W badaniach przedklinicznych obserwacja-zachowania naczelnych innych niż ludzie (NHP) dostarcza ważnych danych dla neuronauki i opracowywania leków. Tradycyjne metody śledzenia zachowań wymagają fizycznych znaczników przyczepionych do zwierząt. Markery te mogą wpływać na naturalne zachowanie, powodować stres i zmieniać wzorce ruchu.
TheSystem analizy zachowania NHP oparty na sztucznej inteligencji- (NBAS), zwany także BehaviorAtlas, został opracowany przezBiotechnologie Prisys. System wykorzystuje śledzenie bez znaczników, kamery-z wieloma widokami i algorytmy głębokiego uczenia się do rejestrowania i analizowania zachowań naczelnych.
Technologia bezmarkerowa do obserwacji NHP
NBAS wykorzystuje technologię bez znaczników do rejestrowania postawy 3D-naczelnych innych niż ludzie. System nie wymaga umieszczania na zwierzętach fizycznych znaczników. Zmniejsza to dyskomfort i sprawia, że proces eksperymentalny jest mniej inwazyjny.
Naukowcy mogą obserwować naturalne ruchy bez zakłóceń. Pomaga to w utrzymaniu normalnego zachowania i poprawia wiarygodność danych behawioralnych. Podejście to wspiera również standardy etyczne w badaniach na zwierzętach.
Synchronizacja wielu-widoków w celu przechwytywania ruchu
NBAS rejestruje zachowanie za pomocą systemu-wielu kamer. System wykorzystuje cztery lub więcej-szybkich kamer zaprojektowanych do nagrywania 3D. Kamery są ustawione pod różnymi kątami i nagrywają w tym samym czasie.
System synchronizuje współrzędne przestrzenne i czas nagrywania wszystkich kamer. Taka konfiguracja zmniejsza okluzję wzroku i błąd perspektywy oraz umożliwia dokładną rekonstrukcję ruchu w-przestrzeni trójwymiarowej. System może śledzić ruch z dokładnością-milimetrów.
Głębokie uczenie się i rekonstrukcja szkieletu 3D
NBAS przetwarza dane wideo za pomocą algorytmów głębokiego uczenia się. Na podstawie nagrań wideo system wykrywa kontury zwierząt, postawę ciała i stawy kończyn. Algorytmy działają w różnych warunkach oświetleniowych i utrzymują stabilną wydajność wykrywania.
Oprogramowanie rekonstruuje trójwymiarowy model szkieletu zwierzęcia. Śledzi ponad 21 kluczowych punktów ciała i rejestruje ich położenie podczas ruchu.
Następnie system automatycznie analizuje sekwencje zachowań. Dzieli ciągły ruch na segmenty zachowania i szacuje stany zachowania z rozdzielczością czasową drugiego{1}}poziomu. Ta zautomatyzowana analiza ogranicza pracę ręczną i zmniejsza ryzyko błędu ludzkiego podczas ekstrakcji danych.
Zastosowania w neurologii i opracowywaniu leków
NBAS zapewnia obiektywne pomiary zachowania na potrzeby badań neuronaukowych. System służy do analizy wzorców zachowań w kilku modelach chorób neurologicznych, w tym:
- Modele choroby Parkinsona
- Modele bólu
- Modele udaru niedrożności tętnicy środkowej mózgu (MCAO).
- Modele padaczki
System wspiera także badania nad rozwojem leków. Podczas badań nad leczeniem badacze mogą mierzyć ruchy stawów i wzorce ruchu ciała. Pomiary te pomagają ocenić behawioralne skutki interwencji farmakologicznych.
Zebrane dane dostarczają dowodów ilościowych wspierających ocenę przedkliniczną i późniejszy projekt badania klinicznego. Za pośrednictwem tego systemuBiotechnologie Prisyszapewnia zautomatyzowane narzędzia do analizy zachowań zwierząt w badaniach translacyjnych.
