Безмаркерна 3D-система аналізу поведінки NHP-на основі штучного інтелекту|Prisys Biotech

Примати, відмінні від людини (NHP), є незамінними моделями для вивчення вищих функцій мозку та неврологічних розладів через їх нейроанатомічні та когнітивні схожості з людьми. Однак виявлення та кількісна оцінка їхньої природної поведінки не-інвазивним шляхом залишається серйозною проблемою.

Theсистема аналізу поведінки NHP наступного-поколіннявід Prisys Biotech об’єднує технології комп’ютерного зору, глибокого навчання та 3D-реконструкції. Ця конвергенція дозволяє здійснювати автоматизований, детальний і багатовимірний-аналіз поведінки тварин, знаменуючи перехід від якісного опису до точної кількісної аналітики в доклінічних дослідженнях.

Наша система побудована на трьох технологічних стовпах, розроблених для максимального підвищення цілісності даних і добробуту тварин.

1. Безмаркерний дизайн: пріоритет природної поведінки та добробуту

• Технологічний принцип:Система усуває потребу у відбиваючих маркерах або переносних датчиках. використовуючи відеопотоки високої-роздільності, розширені алгоритми глибокого навчання виявляють і відстежують анатомічні ключові точки безпосередньо з необробленого відеоматеріалу в реальному-часі.
• Наукова цінність:Видаляючи фізичні маркери, ми усуваємо потенційний дискомфорт, поведінкове гальмування або ризик відриву маркера. Це гарантує, що тварини залишаються в природному стані, значно підвищуючи екологічну достовірність даних і дотримуючись найвищих стандартів етики та добробуту тварин.

2. Багато{1}}синхронізоване 3D-відстеження: за межами 2D-площини

• Технологічний принцип:Ми використовуємо кілька синхронізованих камер із високою-частотою кадрів-, щоб знімати поведінку під різними кутами. Багато{3}}геометрія й алгоритми реконструкції об’єднують ці 2D-вхідні дані для створення-3D-скелетних структур у реальному часі та просторових траєкторій.
• Наукова цінність:Дослідники отримують доступ до повної просторової реконструкції поведінки. Окрім простих двовимірних теплових карт, система кількісно визначає складні кінематичні параметри, такі як кути суглобів (наприклад, згинання коліна), траєкторії кінцівок і постуральна динаміка. Така глибина даних має вирішальне значення для аналізу аномалій ходи, координації рухів і дрібної моторики з точністю, недосяжною традиційними методами.

3. Розпізнавання-на основі глибокого навчання: від кінематики до семантики

• Технологічний принцип:Наші глибокі нейронні мережі, навчені великими наборами даних анотованого поведінкового відео, виходять за межі скелетного відстеження й автоматично класифікують окремі поведінкові події (наприклад, ходьба, лазіння, хапання, догляд). Система фіксує часову послідовність, частоту та тривалість цих подій.
• Наукова цінність:Це перетворює необроблені кінематичні дані в біологічно значущі відомості про поведінку. Він дозволяє автоматично генерувати «етограми» та аналізувати часові моделі поведінки. Алгоритми штучного інтелекту, що розвиваються, забезпечують безперервне вдосконалення точності розпізнавання, дозволяючи виявляти тонкі фенотипові зміни в результаті прогресування захворювання або фармакологічного втручання.

Ця система в даний час розгорнута для оцінки ефективності в різних нейронаукових контекстах і моделях захворювань:

• Розлади рухів (Хвороба Паркінсона, SCI):Точна кількісна оцінка параметрів ходи (довжина кроку, каденція, симетрія), амплітуда тремору, брадикінезія та постуральна стабільність забезпечують об’єктивні біологічні кінцеві точки для оцінки нейропротекторних засобів або клітинної терапії.
• Дослідження болю та знеболення:Об’єктивна ідентифікація поведінки,-пов’язаної зі спонтанним болем-, як-от скручування, захист,-уникнення{2}}перенесення ваги та-специфічного подряпування-у поєднанні з 3D-аналізом руху для оцінки впливу болю на загальну активність і рухливість.

Нейропсихіатричні моделі:

• Тривога/страх:Аналіз розвідки під час-польових випробувань, тривалості заморожування та поведінки-оцінки ризику.
• Мотивація/Ангедонія:Кількісна оцінка поведінки підходу до винагород (їжа, соціальна взаємодія), витрати зусиль і швидкість реакції.
• Аутоімунні захворювання (наприклад,Ревматоїдний артрит):Окрім запалення суглобів, система створює «Етограму поведінки захворювання», аналізуючи компенсаторні рухові функції та поведінкові зміни, спричинені болем, що пропонує новий вимір для оцінки якості-покращення-життя.

Гнучка архітектура платформи підтримує додатки, які виходять далеко за рамки поточних стандартних моделей:

• Соціальна нейронаука:Відстеження дистанції між суб’єктами, орієнтації та моделей взаємодії в -налаштуваннях кількох тварин для вивчення нейронних механізмів соціальної ієрархії, агресії та про-соціальної поведінки.
• Сон і циркадні ритми:детальний-аналіз архітектури сну та неспання, критично важливий для вивчення циркадних порушень і проблем зі сном при нейродегенеративних захворюваннях.
• Контроль тонкої моторики:Високо-точне відстеження рухів пальців і маніпулювання об’єктами дає змогу отримати інформацію для досліджень кортикального моторного контролю, дослідження мозкового-комп’ютерного інтерфейсу (BCI) і стратегій реабілітації.
• Мульти{0}}об’єднання даних:Високоточні-мітки часу системи дозволяють синхронізувати-рівень мілісекунд із ЕЕГ, ЕМГ, нейровізуалізаціями та нейронними записами in vivo. Ця можливість полегшує аналіз-замкнутого циклу, безпосередньо пов’язуючи вихідні дані поведінки з основною активністю нейронного кола.

TheБезмаркерна система 3D-аналізу поведінки на основі штучного інтелектувід Prisys Biotech представляє методологічний прогрес у нейронауці. Звільняючи дослідників від трудомісткої-і суб’єктивної оцінки, він надає об’єктивні,-розмірні набори даних. Завдяки цілісній інтеграції безмаркерного відстеження та глибокого навчання ця система усуває розрив між складною поведінкою NHP і нейронними механізмами, прискорюючи перетворення основних наукових відкриттів в ефективні клінічні терапії.