azaltılmalıdır. arkasında karanlık bir arka plankatılımcı 20 tavsiye edilir. Yaygın gün ışığı 20 aydınlatma için bir pencerenin önünde kurulumunu yerleştirmek için AFEA yazılım üreticisinden önerilmektedir. Bir bilgisayar monitörünü kullanarak, ayrıca, iki ışık aydınlatma ve gölge azaltma 20 kullanıcının yüzünün iki yanına yerleştirilmiş olabilir. Ayrıca, profesyonel fotoğraf ışıkları istenmeyen ortam 20 aydınlatma karşı koymak kullanılabilir. Sonuçta, bu yakalama aydınlatma kontrol etmek için araştırmacı, bireysel protokol / metodoloji ve çevre takdirine kalmıştır. Veri yakalama ortamı ve satın alma ve yükleme öncesi yazılım sağlayıcısı ile araçlarını tartışmak için tavsiye edilir. Ayrıca, koltuk yüksekliği ve kamera açısı her bir katılımcı için ayrı ayrı ayarlamak için önemlidir. katılımcı rahat ama kamera düz yüzünde bir yükseklikte olmalıdır. yüzünde kamera açısını azaltmak için bir girişimde AF optimize etmek için teşvik edilirEA video yakalama. Son olarak, örnekleme öncesinde katılımcılara sözlü talimat vermek zorunludur. Video çekimi sırasında katılımcı davranış nedeniyle yüz tıkanıklığı, hareketleri ve kamera kaçınma veri toplama sınırlandırabilir. Bir çalışma için gerekli olan katılımcı örneklem büyüklüğü için, yazarlar 10 ila 50 katılımcı bir dizi tavsiye ediyoruz. az sayıda hemen hemen hiçbir istatistiksel gücü sağlayacak olsa da, en az 2 katılımcılar zaman serisi analizi için genel olarak ihtiyaç vardır. Katılımcı değişkenlik yüksek olduğunu ve bu araştırmanın erken dönemlerinde örneklem büyüklüğü ile sunmak için hiçbir rehberlik yoktur. Örnek büyüklüğü aromalar, tat yoğunluğu bağlı olarak değişebilir ve tedavi kabul edilebilirlik katkıda bulunacaktır. Daha küçük lezzet farklılıkları numuneler fazla katılımcı gerektirecektir. 30 ikinci kontrollü örnekleme periyodu tüm örnekleme değerlendirme dönemi için yeterli bir zaman aralığı (örneğin, dizin kartı gösteren bir örnek (kapağı kaldırma) açılması, tüketimi, kapsaryon ve duygusal yakalama). tüm 30 saniye veri analizi kullanılmaz. Bu belirlenen 30 saniyelik yakalama zamanı fayda araştırmacı veri analizinde kullanılmak üzere ilgili değerlendirme süresini karar verebilir olmasıdır. 30 saniye zaman penceresi kodlama veya videoları Timestamping sırasında video örnek sırasında ilgi bir zaman çerçevesi seçiminde yardımcı olabilir. Sonuçta, zaman penceresi araştırmacı takdirine kalmıştır. Örneğimizde, biz 5 sn örnekleme pencere sonrası tüketimi kullanılır. numune kabı artık (çene hizasında fincan) yüz tıkar Ayrıca, mevcut metodoloji zaman sıfır tanımlar. Tüketim ve brifing nedeniyle numune kabı yüz tıkanıklığı ve değişen duygular arasındaki süreyi azaltmak için büyük önem taşımaktadır. Örnek dil ile temas güvenilmez veri kılan ilk kez numune kabı yüz tıkanıklığına bağlı (Şekil 1). Bu nedenle, fincan artık yüzünü kapayan nokta optimum recommendatio olduğunun. Zaman damgaları tüm katılımcılar için tutarlı olması gerekir. renk kartı araştırmacılar video tedavileri belirlemek ve örnek değerlendirme için uygun bir zaman dilimi (zaman sıfır) işaretlemek için uygun bir yoldur. renk kartları tedavileri rasgele sırayla ve sürekli video örnek tanımlama ekstra bir doğrulama olarak hizmet eğer özellikle faydalıdır. Bu tekniğin sınırlamaları katılımcının yüzündeki talimatlar veya kaçınılmaz gölgeleme takip edebilir katılımcılar yüz uyum modeli hataları (Şekil 2) neden olabilir olarak var. Ancak, önerilen kritik adımlar azaltmak ve bu müdahaleleri azaltmak için yollar sunuyoruz. Ayrıca, zaman serisi analizi ağırlıklı &quot;FIT_FAILED&quot; ve &quot;FIND_FAILED&quot; (Şekil 1) içeren dosyaları ile günlük dosyaları dışa okuma olmaz. Bu dosya kurtarılabilir edilemez ve zaman serileri analizine dahil edilmesi mümkün olmayacaktır. Gıda ve Bevera Ayrıca tüketimiges hala duygusal kategorizasyon çarpıtmak için böyle bir şekilde yüz yapısını değiştirebilir. Sert ya da çiğnenebilir gıdalar geniş çene hareketi gerektirir. Bir kamış ve ilgili emme kullanımı, aynı zamanda yüz tıkanıklığı (saman) neden olur ve yüz (emme) bozan. Bu gözlem, laboratuvar araştırma ön verilere dayanmaktadır. Yazılım yüz modeli çiğneme (veya emme) ve duygusal sınıflandırılması ile ilgili motor ifadeleri arasındaki farkları ayırt edemez. yiyecek ve içecek örnekleri ile, yüz tıkanıklığı için fırsat görüntüleme videolar ve resimlerin daha yüksektir. Katılımcılar yüze örnek getirmek ve yüz böylece değerli duygusal bilgiler (Bkz: Şekil 1) azaltarak potansiyel yazılım modeli kesintiye ve gelen kabı kaldırmanız gerekir. Daha önce belirtildiği gibi, duygular hızlı ve kısa bir süre için olur. Duyguları yakalamak için bir çaba yüz oklüzyonunu önemli ölçüde azalttığı için önemlidir. önerilen çalışma yöntemleriniogy zaman içinde duygusal süresi içinde duygusal desen değişiklikleri ve değişiklikleri bulmak için ikinci bir otuzda de tedavi karşılaştırmalar yapar. Önerilen metodoloji, duygusal uzun ömürlü kalıpları önemlidir. Ne yazık ki, duygusal sınıflandırma sorunları ortaya çıkabilir. En önemlisi mutlu ve iğrenme 6, 9, 32, 33, 34 kategorize bir sorun var. Çoğu zaman, bu durum bir &quot;toplumsal kendi hoşnutsuzluğunu veya sürpriz bir duygu maskeleme katılımcılara nedeniyle olabilir 6, 32, 33, 34 gülümseyerek gereğidir ekran kuralı &quot;32. Ayrıca, AFEA yazılımı (kızgın ve bıkkın, korkmuş, nötr, mutlu, üzgün, sürpriz) yedi duygusal kategorileri ile sınırlıdır. evrensel duygu ve kategorizasyon geçerli AFEA sınıflandırması bir gıda ya da içecek uyaranlara yanıt olarak farklı olabilir daha yiyecek ve içeceklerde karşı duygusal tepki daha karmaşık olabilir. Manuel kodlama kullanarak FACS gustofacial ve uygulanmış olan temel tatları olfactofacial cevapları vekokuların bir ürün yelpazesine ve AU&#39;lara 32 getirmedi tedavi farklılıkları tespit etmek için yeterince duyarlı olduğu ortaya çıktı. FACS zaman alıcı sıkıcı ve çok, ancak, ya da yokluğunda AU&#39;lar varlığında zamansal bir uygulama AFEA doğru veya duygusal sonuçlar beklenmedik ise sınıflandırmak olmayabilir karmaşık tepkilerin yardımcı olmak için yararlı olabilir. yüz sınıflandırmalar aynı anda ve önemli bir ifade ile gerçekleşmesi için zaman serisi veri sağlarken, dikkatli nedeniyle duygusal karmaşıklığı tek duygu haline çeviren sonuçlarla kullanılmalıdır. Önerilen metodoloji ve veri analizi tekniği diğer içecekler ve yumuşak gıdalar uygulanabilir. AFEA yazılım aromalı için duygu ve unflavored örnekleri tespit etmeyi başardı. Önerilen yöntem ve zamansal analiz böylece örtük yanıtları karakterize duygusal tepkiler ve gıda ile ilgili bir nüfusun davranışlarında yeni gelişmeler sağlayan yardımcı olabilir. th gelecekteki uygulamalarıteknik diğer içecek kategorilerinde veya yumuşak gıdalar genişletmek olabilir olduğunu. Biz duygusal tepki ve veri analizi metodolojisi için video yakalama ulaşmak için metodolojiyi ortaya koymuştur. Biz duygusal AFEA yakalama ve duygusal zaman serisi analizi için standart bir yaklaşım oluşturmayı amaçlıyoruz. yöntem yaklaşım araştırma başarı göstermiştir. Biz genişletmek ve yiyecek ve içecek ve seçim ve davranışlarına ilişkiye duygusal tepki değerlendirmek için bu yaklaşımı uygulamak istiyoruz.

