AI-Bezmarķieru vadīta NHP 3D uzvedības analīzes sistēma|Prisys Biotech

Primāti, kas nav cilvēkprimāti, ir neaizstājami modeļi, lai pētītu augstākas smadzeņu funkcijas un neiroloģiskus traucējumus to neiroanatomiskās un kognitīvās līdzības ar cilvēkiem dēļ. Tomēr viņu dabiskās uzvedības ne-invazīva fiksēšana un kvantitatīva noteikšana joprojām ir nopietna problēma.

Thenākamās-paaudzes NHP uzvedības analīzes sistēmaby Prisys Biotech integrē datorredzes, dziļas mācīšanās un 3D rekonstrukcijas tehnoloģijas. Šī konverģence ļauj veikt automatizētu, granulētu un daudzdimensionālu dzīvnieku uzvedības analīzi, iezīmējot pāreju no kvalitatīva apraksta uz precīzu kvantitatīvu analīzi preklīniskajos pētījumos.

Mūsu sistēma ir veidota uz trīs tehnoloģiskiem pīlāriem, kas paredzēti, lai maksimāli palielinātu datu integritāti un dzīvnieku labturību.

1. Dizains bez iezīmēm: dabiskās uzvedības un labklājības prioritāte

• Tehnoloģiskais princips:Sistēma novērš nepieciešamību pēc atstarojošiem marķieriem vai valkājamiem sensoriem. Izmantojot augstas-izšķirtspējas video straumes, uzlaboti dziļās mācīšanās algoritmi nosaka un izseko anatomiskos galvenos punktus tieši no neapstrādātā materiāla reāllaikā.
• Zinātniskā vērtība:Noņemot fiziskos marķierus, mēs novēršam iespējamo diskomfortu, uzvedības kavēšanu vai marķiera atslāņošanās risku. Tas nodrošina, ka dzīvnieki paliek dabiskā stāvoklī, ievērojami uzlabojot datu ekoloģisko derīgumu un ievērojot augstākos dzīvnieku ētikas un labturības standartus.

2. Vairāk-skatiet sinhronizētu 3D izsekošanu: ārpus 2D plaknes

• Tehnoloģiskais princips:Mēs izvietojam vairākas sinhronizētas augstas{0}}kadru{1}}kameras, lai tvertu uzvedību no atšķirīgiem leņķiem. Vairāku-skatu ģeometrijas un rekonstrukcijas algoritmi apvieno šīs 2D ievades, lai ģenerētu reāllaika-3D skeleta struktūras un telpiskās trajektorijas.
• Zinātniskā vērtība:Pētnieki iegūst piekļuvi pilnīgai uzvedības telpiskajai rekonstrukcijai. Papildus vienkāršām 2D siltuma kartēm sistēma kvantitatīvi nosaka sarežģītus kinemātiskos parametrus, piemēram, locītavu leņķus (piemēram, ceļgala saliekšanu), ekstremitāšu trajektorijas un stājas dinamiku. Šis datu dziļums ir būtisks, lai analizētu gaitas novirzes, kustību koordināciju un smalkās motorikas ar precizitāti, kas nav sasniedzama ar tradicionālām metodēm.

3. Padziļināta mācīšanās-atpazīšana: no kinemātikas līdz semantikai

• Tehnoloģiskais princips:Apmācīti plašām anotētu uzvedības video datu kopām, mūsu dziļie neironu tīkli pārsniedz skeleta izsekošanu, lai automātiski klasificētu diskrētus uzvedības notikumus (piemēram, staigāšanu, kāpšanu, satveršanu, kopšanu). Sistēma reģistrē šo notikumu laika secību, biežumu un ilgumu.
• Zinātniskā vērtība:Tas pārveido neapstrādātus kinemātiskos datus bioloģiski nozīmīgos uzvedības ieskatos. Tas ļauj automātiski ģenerēt "etogrammas" un analizēt laika uzvedības modeļus. Sistēmas attīstošie mākslīgā intelekta algoritmi nodrošina nepārtrauktu atpazīšanas precizitātes uzlabošanos, ļaujot noteikt smalkas fenotipiskas izmaiņas, kas rodas slimības progresēšanas vai farmakoloģiskas iejaukšanās rezultātā.

