مقالة منهجية

توصيف استجابات سلوك الأم أثناء تصوير الدماغ بالكامل

DOI:

10.3791/67112

⸱

يناير 24, 2025

 ,  ,  , 
1Mortimer B. Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, 2Department of Neuroscience, Columbia University, 3Department of Psychology, Columbia University, 4Howard Hughes Medical Institute, Columbia University

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يتم تقديم خط أنابيب لتحليل الفيديو هنا يتغلب على التحديات في المراقبة السلوكية داخل بيئات التصوير بالرنين المغناطيسي ، مما يسمح باكتشاف الاستجابات السلوكية غير الموجهة للإشارات الخارجية. سيسهل هذا التحليل فهما أكثر شمولا لتغيرات الحالة الداخلية المستحثة والنشاط على مستوى الدماغ.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

مكنت التطورات الحديثة في أدوات تصوير الدماغ بالكامل علماء الأعصاب من التحقيق في كيفية معالجة نشاط الدماغ المنسق للإشارات الخارجية ، والتأثير على تغيرات الحالة الداخلية وإثارة الاستجابات السلوكية. على سبيل المثال ، التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) هو تقنية غير جراحية تسمح بقياس نشاط الدماغ بالكامل في الفئران المستيقظة والتصرف باستخدام الاستجابة المعتمدة على مستوى أكسجة الدم (BOLD). ومع ذلك ، لفهم الاستجابات الجريئة التي تثيرها المحفزات الخارجية بشكل كامل ، من الأهمية بمكان أن يقوم المجربون أيضا بتقييم الاستجابات السلوكية أثناء عمليات الفحص. تشكل بيئة التصوير بالرنين المغناطيسي تحديات لهذا الهدف ، مما يجعل الأساليب الشائعة للمراقبة السلوكية غير متوافقة. وتشمل هذه التحديات (1) مجال رؤية مقيد و (2) التوافر المحدود للمعدات بدون مكونات مغناطيسية حديدية. يتم تقديم خط أنابيب لتحليل الفيديو السلوكي الذي يتغلب على هذه القيود عن طريق استخراج معلومات قيمة من مقاطع الفيديو التي تم الحصول عليها ضمن هذه القيود البيئية ، مما يتيح تقييم السلوك أثناء الحصول على البيانات العصبية للدماغ بالكامل. باستخدام طرق مثل تقدير التدفق البصري وتقليل الأبعاد ، يمكن اكتشاف اختلافات قوية في الاستجابات السلوكية للمنبهات المقدمة أثناء فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي. على سبيل المثال ، تشير النتائج التمثيلية إلى أن أصوات جرو الفأر ، ولكن ليس النغمات النقية ، تثير استجابات سلوكية مختلفة بشكل كبير في الفئران الأمومية مقابل إناث العذراء. من الآن فصاعدا ، يمكن توسيع خط أنابيب التحليل السلوكي هذا ، المصمم في البداية للتغلب على التحديات في تجارب التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي ، إلى طرق التسجيل العصبي المختلفة ، مما يوفر مراقبة سلوكية متعددة الاستخدامات في بيئات مقيدة. سيوفر التقييم المنسق للاستجابات السلوكية والعصبية فهما أكثر شمولا لكيفية قيام إدراك المحفزات بتنسيق المخرجات السلوكية المعقدة.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تعد مراقبة الاستجابات السلوكية أثناء التسجيلات العصبية أمرا ضروريا لفهم النشاط المنسق الذي يثيره التحفيز عبر الدماغ. في حالة عدم توقع استجابة للمنبهات بطريقة محددة وموجهة نحو الهدف ، فإن مراقبة السلوكيات غير المدركة يمكن أن تقدم رؤى حول كيفية إبلاغ الإشارات الخارجية بحالاتها الداخلية1،2. مكنت التطورات الحديثة في أدوات التصوير العصبي ، مثل تصوير الكالسيوم واسع المجال والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) ، علماء الأعصاب من توسيع التحقيقات إلى ما وراء مناطق الدماغ الفردية. ومع ذلك ، لتحقيق فهم أكثر شمولا لمثل هذه البيانات العصبية عالية الأبعاد ، يجب أن تتقدم القدرة على تقييم المخرجات السلوكية لهذه الأنماط المعقدة وفقا لذلك.