Otomatik yüz ifadesi analizi (AFEA) içecek ve yiyeceklere duygusal tepkiler karakterize etmek için bir potansiyel analitik bir araçtır. Mevcut duyusal bilim metodolojileri, gıda değerlendirme uygulamaları ve hedonik skala değerlendirmesi için fazladan bir boyut ekleyebilirsiniz Duygusal analiz genellikle araştırma ve endüstri ortamlarında ikisi de kullanılır. Duygusal analiz yiyecek ve içeceklere daha doğru bir tepki ortaya ek bir metrik sağlayabilir. Reaksiyonları 1 kayıt hatası nedeniyle Hedonik puanlama katılımcı önyargı içerebilir. AFEA araştırma bilgisayar oyunları, kullanıcı davranışı, eğitim / pedagoji ve empati ve aldatma üzerine psikoloji çalışmaları da dahil olmak üzere birçok araştırma uygulamalarında kullanılmaktadır. Çoğu gıda ile ilişkili araştırma gıda kalitesi ve gıda ile insan davranışları duygusal tepki karakterize odaklanmıştır. Gıda davranışları içgörüler kazanıyor son trend ile, edebiyat raporları büyüyen bir vücut Afea kullanımıyiyecek, içecek ve koku 1-12 ile bağlantılı insan duygusal tepki karakterize etmek için. AFEA Yüz Hareket Kodlama Sistemi (FACS) elde edilir. Yüz eylem kodlama sistemi (FACS) 5 puanlık bir yoğunluk ölçeğinde 13 eylem birimlerinin (AUS) ile karakterize yüz hareketleri ayrımcılık. FACS yaklaşım, eğitimli yorum uzmanları, manuel kodlama, önemli değerlendirme zamanı gerektirir ve sınırlı veri analizi seçenekleri sağlar. AFEA duyguları belirlemek için hızlı bir değerlendirme yöntemi olarak geliştirilmiştir. AFEA yazılım duygusal tepki 14-18 karakterize etmek yüz kas hareketi, yüz veritabanları ve algoritmalar kullanır. Bu çalışmada kullanılan AFEA yazılım Duygusal Yüz İfade Resimleri Varşova Set (WSEFEP) ve 0.70 standart bir anlaşmaya yakın (ADFES) Set Amsterdam Dinamik Yüz İfade, hem de ortalama 0.67 anlaşmanın bir &quot;FACS endeksi ulaştı manuel kodlama &quot;19 için </sup&gt;. analize dahil evrensel duygular 0 ile 1 arasında ayrı bir ölçekte (her mutlu (pozitif), (negatif) üzgün, tiksinti (negatif), sürpriz (pozitif veya negatif), kızgın (negatif), korkmuş (negatif) ve nötr 0 ifade edilmese = 1; = tamamen) 20 dile getirdi. Buna ek olarak, psikoloji literatürü korkmuş ve (uzak caydırıcı uyaranlara) 21 &quot;çekilme&quot; duyguların olarak tiksinti, mutlu şaşırttı ve öfkeli &quot;yaklaşımı&quot; duyguların olarak (uyaranlara doğru) ve üzgün içerir. gıdalar ile ilişkili duyguları tanımlamak için geçerli AFEA yazılımı biri sınırlama çiğneme ve yutma yanı sıra aşırı baş hareketleri gibi diğer kaba motor hareketleri ile ilişkili yüz hareketlerinden müdahaledir. Yazılım yüzünde 16,17 üzerinde 500&#39;den fazla kas noktaları dayalı küçük yüz kas hareketleri, ilgili pozisyon ve hareket derecesi, hedefler. Çiğneme hareketleri ifadeleri sınıflandırılması müdahale. Bu sınırtirme sıvılaştırılmış gıdalar kullanarak ele alınabilir. Ancak, diğer yöntem zorluklar da veri toplama çevre, teknoloji, araştırmacı talimatları, katılımcı davranış ve katılımcı öznitelikleri gibi video duyarlılık ve AFEA analizi azaltabilir. Standart bir metodoloji geliştirdi ve optimum video yakalama ve duyusal değerlendirme laboratuar ortamında yiyecek ve içeceklerin duygusal tepki için Afea kullanarak veri analizi için doğrulanmadı. Pek çok açıdan aydınlatma, katılımcı yön, katılımcı davranış, katılımcı yüksekliği, yanı sıra, kamera yüksekliği, kamera olta balıkçılığı ve ekipman ayarları nedeniyle gölgeleme, ışıklandırma dahil video yakalama ortamı etkileyebilir. Ayrıca, veri analizi metodolojileri tutarsız ve duygusal tepki değerlendirmek için standart bir metodoloji eksikliği. Burada, (içecekler kullanılarak anlamlı sonuçlara duygusal verileri ve işlem verileri yakalamak için bizim standart işletim prosedürü gösterecektiraromalı süt, değerlendirme için tatlandırılmamış süt ve tatlandırılmamış su). Bildiğimiz kadarıyla tek hakemli yayın için laboratuar grubundan, duygular analizi 8 veri yorumlama için zaman serileri kullanmıştır; Ancak, yöntem, bizim sunulan yöntem için güncellendi. Amacımız duyusal değerlendirme laboratuar ortamında tekrarlanabilirliği ile yardımcı olmak için geliştirilmiş ve tutarlı bir metodoloji geliştirmektir. gösteri için, çalışma modelinin amacı AFEA aromalı süt, tatlandırılmamış süt ve tatlandırılmamış su geleneksel hedonik kabul edilebilirlik değerlendirmesi ek eğer değerlendirmektir. Bu video protokolü niyeti, AFEA metodolojisi kurulmasına yardımcı bir duyusal değerlendirme laboratuvarda video yakalama kriterlerini (duyusal stand ayarı) standardize ve nüfusun zamansal duygusal veri analizi için bir yöntem göstermektir.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1087">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">2% Reduced Fat Milk</td>
			<td style="width:436px;">Kroger Brand, Cincinnati, OH or DZA Brands, LLC, Salisbury, NC</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td style="width:316px;">for solutions</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Drinking Water</td>
			<td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td>for solutions</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Imitation Clear Vanilla Flavor</td>
			<td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td>for solutions</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Iodized Salt</td>
			<td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td>for solutions</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">FaceReader 6</td>
			<td style="width:436px;">Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td>For Facial Analysis</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Sensory Information Management System (SIMS) 2000</td>
			<td style="width:436px;">Sensory Computer Systems, Berkeley Heights, NJ</td>
			<td style="width:119px;">Version 6</td>
			<td>For Sensory Data Capture</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Rhapsody</td>
			<td style="width:436px;">Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>For Environment Illumination</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">R Version&#160;</td>
			<td style="width:436px;">R Core Team 2015</td>
			<td style="width:119px;">3.1.1</td>
			<td>For Statistical Analysis</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Microsoft Office</td>
			<td style="width:436px;">Microsoft</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td>For Statistical Analysis</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">JMP</td>
			<td style="width:436px;">Statistical Analysis Software (SAS) Version 9.2, SAS Institute, Cary, NC</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td>For Statistical Analysis</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Media Recorder 2.5</td>
			<td style="width:436px;">Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td>For capturing participants sensory evaluation</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Axis M1054 Camera</td>
			<td style="width:436px;">Axis Communications, Lund, Sweden</td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Beverage</td>
			<td style="width:436px;"></td>
			<td style="width:119px;">na</td>
			<td>Beverage or soft food for evaluation</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