Šī sistēma pašlaik tiek izmantota, lai novērtētu efektivitāti dažādos neirozinātniskos un slimību modeļu kontekstos:

• Kustību traucējumi (Parkinsona slimība, SCI):Precīza gaitas parametru (soļa garums, kadence, simetrija), trīces amplitūdas, bradikinēzijas un stājas stabilitātes kvantitatīva noteikšana nodrošina objektīvus bioloģiskos galapunktus neiroprotektīvo līdzekļu vai šūnu terapijas novērtēšanai.
• Sāpju izpēte un atsāpināšana:Objektīva spontānas ar sāpēm-saistītas uzvedības-, piemēram, kērlinga, sargāšanās, izvairīšanās no svara-nešanas un vietai-specifiskas skrāpēšanas-, identifikācija apvienojumā ar 3D kustību analīzi, lai novērtētu sāpju ietekmi uz vispārējo aktivitāti un mobilitāti.

Neiropsihiskie modeļi:

• Trauksme/bailes:Izpētes analīze atklātā{0}}lauka testos, iesaldēšanas ilgums un riska-novērtēšanas uzvedība.
• Motivācija/Anhedonia:Pieejas uzvedības kvantitatīva noteikšana attiecībā uz atlīdzību (pārtika, sociālā mijiedarbība), pūles izdevumiem un reakcijas ātrumu.
• Autoimūnas slimības (piem.Reimatoīdais artrīts):Papildus locītavu iekaisumam sistēma izveido "Slimību uzvedības etogrammu", analizējot kompensējošās motoriskās funkcijas un sāpju izraisītas uzvedības izmaiņas, piedāvājot jaunu dimensiju dzīves kvalitātes--uzlabojuma novērtēšanai.

Platformas elastīgā arhitektūra atbalsta lietojumprogrammas, kas ievērojami pārsniedz pašreizējos standarta modeļus:

• Sociālā neiroloģija:Izsekojiet starp-subjektu attālumu, orientāciju un mijiedarbības modeļus vairāku-dzīvnieku iestatījumos, lai pētītu sociālās hierarhijas, agresijas un pro-sociālās uzvedības neironu mehānismus.
• Miega un diennakts ritmi:smalka-miega arhitektūras un nomoda analīze, kas ir būtiska diennakts traucējumu un miega problēmu pētīšanai neirodeģeneratīvo slimību gadījumā.
• Smalka motora vadība:Precīza pirkstu kustību un objektu manipulāciju izsekošana- sniedz ieskatu kortikālās motorikas kontroles pētījumos, smadzeņu-datora interfeisa (BCI) izpētē un rehabilitācijas stratēģijās.
• Vairāku{0}}modālu datu saplūšana:Sistēmas augstas{0}}precizitātes laikspiedoli nodrošina milisekundes-līmeņa sinhronizāciju ar EEG, EMG, neiroattēlveidošanu un in vivo neironu ierakstiem. Šī iespēja atvieglo slēgtās-cilpas analīzi, tieši sasaistot uzvedības rezultātus ar nervu ķēdes pamatā esošo darbību.

TheAI-bez marķieriem balstīta 3D uzvedības analīzes sistēmaAutors Prisys Biotech ir metodoloģisks sasniegums neirozinātnēs. Atbrīvojot pētniekus no darbietilpīgas un subjektīvas vērtēšanas, tas nodrošina objektīvas, augstas{2}dimensijas datu kopas. Pateicoties bezmarķieru izsekošanas un dziļas mācīšanās integrācijai, šī sistēma mazina plaisu starp sarežģīto NHP uzvedību un neironu mehānismiem, paātrinot zinātnisko pamatatklājumu pārvēršanu efektīvā klīniskā terapijā.