تستخدم أحدث الطرق لتوصيف السلوكيات الموجهة بالمهام على نطاق واسع في أبحاث علم الأعصاب ، بما في ذلك مستشعرات درجة الحرارة والضغط للكشف عن الشم3،4 ، وأشعة الضوء للكشف عن اللعقات5 ، وتقدير الوضع بدون علامات لتتبع أجزاء الجسم المحددة مسبقا6. ومع ذلك ، فإن التقييم المستند إلى البيانات للأنماط السلوكية غير المدربة لا يزال يمثل تحديا في هذاالمجال 7. في حين أن طرق التحليل السلوكي المستند إلى البيانات تتقدم بسرعة ، فإن الأساليب الحالية تتطلب عادة قوة حسابية كبيرة أو معدات متخصصة أو رؤية واضحة بشكل خاص للحيوان2،6،8،9. يتم تقديم خط أنابيب لتحليل الفيديو السلوكي الذي يمكن بسهولة لأي بيانات تصوير فيديو ويسمح باستخراج مقاييس سلوكية قيمة من مقاطع الفيديو التي تم الحصول عليها أثناء التحفيز السلبي.

تم تصميم خط أنابيب التحليل السلوكي هذا ليكون متوافقا مع الاستحواذ المنسق على البيانات العصبية والفيديو في الثابتة بالرأس المعرضة لمجموعة واسعة من المحفزات الخارجية وبيئات التسجيل المتعددة ، حتى تلك التي تعاني من قيود كبيرة. على سبيل المثال ، تشكل بيئة التصوير بالرنين المغناطيسي تحديات محددة للمراقبة السلوكية ، بما في ذلك مجال الرؤية المحدود والتوافر المحدود للمعدات بدون مكونات مغناطيسية حديدية. تجعل هذه القيود الأساليب المستخدمة بشكل شائع غير متوافقة ، مما يجعل مقاييس مثل حركة الرأس (أي كيف يتحرك الدماغ بين عمليات الاستحواذ على الحجم) من بين أكثر الطرق التي يمكن الوصول إليها ولكنها محدودة لتقييم الاستجابات الجسدية أثناء عمليات المسح10. من خلال التغلب على هذه القيود ، سهل هذا البروتوكول تحليل بيانات التصوير الفيديوغرافي المتوافقة مع التصوير بالرنين المغناطيسي ، مما يدل على أن إناث الفئران ذات التجارب الأمومية المختلفة تظهر استجابات سلوكية مميزة للمنبهات السمعية. تم تقديم محفزات سمعية للأمهات والعذارى أثناء فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي ، بما في ذلك أصوات الجرو المتعثرة ("مكالمات الجرو") والنغمات النقية. تم تقديم هذه المحفزات بشكل سلبي ، وبالتالي دون أي مخرجات سلوكية موجهة. بينما كان من المتوقع أن تظهر الأمهات استجابات متزايدة لمكالمات الجراء مقارنة بالعذارى ، هناك القليل من الأدبيات حول كيفية استجابة إناث الفئران لإشارات الرضع في بيئة ثابتة للرأس. لذلك ، لم يكن هناك مخرجات سلوكية محددة لتتبع المساهمة ، مما يجعل هذه التجربة الاختبار المثالي للتحليلات السلوكية المقترحة المستندة إلى البيانات. باستخدام طرق مثل تقدير التدفق البصري وتقليل الأبعاد ، تم الكشف عن اختلافات المجموعة في الاستجابات السلوكية ، سواء من حيث الحجم أو المظهر المكاني.

