AI-Juhitud markerita NHP 3D käitumisanalüüsi süsteem|Prisys Biotech

Ahvilised (NHP) on asendamatud mudelid kõrgemate ajufunktsioonide ja neuroloogiliste häirete uurimiseks, kuna neil on neuroanatoomilised ja kognitiivsed sarnasused inimestega. Nende loomuliku käitumise mitteinvasiivne tabamine ja kvantifitseerimine on aga endiselt suur väljakutse.

Thejärgmise-põlvkonna NHP käitumisanalüüsi süsteemPrisys Biotech integreerib arvutinägemise, süvaõppe ja 3D-rekonstrueerimise tehnoloogiad. See lähenemine võimaldab loomade käitumise automatiseeritud, granuleeritud ja mitmemõõtmelist analüüsi, mis tähistab üleminekut kvalitatiivselt kirjeldamiselt täpsele kvantitatiivsele analüüsile prekliinilistes uuringutes.

Meie süsteem on üles ehitatud kolmele tehnoloogilisele sambale, mis on loodud andmete terviklikkuse ja loomade heaolu maksimeerimiseks.

1. Markerless Design: Loomuliku käitumise ja heaolu eelistamine

• Tehnoloogiline põhimõte:Süsteem välistab vajaduse peegeldavate markerite või kantavate andurite järele. kõrge eraldusvõimega videovooge{1}}kasutades tuvastavad ja jälgivad täiustatud süvaõppe algoritmid anatoomilisi põhipunkte otse toormaterjalist reaalajas.
• Teaduslik väärtus:Füüsiliste markerite eemaldamisega kõrvaldame võimaliku ebamugavuse, käitumise pärssimise või markerite eraldumise ohu. See tagab loomade püsimise loomulikus olekus, suurendades oluliselt andmete ökoloogilist paikapidavust ning järgides kõrgeimate loomade eetika ja heaolu standardeid.

2. Mitme-vaate sünkroonitud 3D jälgimine: väljaspool 2D tasapinda

• Tehnoloogiline põhimõte:Käitumise erinevate nurkade alt jäädvustamiseks kasutame mitut sünkroonitud suure{0}}kaadrisagedusega-kaamerat. Mitme-vaate geomeetria ja rekonstrueerimisalgoritmid ühendavad need 2D-sisendid, et luua reaalajas-3D-skeleti struktuure ja ruumilisi trajektoore.
• Teaduslik väärtus:Teadlased saavad juurdepääsu käitumise täielikule ruumilisele rekonstrueerimisele. Lisaks lihtsatele 2D-soojuskaartidele kvantifitseerib süsteem keerulisi kinemaatilisi parameetreid, nagu liigeste nurgad (nt põlve paindumine), jäsemete trajektoorid ja asendi dünaamika. See andmete sügavus on kriitilise tähtsusega kõnnihäirete, motoorse koordinatsiooni ja peenmotoorika analüüsimisel traditsiooniliste meetoditega saavutamatu täpsusega.

3. Süvaõppel-põhine äratundmine: kinemaatikast semantikani

• Tehnoloogiline põhimõte:Meie sügavad närvivõrgud, mis on koolitatud annoteeritud käitumuslike videote ulatuslike andmekogumite põhjal, lähevad kaugemale skeleti jälgimisest, et klassifitseerida automaatselt diskreetsed käitumissündmused (nt kõndimine, ronimine, haaramine, hooldus). Süsteem salvestab nende sündmuste ajalise järjestuse, sageduse ja kestuse.
• Teaduslik väärtus:See muudab töötlemata kinemaatilised andmed bioloogiliselt tähenduslikeks käitumuslikeks arusaamadeks. See võimaldab automaatselt genereerida "etogramme" ja analüüsida ajalisi käitumismustreid. Süsteemi arenevad AI-algoritmid tagavad tuvastamise täpsuse pideva paranemise, võimaldades tuvastada haiguse progresseerumisest või farmakoloogilisest sekkumisest tulenevaid peeneid fenotüüpseid muutusi.

Seda süsteemi kasutatakse praegu efektiivsuse hindamiseks erinevates neuroteaduslikes ja haigusmudelite kontekstides:

• Liikumishäired (Parkinsoni tõbi, SCI):Kõnniparameetrite (sammu pikkus, kadents, sümmeetria), värisemise amplituudi, bradükineesia ja asendi stabiilsuse täpne kvantifitseerimine annab objektiivsed bioloogilised lõpp-punktid neuroprotektiivsete ainete või rakuteraapiate hindamiseks.
• Valuuuringud ja analgeesia:Spontaanse valuga-seotud käitumise-, nagu lokkimine, valvamine, raskuse-kandmise vältimine ja kohas-spetsiifiline kriimustamine-, objektiivne tuvastamine koos 3D-liikumise analüüsiga, et hinnata valu mõju üldisele aktiivsusele ja liikuvusele.

Neuropsühhiaatrilised mudelid:

• Ärevus/hirm:Avatud{0}}väljakatsete, külmutamise kestuse ja riskide{1}}hindamise käitumise analüüs.
• Motivatsioon/Anhedonia:Preemiate (toit, sotsiaalne suhtlus), pingutuste kulu ja reaktsioonikiiruse suhtes lähenemise käitumise kvantifitseerimine.
• Autoimmuunhaigused (nt.Reumatoidartriit):Lisaks liigesepõletikule loob süsteem haiguskäitumise etogrammi, mis analüüsib kompenseerivaid motoorseid funktsioone ja valu põhjustatud käitumismuutusi, pakkudes uut mõõdet elukvaliteedi --paranemise hindamiseks.

Platvormi paindlik arhitektuur toetab rakendusi, mis ulatuvad praegustest standardmudelitest tunduvalt kaugemale:

• Sotsiaalne neuroteadus:Subjektidevahelise-vahemaa, orientatsiooni ja interaktsioonimustrite jälgimine mitme-looma seadistustes, et uurida sotsiaalse hierarhia, agressiivsuse ja sotsiaalse käitumise{2}}närvimehhanisme.
• Uni ja ööpäevased rütmid:une arhitektuuri ja ärkveloleku peen-analüüs, mis on kriitilise tähtsusega ööpäevaste häirete ja uneprobleemide uurimisel neurodegeneratiivsete haiguste korral.
• Peen mootori juhtimine:Sõrmeliigutuste ja objektide manipuleerimise ülitäpne jälgimine- pakub teavet kortikaalse motoorse juhtimise uuringute, aju-arvutiliidese (BCI) uuringute ja rehabilitatsioonistrateegiate jaoks.
• Mitmeliigiline andmeliit{0}}:Süsteemi ülitäpsed{0}}ajatemplid võimaldavad millisekundite-tasemel sünkroonimist EEG, EMG, neuropiltide ja in vivo närvisalvestustega. See võimalus hõlbustab suletud-ahela analüüsi, sidudes käitumuslikud väljundid otseselt närviahela aluseks oleva aktiivsusega.

TheAI-põhine markerita 3D käitumisanalüüsi süsteemPrisys Biotech esindab neuroteaduse metodoloogilist edusamme. Vabastades teadlased töömahukast ja subjektiivsest hindamisest, pakub see objektiivseid ja suuremõõtmelisi andmekogumeid. Markerivaba jälgimise ja sügava õppimise sujuva integreerimise kaudu ületab see süsteem lõhe keeruka NHP käitumise ja närvimehhanismide vahel, kiirendades põhiliste teaduslike avastuste ülekandmist tõhusateks kliinilisteks ravimeetoditeks.