НХП 3Д систем за анализу понашања вођен АИ-без маркера|Присис Биотецх

Не-Примати (НХП) су незаменљиви модели за проучавање виших можданих функција и неуролошких поремећаја због својих неуроанатомских и когнитивних сличности са људима. Међутим, хватање и квантификација њиховог природног понашања не-и даље представља значајан изазов.

Тхеследећа{0}}генерација НХП система за анализу понашањаби Присис Биотецх интегрише компјутерски вид, дубоко учење и технологије 3Д реконструкције. Ова конвергенција омогућава аутоматизовану, грануларну и више-димензионалну анализу понашања животиња, означавајући прелаз са квалитативног описа на прецизну квантитативну аналитику у претклиничким истраживањима.

Наш систем је изграђен на три технолошка стуба дизајнирана да максимизирају интегритет података и добробит животиња.

1. Дизајн без маркера: давање приоритета природном понашању и добробити

• Технолошки принцип:Систем елиминише потребу за рефлектујућим маркерима или носивим сензорима. користећи видео стримове високе{1}}резолуције, напредни алгоритми дубоког учења откривају и прате анатомске кључне тачке директно из сировог снимка у реалном-времену.
• Научна вредност:Уклањањем физичких маркера елиминишемо потенцијалну нелагодност, инхибицију понашања или ризик од одвајања маркера. Ово осигурава да животиње остану у природном стању, значајно повећавајући еколошку валидност података и придржавајући се највиших стандарда етике и добробити животиња.

2. Синхронизовано 3Д праћење са више-приказа: изван 2Д равни

• Технолошки принцип:Примењујемо више синхронизованих камера са великом брзином{0}}кадра-да бисмо снимили понашање из различитих углова. Алгоритми за више-геометрију и реконструкцију приказа спајају ове 2Д улазе да би генерисали 3Д скелетне структуре и просторне путање у реалном-времену.
• Научна вредност:Истраживачи добијају приступ потпуној просторној реконструкцији понашања. Осим једноставних 2Д топлотних мапа, систем квантификује сложене кинематичке параметре као што су углови зглобова (нпр. флексија колена), путање удова и постурална динамика. Ова дубина података је критична за анализу абнормалности хода, моторичке координације и финих моторичких вештина са прецизношћу недостижном традиционалним методама.

3. Дубоко учење{1}}Препознавање засновано на: од кинематике до семантике

• Технолошки принцип:Обучене на обимним скуповима података видео записа о понашању, наше дубоке неуронске мреже превазилазе скелетно праћење како би аутоматски класификовале дискретне догађаје понашања (нпр. ходање, пењање, хватање, неговање). Систем бележи временски редослед, учесталост и трајање ових догађаја.
• Научна вредност:Ово трансформише сирове кинематичке податке у биолошки значајне увиде у понашање. Омогућава аутоматско генерисање "етограма" и анализу временских образаца понашања. Алгоритми вештачке интелигенције који се развијају у систему обезбеђују континуирано побољшање тачности препознавања, омогућавајући откривање суптилних фенотипских промена које су резултат прогресије болести или фармаколошке интервенције.

Овај систем је тренутно коришћен за процену ефикасности у различитим неуронаучним контекстима и контекстима модела болести:

• Поремећаји кретања (Паркинсонова болест, СЦИ):Прецизна квантификација параметара хода (дужина корака, ритам, симетрија), амплитуда тремора, брадикинезија и постурална стабилност пружа објективне биолошке крајње тачке за процену неуропротективних агенаса или ћелијских терапија.
• Истраживање бола и аналгезија:Објективна идентификација спонтаног{0}}понашања у вези са болом-као што су увијање, чување, избегавање ношења тежине-избегавање ношења тежине и -специфично гребање- у комбинацији са 3Д анализом покрета да би се проценио утицај бола на општу активност и покретљивост.

Неуропсихијатријски модели:

• Анксиозност/страх:Анализа истраживања у-тестовима на отвореном, трајање замрзавања и понашања{1}}процене ризика.
• Мотивација/анхедонија:Квантификација понашања приступа према наградама (храна, друштвена интеракција), утрошак напора и брзина реакције.
• Аутоимуне болести (нпр.Реуматоидни артритис):Поред упале зглобова, систем успоставља „Етограм понашања болести“, анализирајући компензаторне моторичке функције и промене понашања изазване болом, нудећи нову димензију за процену квалитета-побољшања{1}}живота.

Флексибилна архитектура платформе подржава апликације које превазилазе тренутне стандардне моделе:

• Друштвена неуронаука:Праћење међу-удаљености, оријентације и интеракције између субјеката и образаца интеракције у поставкама са више-животиња ради проучавања неуронских механизама друштвене хијерархије, агресије и про-друштвеног понашања.
• Спавање и циркадијални ритмови:фина-зрнаста анализа архитектуре сна и будности, критична за проучавање циркадијалних поремећаја и проблема са спавањем код неуродегенеративних болести.
• Фина контрола мотора:Високо{0}}прецизно праћење покрета прстију и манипулације објектима нуди увид у студије контроле кортикалне моторике, истраживање можданог-рачунарског интерфејса (БЦИ) и стратегије рехабилитације.
• Мулти-Модална фузија података:Високо{0}}прецизне временске ознаке система омогућавају синхронизацију{1}}на нивоу милисекунди са ЕЕГ, ЕМГ, неуроимаџингом и ин виво неуралним снимцима. Ова могућност олакшава анализу-затворене петље, директно повезујући излазе понашања са основном активношћу неуронских кола.

ТхеСистем 3Д анализе понашања заснован на АИ{0}}и без маркераПрисис Биотецх представља методолошки напредак у неуронауци. Ослобађајући истраживаче од-интензивног и субјективног оцењивања, он пружа објективне, високо{2}}скупове података. Кроз беспрекорну интеграцију праћења без маркера и дубоког учења, овај систем премошћује јаз између сложеног понашања НХП-а и неуронских механизама, убрзавајући превођење основних научних открића у ефикасне клиничке терапије.