من الآن فصاعدا ، يمكن الاستفادة من التقييم المنسق للاستجابات السلوكية والعصبية لتحقيق فهم أكثر شمولا لكيفية تغيير المحفزات الخارجية للحالات الداخلية وإبلاغ المخرجات السلوكية المعقدة. يجب أن يمتد هذا الفهم إلى المحفزات المقدمة في غياب المهام المفروضة والسلوكيات الموجهة. يمكن توسيع خط أنابيب التحليل المقدم هنا ليشمل تقنيات التسجيل العصبي المختلفة ، مما يوفر مراقبة سلوكية متعددة الاستخدامات حتى في البيئات المقيدة.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم إجراء جميع التجارب على وفقا للبروتوكولات المعتمدة من قبل لجنة رعاية واستخدام المؤسسي بجامعة كولومبيا (IACUC) ، وتم تنفيذ جميع الطرق وفقا للإرشادات واللوائح والتوصيات ذات الصلة. وترد تفاصيل المعدات والبرامج المستخدمة في جدول المواد.

1. البرمجيات

  1. قم بتنزيل MATLAB من موقع Mathworks.
    ملاحظة: التعليمات البرمجية التي تشتمل على مسار التحليل هذا قابلة للتنفيذ فقط من خلال MATLAB وقد تمت كتابتها خصيصا لتكون متوافقة مع MATLAB 2023a.
  2. يتطلب خط الأنابيب هذا مجموعة أدوات رؤية الكمبيوتر ومجموعة أدوات معالجة الصور داخل MATLAB. أضف مربعات الأدوات إلى إضافات MATLAB بالنقر فوق إدارة الوظائف الإضافية ، والحصول على الوظائف الإضافية ، ثم البحث عنها وإضافتها.
    ملاحظة: يتم توفير خمسة نصوص MATLAB كملفات تكميلية، بعنوان script1_videocoreg.m (ملف التشفير التكميلي 1) و script2_optflow_roiselect.m (ملف التشفير التكميلي 2) و script3_optflow_analysis.m (ملف التشفير التكميلي 3) و script4_optflow_pca.m (ملف التشفير التكميلي 4) و script5_optflow_pca_analysis.m (ملف التشفير التكميلي 5). كما يتم توفير مثالين لمقاطع الفيديو (الفيديو 1 والفيديو 2) وملفات توقيت الأحداث المقابلة لهما (الملف التكميلي 1 والملف التكميلي 2). يوصى أولا بتشغيل المسار باستخدام بيانات المثال.
    تنبيه: احذر من أي تعليقات في التعليمات البرمجية تتضمن علامة تعجب ، لأن هذه مناطق تتطلب اتخاذ إجراء قبل التنفيذ. على سبيل المثال، هناك تعليقات مثل "تحرير كتلة التعليمات البرمجية أدناه!" لتسليط الضوء على المكان الذي يجب إجراء فيه التعديلات لتناسب هياكل الملفات أو تفاصيل التجربة أو احتياجات التحليل. يتم تعيين هذه الخيارات افتراضيا لتناسب مقطعي الفيديو النموذجين المقدمين ولكنها ستحتاج إلى تعديلات بمجرد أن يبدأ المرء في تشغيل المسار ببياناته الخاصة.
  3. لتشغيل كل قسم من كل برنامج نصي ، انقر فوق تشغيل وتقدم في قائمة المحرر .

2. التسجيل المشترك للفيديو

ملاحظة: أول برنامج نصي مقدم في مسار التحليل هذا هو script1_videocoreg.m (ملف الترميز التكميلي 1) ، والذي يقوم بمحاذاة جميع مقاطع الفيديو مكانيا مع بعضها البعض عبر التسجيل المشترك. مدخلات هذا البرنامج النصي هي مقاطع الفيديو الأولية ، والمخرجات الرئيسية هي مقاطع الفيديو المحولة.