protocol for data collection and analysis applied to automated facial expression analysis technology and temporal analysis for sensory evaluation

We demonstrate a method for capturing emotional response to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial expression analysis (AFEA) software. Additionally, we demonstrate a method for extracting relevant emotional data output and plotting the emotional response of a population over a specified time frame. By time pairing each participant's treatment response to a control stimulus (baseline), the overall emotional response over time and across multiple participants can be quantified. AFEA is a prospective analytical tool for assessing unbiased response to food and beverages. At present, most research has mainly focused on beverages. Methodologies and analyses have not yet been standardized for the application of AFEA to beverages and foods; however, a consistent standard methodology is needed. Optimizing video capture procedures and resulting video quality aids in a successful collection of emotional response to foods. Furthermore, the methodology of data analysis is novel for extracting the pertinent data relevant to the emotional response. The combinations of video capture optimization and data analysis will aid in standardizing the protocol for automated facial expression analysis and interpretation of emotional response data.

yöntem AFEA veri toplama için standart bir protokol önermektedir. Önerilen protokol adımları takip edilirse, kullanılamaz duygusal veri çıkışı zayıf veri toplama kaynaklanan (Şekil 1) (Şekil 2: A; Sol Resim) sınırlı olabilir. Bu kötü veriler (Şekil 1) olduğu gibi günlük dosyaları (.txt) ağırlıklı olarak &quot;FIND_FAILED&quot; &quot;FIT_FAILED&quot; ve içeriyorsa Zaman serileri analizi kullanılan olamaz. Ayrıca, yöntem duygusal profil kurmak için bir zaman çerçevesi içinde duygusal veri çıkışı iki tedavi arasında doğrudan istatistiksel karşılaştırma için bir protokol içerir. Zaman serisi analizi zamanla duygusal eğilimleri sağlayabilir ve hedonik kabul edilebilirlik sonuçlarına katma değer boyut sağlayabilir. Ayrıca, zaman serisi analizi yemek deneyimi sırasında değerli zaman, üzerinde duygusal düzeylerindeki değişiklikleri gösterebilir. <p class="jove_content" fo:keep-together.within-page=Sütte &quot;1&quot;&gt; Unflavored süt, tatlandırılmamış su ve vanilya özü lezzet ortalama kabul edilebilirlik skorlarında (p&gt; 0.05) farklı değildi ve (Şekil 9) &quot;biraz sevdim&quot; olarak değerlendirilmiştir. Hedonik sonuçlar sütte unflavored süt, tatlandırılmamış su ve vanilya özü lezzet arasında herhangi bir kabul edilebilirlik fark olmadığını anlaması. , Sürpriz (p &lt;0.025; 0-2,0 sn), daha az üzgün (p &lt;0.025; 2.0-2.5 sn) ve daha az nötr (p; ancak, AFEA zaman serisi analizi unflavored süt daha az tiksinti (0 sn p &lt;0.025) oluşturulan belirtilen &lt;0.025; ~ unflavored su yaptım daha 3.0-3.5 sn) yanıtları (Şekil 10). Ayrıca, süt vanilya özü lezzet sadece 5,0 saniye (p &lt;0.025) ve daha az üzücü önce daha mutlu ifadeleri tanıttı (p &lt;0.025; 2.0-3.0 ve 5.0 sn) unflavored sudan daha (Şekil 11). Vanilya, bir koku olarak, şartları ile ilişkili olmuştur &quot;rahat&quot;,,, &quot;güvence&quot;, &quot;mutluluk&quot;, &quot;sakin&quot; ve# 34;. Refahı &quot;,&quot; hoş &quot;23 ve&quot; sürpriz süt hoş &quot;24 Tuzlu tat düşük (p &lt;0.05) ortalama hedonik kabul edilebilirlik puanları (orta sevmiyordu) (Şekil 9) ve sütte tuzlu lezzet vardı daha nefretle oluşturulan tatlandırılmamış sudan daha (p &lt;0.025), daha sonra (3,0-5,0 sn) (Şekil 12). Yoğun tuzlu nefretle ilişkili ve 25, 26 şaşırttı edilmiştir. Ancak bazı araştırmalar tuzlu tat, 27 yüz yanıtı 7 ortaya olmadığını ifade etmişlerdir -29. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/54046/54046fig1.jpg" /> Sub-optimal veri yakalama Şekil 1. Örnek nedeniyle AFEA yazılım FIT_FAILED ihraç çıkış dosyalarının [ham duygusal veri tepki puan kaybı ile sonuçlanan katılımcı uyumsuzluk; Ciddi yüz tıkanıklıklar ya da yetersizlik yüz Persi eşleme zaman FIND_FAILED]. Video hataları meydana<html> Belirtilen tüketim sonrası penceresi sırasında STS. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="şekil 2" src="/files/ftp_upload/54046/54046fig2.jpg" /> Nedeniyle katılımcı yazılım modelleme Şekil sub-optimal veri yakalama 2. Örnek. Figür nedeniyle katılımcı yazılım modelleme uyumsuzluğu ve duygusal tepki (A) belirlemek için yüz haritalama başarısızlık alt-optimal veri yakalama sunuyor. Başarılı uyum modelleme ve katılımcının duygusal tepki (B) yakalamak için yetenek örneği. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> 6fig3.jpg &quot;/&gt; Yeni bir veri e-tabloda derlenen çıkarılan katılımcı verilerinin Şekil 3. Örnek. Katılımcı veri (katılımcı sayısı, tedavi, orijinal video süresi ve duygu tepkisi) duygu (mutlu, nötr, üzgün, kızgın, sürpriz, korkmuş ve tiksinti başına tanımlanır ) seçeneğini süre için (saniye). Bu tablo daha sonraki analizler için kullanılmaktadır. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/54046/54046fig4.jpg" /> Şekil sonraki analiz için derlenmiş çıkarılan katılımcı verilerinin 4. örneği. Çıkarılan katılımcı verileri (A1 ve B1) derlenmiş (A2 ve B2), grafikle (A3 ve B3) doğrudan karşılaştırma için görsel bir şekilde ve hizalanmış (A4 ve B4). resprospektif zaman sıfır kontrol için (A4: Hayrete Unflavored Su) ve tedavi (B4: Hayrete Unflavored Süt) sürpriz duygusal sonuçlarını karşılaştırarak için görüntülenir. Bu örnek temsil eder ve her katılımcı tedavi çifti için zaman damgası dosyasından gelen zaman sıfır tanımlar. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/54046/54046fig5.jpg" /> .. Düzeltilmiş zaman diliminde ile ekstre katılımcı verilerinin Şekil 5. Örnek çıkarılan katılımcı verileri &quot;zaman sıfır&quot; gerçek (A1 ve B1) ile ayarlanan zaman çerçevesi ile sunulan zaman ayarı kontrol (A arasında doğrudan karşılaştırma için izin verir: Hayrete unflavored Su) ve bir tedavi (B2: Hayrete Unfla<html> vored süt) (A2, B2). Bu örnek temsil eder ve her katılımcı tedavi çifti için zaman damgası dosyasından karşılık gelen gerçek &quot;zaman sıfır&quot; (düzeltilmiş) tanımlar. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/54046/54046fig6.jpg" /> Tüm katılımcıların verilerini derlemek için sürecin Şekil 6. Örnek. Katılımcı, düzeltilmiş zaman ve eşleştirilmiş tedavi (örneğin, tatlandırılmamış su ve tatlandırılmamış süt) her zaman noktasında istatistiksel analize hazırlanmak için derlendi. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig6large.jpg" target="_blank">Bir görmek için buraya tıklayınız Bu rakamın daha büyük bir versiyonu.</a> ES / ftp_upload / 54.046 / 54046fig7.jpg &quot;/&gt; Şekil 7. Veri tablo örneği denetimi (Unflavored Su) ve belirli bir zaman noktasında katılımcılar arasında Wilcoxon testleri kullanılarak tedavi (Unflavored Süt) karşılaştıran. Figür ilgili bir örnek ve kontrol duygusal sonuçlar arasındaki doğrudan karşılaştırma (tatlandırılmamış suyu temsil ) katılımcılar arasında nonparametrik Wilcoxon testleri eşleştirilmiş sıralı kullanarak. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig7large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 8," src="/files/ftp_upload/54046/54046fig8.jpg" /> Veri elektronik tablonun Şekil 8. Örnek (yani, tatlandırılmamış süt unflavored suya kıyasla) ilişkili tedavi grafikte sonuçları ise (p &lt;0.025) grafiğini oluşturmak için. Sıralı sonuçları Katılımcılığı genelinde nonparametrik Wilcoxon testleri eşleştirilmişNTS sıfır hipotezi reddedilir kez grafikle. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig8large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 9," src="/files/ftp_upload/54046/54046fig9.jpg" /> Şekil 9. kabul edilebilirliğini ortalama unflavored su (hedonik) skorları, tatlandırılmamış süt, kabul edilebilirliği 9 puanlık hedonik ölçekte dayanmaktadır. Süt içecek çözümleri süt ve tuzlu lezzet vanilya aroması (1 = sevmediğim son derece 5 = ne gibi ne beğenmeme, son derece gibi 9 =; ortalama +/- SD) 1. farklı üst önemli ölçüde (p &lt;0.05) sevme farklılık ile tedavi anlamına gelir. Unflavored süt, sütteki unflavored su ve vanilya özü lezzet ortalama kabul edilebilirlik puanları (p&gt; 0.05) değil, farklı ve &quot;biraz sevdim&quot; olarak değerlendirilmiştir. Sütteki tuzlu lezzet daha düşük (p vardı &lt;0.05)) orta sevmiyordu kabul edilebilirlik puanları (ort. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig9large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 10," src="/files/ftp_upload/54046/54046fig10.jpg" /> Şekil tatlandırılmamış süt ve tatlandırılmamış su. Unflavored süt ve tatlandırılmamış su (başlangıç) arasında sıralı eşleştirilmiş parametrik olmayan Wilcoxon testleri dayanarak karşılaştıran 5,0 saniye içinde otomatik yüz ifadesi analizi verilerine gizli duyguların 10. Zaman serisi grafikleri, sonuçları ilgili tedavi grafik üzerinde işaretlenir tedavi medyan yüksek ve her duygu için daha anlamlı bulundu (p &lt;0.025) arasında ise. &lt;(0.025 bir çizgi olmaması belirli bir zaman noktasında p) hiçbir fark gösterir iken, ortanca yüksektir belirli bir zaman noktasında (0.025 bir çizgi varlığı anlamlı fark p)&gt; gösterir. yokluktatlandırılmamış süt çizgileri (A) 5.0 saniyenin üzerinde tatlandırılmamış su (p &lt;0.025) ile karşılaştırıldığında hiçbir duygusal sınıflandırmayı ortaya koymaktadır. Üzgün ​​(yeşil hat) yaklaşık 2.5 sn, ve nötr (kırmızı oluşur 1,5 sn - unflavored su (B), duygusal sonuçları şaşırttı, 0 sn unflavored süt ortaya koymaktadır tiksinti (kırmızı çizgi) ile karşılaştırıldığında (turuncu hat) 0 arasında oluşur hat) yaklaşık 3 oluşur -. 3.5 sn (p &lt;0.025) <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig10large.jpg" target="_blank">, bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 11," src="/files/ftp_upload/54046/54046fig11.jpg" /> Süt ve tatlandırılmamış su (başlangıç). Sıralı dayanarak vanilya özü lezzet karşılaştıran 5,0 saniye içinde otomatik yüz ifadesi analizi verilerine dayanarak gizli duyguların Şekil 11. Zaman serisi grafikleri arasındaki parametrik olmayan Wilcoxon testleri eşleştirilmişsüt ve tatlandırılmamış suda vanilya özü lezzet, sonuçlar tedavi ortanca yüksek ise söz konusu tedavi grafik üzerinde çizilen ve her duygu için daha anlamlı bulundu (p &lt;0.025) arasında. &lt;(0.025 bir çizgi olmaması belirli bir zaman noktasında p) hiçbir fark gösterir iken, ortanca yüksektir belirli bir zaman noktasında (0.025 bir çizgi varlığı anlamlı fark p)&gt; gösterir. 2.5 ve 5 sn (yeşil hat) (p &lt;0.025) -. Süt (A) vanilya özü lezzet sadece unflavored su (B) yaklaşık 2 daha üzücü görüntüler ise 5 sn (mavi çizgi) önce mutlu gösteren <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig11large.jpg" target="_blank">bir görüntülemek için tıklayınız Bu rakamın daha büyük bir versiyonu.</a> <img alt="Şekil 12," src="/files/ftp_upload/54046/54046fig12.jpg" /> Otomatik yüz Expres dayalı gizli duyguların Şekil 12. Zaman serisi grafikleriTedavi medyan yüksek ve daha büyük ise süt ve tatlandırılmamış su. süt ve tatlandırılmamış su (başlangıç) tuzlu lezzet arasındaki ardışık eşleştirilmiş parametrik olmayan Wilcoxon testleri dayanarak tuzlu tat karşılaştıran sion analiz verileri 5.0 saniye boyunca, sonuçları ilgili tedavi grafik üzerinde işaretlenir her duygu için önemi (p &lt;0.025). &lt;(0.025 bir çizgi olmaması belirli bir zaman noktasında p) hiçbir fark gösterir iken, ortanca yüksektir belirli bir zaman noktasında (0.025 bir çizgi varlığı anlamlı fark p)&gt; gösterir. 5 saniye (kırmızı çizgi) (p &lt;0.025 - unflavored su (B) başlangıç ​​(kırmızı hat) de tiksinti ve 2 daha nötr sahipken 5 saniye (kırmızı çizgi) - süt (A) tuzlu lezzet 3&#39;ten anlamlı tiksinti vardır ). <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54046/54046fig12large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Protocol for Data Collection and Analysis Applied to Automated Facial Expression Analysis Technology and Temporal Analysis for Sensory Evaluation at JoVE.com