  1. قم بتحرير الأقسام 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6 من البرنامج النصي حيث تمت الإشارة إليه لتناسب هياكل البيانات.
  2. قم بتشغيل القسم 1.
  3. اختر ثلاث نقاط في كل مقطع فيديو لتسميته ، كما في الشكل 1 أ. سيتم استخدام هذه النقاط الثلاث لتسجيل جميع الإطارات مع بعضها البعض. قم بتشغيل القسم 2 من البرنامج النصي لسحب الإطار الأول لكل مقطع فيديو واستخدم الماوس للنقر مرة واحدة على أول نقطتين ، ثم انقر نقرا مزدوجا فوق النقطة الثالثة. بعد تحديد نقاط الفيديو الأخيرة، اضغط على Enter.
  4. قم بتشغيل القسم 3 والقسم 4.
  5. قم بتعيين محاذاة العلامة إلى 0 وقم بتشغيل القسم 5. بعد ذلك، قم بتعيين محاذاة العلامة إلى 1 وقم بتشغيل القسم 5 مرة أخرى.
  6. قم بتشغيل القسم 6 وقارن الشكل الناتج جنبا إلى جنب بالشكل 1 ب. يجب تقليل أي انحرافات لوحظت في صورة المتوسط غير المحاذاة على اليسار في الصورة المتوسطة المحاذاة على اليمين.

3. تقدير التدفق البصري: مجال الرؤية الكامل

ملاحظة: لتقييم الحركة من خلال مقاطع فيديو المسح الضوئي ، يجب تقدير التدفق البصري لكل مقطع فيديو تم تحويله. يمكن القيام بذلك لمجال الرؤية الكامل (FOV) لكل فيديو باستخدام البرنامج النصي المقدم script2_optflow_roiselect.m (ملف الترميز التكميلي 2). مدخلات هذا البرنامج النصي هي مقاطع الفيديو المحولة ، والمخرجات عبارة عن مصفوفات ثلاثية الأبعاد تشير إلى حجم التدفق البصري لكل بكسل عبر الوقت لكل مقطع فيديو. يوضح الشكل 2 أ مثالا على إطار مع متجهات تدفق بصري متراكبة باللون الأزرق ، حيث يمثل طول كل متجه حجم التدفق البصري النسبي لذلك البكسل. تم العثور على حفظ المخرجات كمقاطع فيديو ليكون أكثر كفاءة من حفظها كمصفوفات ثلاثية الأبعاد.

  1. قم بتحرير القسم 1 من البرنامج النصي حيث تمت الإشارة إليه ليناسب هياكل البيانات.
  2. قم بتشغيل القسم 1.

4. اختيار عائد الاستثمار

ملاحظة: أصبحت خطوات التحليل التالية أكثر قابلية للإدارة من حيث الحمل الحسابي واحتياجات تخزين البيانات عن طريق تحديد منطقة الاهتمام (ROI) ضمن مجال الرؤية الكامل الذي يتم تركيز التحليل عليه. يمكن اختيار عائد الاستثمار وفقا للتجربة والسلوكيات ذات الأهمية أو من خلال نهج أكثر اعتمادا على البيانات. بالنسبة للنتائج التمثيلية المعروضة هنا ، تم حساب الانحراف المعياري لحجم التدفق البصري لكل بكسل في مجال الرؤية الكامل باستخدام البرنامج النصي script2_optflow_roiselect.m ، القسم 2 (ملف الترميز التكميلي 2). مدخلات هذا الجزء من البرنامج النصي هي مخرجات القسم 1 ، والإخراج الرئيسي هو تصور للانحراف المعياري لحجم التدفق البصري عبر جميع وحدات البكسل عبر جميع مقاطع الفيديو. في النتائج التمثيلية المقدمة ، أظهر مجال الرؤية المرآة انحرافا معياريا مرتفعا نسبيا للتدفق البصري ، مما وجه الاختيار المثبت لعائد الاستثمار.

  1. قم بتحرير القسم 2 من البرنامج النصي حيثما تمت الإشارة إليه ليناسب هياكل البيانات.
  2. قم بتشغيل القسم 2 واستخدم الصورة الناتجة لمعرفة أين يتقلب التدفق البصري بشكل كبير في مقاطع الفيديو التي تم تحليلها. يظهر مثال على هذه الصورة في الشكل 2 ب.

5. القياس الكمي للتدفق البصري: عائد الاستثمار

ملاحظة: يسمح القسم 3 من البرنامج النصي script2_optflow_roiselect.m (ملف الترميز التكميلي 2) للمستخدم بتحديد عائد استثمار باستخدام أداة رسم وحفظ إحداثيات الحدود. مدخلات هذا الجزء من البرنامج النصي هي مخرجات القسم 1 ، والمخرجات عبارة عن متجهات 1D تشير إلى متوسط حجم التدفق البصري لعائد الاستثمار بمرور الوقت لكل مقطع فيديو.

  1. قم بتحرير القسم 3 من البرنامج النصي حيث يشار إليه ليناسب هياكل البيانات واحتياجات التحليل.
    ملاحظة: هناك بعض الخيارات فيما يتعلق بكيفية متابعة اختيار عائد الاستثمار. حدد خيارا واحدا:
    1. الخيار 1: تحليل مجال الرؤية للفيديو بالكامل.
      1. قم بتعيين تحديد العلامة ROI إلى 0 وقم بتعيين provideROI إلى 0.
    2. الخيار 2: تحليل عائد استثمار جديد.
      1. قم بتعيين تحديد العلامة ROI إلى 1 وقم بتعيين provideROI إلى 0. ثم قم بتحرير newCoordsName.
    3. الخيار 3: تحليل عائد الاستثمار المرسوم مسبقا.
      ملاحظة: حدد هذا الخيار فقط إذا كان المرء قد قام بتشغيل هذا الرمز مسبقا وإنشاء عائد استثمار.
      1. قم بتعيين تحديد العلامة ROI إلى 0 وقم بتعيين provideROI إلى 1. بعد ذلك، قم بتحرير إحداثيات inputCoords لتوفير مجموعة محددة مسبقا من الإحداثيات.
  2. قم بتشغيل القسم 3.

6. مقارنة حجم التدفق البصري

ملاحظة: يتطلب البرنامج النصي المقدم script3_optflow_analysis.m (ملف الترميز التكميلي 3) أكبر قدر من التخصص لتناسب بيانات المستخدم. المدخلات الرئيسية هي المتجهات أحادية الأبعاد التي تشير إلى متوسط حجم التدفق البصري لعائد الاستثمار بمرور الوقت لكل مقطع فيديو ، وعندما يتم دمجها بشكل مناسب مع بداية الأحداث ومعلومات المجموعة / الحالة ، فإن المخرجات الرئيسية هي مقارنات إحصائية يمكن تكييفها لاهتمامات التحليل.

  1. قم بتحرير الأقسام من 1 إلى 3 من البرنامج النصي لتناسب هياكل البيانات واحتياجات التحليل.
  2. قم بتعيين علامات خيارات التحليل zsc و blrm و blzsc و demeanPerTrial و applyLPfilter إلى 0 أو 1 حسب الرغبة في القسم 1. في النتائج التمثيلية المعروضة ، تم تعيين zsc و blrm و applyLPfilter على 1 ، وتم تعيين جميع الخيارات الأخرى إلى 0.
  3. اضبط LPfilter على رقم يمثل مرشح التمرير المنخفض المطلوب بالهرتز (هرتز). في النتائج التمثيلية المقدمة ، تم تطبيق مرشح التمرير المنخفض 5 هرتز ، حيث لم يكن من المتوقع أن تتقلب الاستجابات السلوكية بمعدل أسرع من 5 هرتز.
  4. قم بتشغيل الأقسام من 1 إلى 3. يجب أن ينتج القسم 3 مخططات لمتوسط السلاسل الزمنية للتدفق البصري للمجموعة ، ومتوسط التدفق البصري التراكمي للمجموعة ، والتدفق البصري التراكمي الملخص ، بما في ذلك المخططات مثل تلك الموضحة في الشكل 3. يمكن تشغيل القسم 3 لأي مجموعة من مقارنات المجموعة/الشروط.