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

Otomatik yüz ifadesi analizi yazılımı kullanılarak bir duyusal değerlendirme laboratuvarda içecekler ve sıvılaştırılmış gıdalar bir nüfusun duygusal tepki yakalama ve istatistiksel analiz etmek için bir protokol tarif edilmektedir.

Duyusal için Veri Toplama ve Otomatik Yüz İfade Analizi Teknoloji Analizi Uygulamalı ve Geçici Analiz Protokolü

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

protocol-for-data-collection-analysis-applied-to-automated-facial

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

9.3K Görüntüleme.  Virginia Tech.  Otomatik yüz ifadesi analizi yazılımı kullanılarak bir duyusal değerlendirme laboratuvarda içecekler ve sıvılaştırılmış gıdalar bir nüfusun duygusal tepki yakalama ve istatistiksel analiz etmek için bir protokol tarif edilmektedir. 

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

Contextual and Cued Fear Conditioning Test Using a Video Analyzing System in Mice

The contextual and cued fear conditioning test is one of the behavioral tests that assesses the ability of mice to learn and remember an association between environmental cues and aversive experiences. In this test, mice are placed into a conditioning chamber and are given parings of a conditioned stimulus (an auditory cue) and an aversive unconditioned stimulus (an electric footshock). After a delay time, the mice are exposed to the same conditioning chamber and a differently shaped chamber with presentation of the auditory cue. Freezing behavior during the test is measured as an index of fear memory. To analyze the behavior automatically, we have developed a video analyzing system using the ImageFZ application software program, which is available as a free download at http://www.mouse-phenotype.org/. Here, to show the details of our protocol, we demonstrate our procedure for the contextual and cued fear conditioning test in C57BL/6J mice using the ImageFZ system. In addition, we validated our protocol and the video analyzing system performance by comparing freezing time measured by the ImageFZ system or a photobeam-based computer measurement system with that scored by a human observer. As shown in our representative results, the data obtained by ImageFZ were similar to those analyzed by a human observer, indicating that the behavioral analysis using the ImageFZ system is highly reliable. The present movie article provides detailed information regarding the test procedures and will promote understanding of the experimental situation.

This article presents a protocol for a contextual and cued fear conditioning test using a video analyzing system to assess fear learning and memory in mice.

Farelerde Video Analiz Sistemi kullanma ve bağlamsal cued Korku Klima Testi

The contextual and cued fear conditioning test is one of the behavioral tests that assesses the ability of mice to learn and remember an association ...

Davranış

Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with schizophrenia who are at familial high risk (FHR) may show similar cognitive and emotional changes. However, the neurological changes underlying the emergence of these symptoms remain unclear. This study sought to identify differences in frontal, striatal, and limbic regions in children and adolescents with FHR using functional magnetic resonance imaging. Groups of 21 children and adolescents at FHR and 21 healthy controls completed an emotional oddball task that relied on selective attention and the suppression of task-irrelevant emotional information. The standard oddball task was modified to include aversive and neutral distractors in order to examine potential group differences in both emotional and executive processing. This task was designed specifically to allow for children and adolescents to complete by keeping the difficulty and emotional image content age-appropriate. Furthermore, we demonstrate a technique for suitable fMRI registration for children and adolescent participants. This paradigm may also be applied in future studies to measure changes in neural activity in other populations with hypothesized developmental changes in executive and emotional processing.

This paper describes how to use the emotional oddball task and fMRI to measure brain activation in children and adolescents at familial high risk for schizophrenia (FHR).&#160;FMRI was used to measure differences in fronto-striato-limbic regions during an emotional oddball task. Children with FHR exhibited abnormal functional activation during adolescence.

Şizofreni ailesel Riskli Çocuklarda Duygusal Oddball Görev Kullanımı Fronto-limbik Faaliyet Ölçümü

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

Recording Mouse Ultrasonic Vocalizations to Evaluate Social Communication

Mice emit ultrasonic vocalizations in different contexts throughout development and in adulthood. These vocal signals are now currently used as proxies for modeling the genetic bases of vocal communication deficits. Characterizing the vocal behavior of mouse models carrying mutations in genes associated with neuropsychiatric disorders such as autism spectrum disorders will help to understand the mechanisms leading to social communication deficits. We provide here protocols to reliably elicit ultrasonic vocalizations in pups and in adult mice. This standardization will help reduce inter-study variability due to the experimental settings. Pup isolation calls are recorded throughout development from individual pups isolated from dam and littermates. In adulthood, vocalizations are recorded during same-sex interactions (without a sexual component) by exposing socially motivated males or females to an unknown same-sex conspecific. We also provide a protocol to record vocalizations from adult males exposed to an estrus female. In this context, there is a sexual component in the interaction. These protocols are established to elicit a large amount of ultrasonic vocalizations in laboratory mice. However, we point out the important inter-individual variability in the vocal behavior of mice, which should be taken into account by recording a minimal number of individuals (at least 12 in each condition). These recordings of ultrasonic vocalizations are used to evaluate the call rate, the vocal repertoire and the acoustic structure of the calls. Data are combined with the analysis of synchronous video recordings to provide a more complete view on social communication in mice. These protocols are used to characterize the vocal communication deficits in mice lacking ProSAP1/Shank2, a gene associated with autism spectrum disorders. More ultrasonic vocalizations recordings can also be found on the mouseTube database, developed to favor the exchange of such data.

Mouse ultrasonic vocalizations are used as proxies to model the genetic bases of vocal communication deficits in mouse models for neuropsychiatric disorders. The present protocol describes three experimental contexts that reliably elicit ultrasonic vocalizations from pups (throughout development) and adult mice (same-sex interactions, male-estrus female interactions).

Fare Ultrasonik seslenmelere kayıt Sosyal İletişim değerlendirin

Mice emit ultrasonic vocalizations in different contexts throughout development and in adulthood. These vocal signals are now currently used as proxies ...

Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The proposed method is based on a new and synergistic combination of three components: the temporal-order judgments (TOJ) paradigm, Bundesen&#39;s Theory of Visual Attention (TVA), and a hierarchical Bayesian estimation framework. The method provides readily interpretable parameters, which are supported by the theoretical and neurophysiological underpinnings of TVA. Using TOJs, TVA-based estimates can be obtained for a broad range of stimuli, whereas traditional paradigms used with TVA are mainly limited to letters and digits. Finally, the meaningful parameters of the proposed model allow for the establishment of a hierarchical Bayesian model. Such a statistical model allows assessing results in one coherent analysis both on the subject and the group level.
To demonstrate the feasibility and versatility of this new approach, three experiments are reported with attention manipulations in synthetic pop-out displays, natural images, and a cued letter-report paradigm.

Temporal-order judgments can be used to estimate processing speed parameters and attentional weights and thereby to infer the mechanisms of attentional processing. This methodology can be applied to a wide range of visual stimuli and works with many attention manipulations.

Geçici sipariş Hüküm Model tabanlı Analizi ile Dikkat ve Görsel İşleme Hızı Ölçme

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

Automated Analysis of a Nematode Population-based Chemosensory Preference Assay

The nematode, Caenorhabditis elegans' compact nervous system of only 302 neurons underlies a diverse repertoire of behaviors. To facilitate the dissection of the neural circuits underlying these behaviors, the development of robust and reproducible behavioral assays is necessary. Previous C. elegans behavioral studies have used variations of a "drop test", a "chemotaxis assay", and a "retention assay" to investigate the response of C. elegans to soluble compounds. The method described in this article seeks to combine the complementary strengths of the three aforementioned assays. Briefly, a small circle in the middle of each assay plate is divided into four quadrants with the control and experimental solutions alternately placed. After the addition of the worms, the assay plates are loaded into a behavior chamber where microscope cameras record the worms' encounters with the treated regions. Automated video analysis is then performed and a preference index (PI) value for each video is generated. The video acquisition and automated analysis features of this method minimizes the experimenter's involvement and any associated errors. Furthermore, minute amounts of the experimental compound are used per assay and the behavior chamber's multi-camera setup increases experimental throughput. This method is particularly useful for conducting behavioral screens of genetic mutants and novel chemical compounds. However, this method is not appropriate for studying stimulus gradient navigation due to the close proximity of the control and experimental solution regions. It should also not be used when only a small population of worms is available. While suitable for assaying responses only to soluble compounds in its current form, this method can be easily modified to accommodate multimodal sensory interaction and optogenetic studies. This method can also be adapted to assay the chemosensory responses of other nematode species.

We present a behavior recording setup and protocol that enables automated analysis of the nematode, Caenorhabditis elegans' preference for soluble compounds in a population-based assay. This article describes the construction of a behavior chamber, the behavioral assay protocol, and video analysis software usage.

Nematod Popülasyona Dayalı Kemoterapi Tercihi Testinin Otomatik Analizi

The nematode, Caenorhabditis elegans' compact nervous system of only 302 neurons underlies a diverse repertoire of behaviors. To facilitate the dissection ...

Virtual Reality Experiments with Physiological Measures

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and laboratory experiments, respectively. VR is especially useful for geographic visualizations and investigations of spatial behavior. In spatial behavior research, VR provides a platform for studying the relationship between navigation and physiological measures (e.g., skin conductance, heart rate, blood pressure). Specifically, physiological measures allow researchers to address novel questions and constrain previous theories of spatial abilities, strategies, and performance. For example, individual differences in navigation performance may be explained by the extent to which changes in arousal mediate the effects of task difficulty. However, the complexities in the design and implementation of VR experiments can distract experimenters from their primary research goals and introduce irregularities in data collection and analysis. To address these challenges, the Experiments in Virtual Environments (EVE) framework includes standardized modules such as participant training with the control interface, data collection using questionnaires, the synchronization of physiological measurements, and data storage. EVE also provides the necessary infrastructure for data management, visualization, and evaluation. The present paper describes a protocol that employs the EVE framework to conduct navigation experiments in VR with physiological sensors. The protocol lists the steps necessary for recruiting participants, attaching the physiological sensors, administering the experiment using EVE, and assessing the collected data with EVE evaluation tools. Overall, this protocol will facilitate future research by streamlining the design and implementation of VR experiments with physiological sensors.

Virtual reality (VR) experiments can be difficult to implement and require meticulous planning. This protocol describes a method for the design and implementation of VR experiments that collect physiological data from human participants. The Experiments in Virtual Environments (EVE) framework is employed to accelerate this process.

Fizyolojik önlemler ile sanal gerçeklik deneyler

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and ...

Biomechanical Analysis Methods to Assess Professional Badminton Players' Lunge Performance

Under the condition of simulating a badminton court in the laboratory, this study used the injury mechanism model to analyze the maximal right lunge movements of eight professional badminton players and eight amateur players. The purpose of this protocol is to study the differences in kinematics and joint moment of the right knee and ankle. A motion capture system and force plate were used to capture data of the joint movements of the lower extremity and the vertical ground reaction force (vGRF). Sixteen young men who did not have any sports injuries in the past 6 months took part in the study. The subjects performed a maximal right lunge from the start position with their right foot, stepping on and fully contacting with the force plate, hit the shuttlecock with an underhand stroke to the designated position in the backcourt, and then returned to the start/end position. All subjects wore the same badminton shoes to avoid a difference in impact from different badminton shoes. The amateur players showed a greater range of ankle movement and reverse joint moment on the frontal plane, and a larger internal joint rotation moment on the horizontal plane. The professional badminton players exhibited greater knee moment on the sagittal and frontal planes. Therefore, these factors should be considered in the development of the training program to reduce the risk of sports injuries in knee and ankle joints. This study simulates the real badminton court and calibrates the range of activities of each movement of the subjects so that the subjects complete the experimental action in a natural state with high quality. A limitation of this study is that it does not combine joint load and muscle activity. Another limitation is that the sample size is small and should be expanded in future studies. This research method can be applied to the lower limb biomechanical research of other footwork in the badminton project.