7. التدفق البصري PCA

ملاحظة: استنادا إلى تقدير حجم التدفق البصري، تحتوي مخرجات script2_optflow_roiselect.m (ملف التشفير التكميلي 2) أيضا على معلومات عن التوزيع المكاني للتدفق البصري إطارا تلو الآخر لكل فيديو. من أجل تقليل أبعاد هذه المعلومات المكانية ، يقوم البرنامج النصي المقدم script4_optflow_pca.m (ملف التشفير التكميلي 4)  بإجراء تحليل المكون الرئيسي (PCA) على التدفق البصري المقدر. المدخلات الرئيسية هي مصفوفات التدفق البصري ثلاثية الأبعاد ، التي تم حفظها مسبقا كمقاطع فيديو لكل فيديو سلوكي ، والإخراج الرئيسي هو ملف .mat واحد لكل فيديو يحتوي على جهاز كمبيوتر ومعلومات التباين الموضحة.

  1. قم بتحرير القسم 1 من البرنامج النصي ليناسب هياكل البيانات واحتياجات التحليل.
  2. قم بتعيين علامات خيارات التحليل stimnum و dsfactor و fnfactor حسب الرغبة في القسم 1. في النتائج التمثيلية المقدمة ، تم تحليل كل نوع من أنواع التحفيز على حدة ، وتم الحفاظ على القيمة الافتراضية 1 ل dsfactor و fnfactor ، مما أدى إلى عدم تقليل أخذ العينات في المكان أو الزمان.
  3. قم بتشغيل القسم 1.

8. مقارنة PCA للتدفق البصري

ملاحظة: سيقوم البرنامج النصي المقدم script5_optflow_pca_analysis.m (ملف الترميز التكميلي 5) بإجراء مقارنات استكشافية لنتائج PCA عبر المجموعات. المدخلات الرئيسية هي الكمبيوتر الشخصي الخاص بالتحفيز ومعلومات التباين الموضحة التي تم الحصول عليها من script4_optflow_pca.m (ملف الترميز التكميلي 4) ، والمخرجات الرئيسية هي خرائط حرارية متدرجة إحصائيا تصور أحمال الكمبيوتر الأول ، على الرغم من أنه يمكن أيضا تحليل أجهزة الكمبيوتر الأخرى باستخدام هذا البرنامج النصي.

  1. قم بتحرير القسم 1 من البرنامج النصي ليناسب هياكل البيانات وتحليلها.
  2. قم بتشغيل القسم 1 والقسم 2.
  3. قم بتحرير مدخلات القسم 3 ، وتحديدا متغيرات المجموعة و myTitle ، لتعكس تحليل المجموعة المطلوب ، بالإضافة إلى threshT. يمثل threshT عتبة إحصائية T التي ستعتبر النتائج فوقها مهمة ، والتي يمكن حسابها بناء على إحصائية T المتاحة للجمهور لجداول القيمة p ودرجات الحرية.
  4. قم بتشغيل القسم 3 لكل مجموعة من الاهتمامات. يجب أن ينتج عن الكود خريطة إحصائية ملخصة للمجموعة ، مثل تلك الموضحة في اللوحات اليسرى والوسطى في الشكل 4. اضبط نطاق caxis ، وبالتالي حدود شريط الألوان ، حسب الرغبة للتصور.
  5. قم بتحرير مدخلات القسم 4 ، وتحديدا متغيري mag و myTitle لتعكس مقارنة المجموعة المطلوبة ، بالإضافة إلى threshT. يمثل threshT عتبة إحصائية T التي ستعتبر النتائج فوقها مهمة ، والتي يمكن حسابها بناء على إحصائية T المتاحة للجمهور لجداول القيمة p ودرجات الحرية.
  6. قم بتشغيل القسم 4 لكل مجموعة مقارنة اهتمامات. يجب أن ينتج عن الكود خريطة إحصائية لمقارنة المجموعة ، كما هو موضح في اللوحة اليمنى من الشكل 4. اضبط نطاق caxis ، وبالتالي حدود شريط الألوان ، حسب الرغبة للتصور.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