Here, we present a protocol to evaluate the differences in injury mechanisms between professional and amateur players when performing a badminton maximal right lunge movement by analyzing lower limb kinematics.

Profesyonel badminton oyuncularının Lunge performansını değerlendirmek için biyomekanik analiz yöntemleri

Under the condition of simulating a badminton court in the laboratory, this study used the injury mechanism model to analyze the maximal right lunge ...

Low-cost Protocol of Footprint Analysis and Hanging Box Test for Mice Applied the Chronic Restraint Stress

Gait disturbance is frequently observed in patients with movement disorders. In mouse models used for movement disorders, gait analysis is important behavioral test to determine whether the mice mimic the symptoms of patients. Motor deficits are often induced by stress when no spontaneous motor phenotype is observed in the mouse models. Therefore, gait analysis followed by stress loading would be a sensitive method for evaluating the motor phenotype in mouse models. However, researchers face the requirement of an expensive apparatus to obtain quantitative results automatically from gait analysis. For stress, stress loading by simple methods without expensive apparatuses required for electric shock and forced running is desirable. Therefore, we introduce a simple and low-cost protocol consisting of footprint analysis with paper and ink, hanging box test to evaluate motor function, and stress loading defined by restraint with a conical tube. The motor deficits of mice were successfully detected by this protocol.

The low-cost protocol consisting of footprint analysis and hanging box test after restraint stress is useful for evaluating the movement disorders of mouse model.

Düşük maliyetli Protokolü ayak izi analizi ve kutu testi fareler için asılı kronik kısıtlama stres uygulanan

Gait disturbance is frequently observed in patients with movement disorders. In mouse models used for movement disorders, gait analysis is important ...

Modified Blood Collection from Tail Veins of Non-anesthetized Mice with a Vacuum Blood Collection System and Eyeglass Magnifier

Blood sample collection is the basis of experimental animal research. It is of importance to obtain adequate blood samples for various research purposes. The tail veins of mice are small, and it is sometimes difficult to obtain the required blood volume by conventional puncture methods. This study investigates the superiority of repeated blood sample collection from tail veins of mice through use of a vacuum blood collection system and eyeglass magnifier (experimental group) compared to conventional blood sampling methods (conventional group), performed by beginners and experts, respectively. With the help of an eyeglass magnifier, a butterfly needle tip is inserted into the tail vein of each mouse in the experimental group. When the vein is penetrated successfully, a blood sample is collected in the vacuum collection tube by insertion of the rubber end of a butterfly needle into the vacuum blood collection tube. The plunger is then used to collect blood without the help of the eyeglass magnifier in the conventional group. Success rates of blood sample collection by the beginners and experts were shown to be 70% vs. 100% (p &#60; 0.01) in the experimental group and 35% vs. 85% (p &#60; 0.01) in the conventional group. For both beginners and experts, puncture times required for obtaining required blood sample were significantly lower in the experimental group compared to the conventional group (2.40 &#177; 0.75 vs. 2.90 &#177; 0.31, p &#60; 0.05; 1.15 &#177; 0.37 vs. 1.55 &#177; 0.76, p &#60; 0.05). In conclusion, the presented blood sampling technique is feasible and easy to practice and enables frequent sampling of adequate blood volumes from non-anesthetized mice.&#160;

This study reports blood sampling from tail vein in mice using a vacuum extraction tube system with eyeglass magnifier. Our method is easy to practice and could be used for repeat blood sampling in mice.

Kuyruk damarlar bir vakum kan toplama sistemi ve gözlük büyüteç ile sigara anestezi farelerin koleksiyonundan değiştirilmiş kan

Blood sample collection is the basis of experimental animal research. It is of importance to obtain adequate blood samples for various research purposes. ...

Paw-Print Analysis of Contrast-Enhanced Recordings (PrAnCER): A Low-Cost, Open-Access Automated Gait Analysis System for Assessing Motor Deficits

Gait analysis is used to quantify changes in motor function in many rodent models of disease. Despite the importance of assessing gait and motor function in many areas of research, the available commercial options have several limitations such as high cost and lack of accessible, open code. To address these issues, we developed PrAnCER, Paw-Print Analysis of Contrast-Enhanced Recordings, for automated quantification of gait. The contrast-enhanced recordings are produced by using a translucent floor that obscures objects not in contact with the surface, effectively isolating the rat&#8217;s paw prints as it walks. Using these videos, our simple software program reliably measures a variety of spatiotemporal gait parameters. To demonstrate that PrAnCER can accurately detect changes in motor function, we employed a haloperidol model of Parkinson&#8217;s disease (PD). We tested rats at two doses of haloperidol: high dose (0.30 mg/kg) and low dose (0.15 mg/kg). Haloperidol significantly increased stance duration and hind paw contact area in the low dose condition, as might be expected in a PD model. In the high dose condition, we found a similar increase in contact area but also an unexpected increase in stride length. With further research, we found that this increased stride length is consistent with the bracing-escape phenomenon commonly observed at higher doses of haloperidol. Thus, PrAnCER was able to detect both expected and unexpected changes in rodent gait patterns. Additionally, we confirmed that PrAnCER is consistent and accurate when compared with manual scoring of gait parameters.

Paw-Print Analysis of Contrast-Enhanced Recordings PrAnCER: A Low-Cost, Open-Access Automated Gait Analysis System for Assessing Motor Deficits

We describe a novel gait analysis system, Paw-Print Analysis of Contrast-Enhanced Recordings (PrAnCER), an open-access automated system for the quantification of gait characteristics in rats that utilizes a novel semitransparent floor to automatically quantify gait. This system was validated using the haloperidol model of Parkinson&#8217;s Disease.

Kontrastlı Gelişmiş Kayıtların (PrAnCER) Paw-Print Analizi: Motor Açıklarının Değerlendirilmesi için Düşük Maliyetli, Açık Erişimli Otomatik Yürüyüş Analiz Sistemi

Gait analysis is used to quantify changes in motor function in many rodent models of disease. Despite the importance of assessing gait and motor function ...