لإثبات إمكانات خط أنابيب التحليل هذا ، تم الحصول على مقاطع فيديو سلوكية لإناث الفئران الثابتة بالرأس - وتحديدا الأمهات والعذارى - بينما تم تقديم محفزات سمعية للفئران أثناء فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI). تتكون المحفزات من نداءات الجرو والنغمات النقية المقدمة بشكل سلبي ، وبالتالي دون أي مخرجات سلوكية موجهة. كانت مكالمات الجرو عبارة عن تسجيلات للأصوات فوق الصوتية المنبعثة من صغار الفئران البالغة من العمر 6 أيام المعزولة مؤقتا عن عشهم. عادة ما تثير مكالمات الجرو هذه فعل الأم المتمثل في استرجاع الجرو ، حيث تحدد الأم ، وتتحرك نحوها ، وتحقق ، ثم تلتقط الجرو وتعيده إلى العش الآمن - وهو سلوك لا تظهره الإناث البكرعادة 11. أظهر العمل السابق أن مكالمات الجرو تثير نشاطا قويا في القشرة السمعية الأولية للأمهات ولكن ليس العذارى ، بينما لا تظهر استجابات النغمة النقية أي اختلافات في المجموعة12. لذلك ، تم الافتراض أنه سيتم تحديد الاختلافات الجماعية في الاستجابات السلوكية لمكالمات الجرو ، ولكن ليس النغمات النقية. ومع ذلك ، هناك القليل من الأدبيات حول السلوكيات المحددة لإناث الفئران استجابة لإشارات الجرو في بيئة ثابتة للرأس. لذلك ، لم يكن من المتوقع حدوث مخرجات سلوكية محددة ، مما يجعل هذه التجربة الاختبار المثالي للتحليلات السلوكية المقترحة المستندة إلى البيانات.

على مدار ثمانية أيام ، اعتادت جميع تدريجيا على التعامل مع المجربين ، وتثبيت الرأس ، وبيئة التصوير بالرنين المغناطيسي. يعد التعود على تثبيت الرأس والبيئة التجريبية أمرا بالغ الأهمية لتقييم الاستجابات السلوكية للمنبهات المقدمة. إذا لم تعتاد بشكل صحيح على البيئة ، فقد تظهر فقط استجابات للتوتر ، مما يؤدي إلى التخلص من أي تأثيرات مدفوعة بالتحفيز يمكن تحليلها عبر التصوير بالفيديو.

في حين أن إعداد الجهاز السلوكي كان هو نفسه بشكل عام لكل جلسة الحصول على البيانات ، فمن الممكن أن يكون مجال رؤية الكاميرا (FOV) قد تغير قليلا في كل مرة يتم فيها تثبيت على رأسه لفحوصات الرنين المغناطيسي الوظيفي (انظر مثال مجال الرؤية في الشكل 1 أ). كان هذا على الأرجح بسبب تغييرات طفيفة في موضع حامل الكاميرا ، بالإضافة إلى الاختلافات الفردية في مرفق جمجمة عمود الرأس لكل. لذلك ، يجب أن تتماشى مقاطع الفيديو من عمليات المسح مع بعضها البعض عبر التسجيل المشترك الخطي للسماح بمقارنة المعلومات المكانية التي تحتويها عبر عمليات المسح. تم تصميم التسجيل المشترك وفقا للبيانات التمثيلية. على سبيل المثال ، في يوم المسح القياسي ، تم الحصول على 3-4 عمليات مسح لكل ، مما أدى إلى 3-4 مقاطع فيديو لكل في اليوم. بين كل فحص ، لم تكن هناك حركة لمكونات المهد ، بما في ذلك الكاميرا ومكونات تثبيت الرأس. وبالتالي ، بمجرد تحديد تحويل التسجيل المشترك لمقطع فيديو واحد لكل يوميا ، يمكن تطبيقه على مقاطع الفيديو الأخرى 2-3 لهذا في نفس اليوم. في حين أن هذا يوفر الوقت في خطوة التسجيل المشترك لخط الأنابيب هذا ، يمكن أيضا حساب التحولات المكانية لكل مقطع فيديو على حدة ، إذا لزم الأمر. تم اختيار ثلاث ميزات موجودة في كل مقطع فيديو كنقاط لتصنيف وحساب التحول المكاني. في البيانات التمثيلية الموضحة ، كانت هذه النقاط الثلاث هي مركز عمود الرأس ، والمنظر الأمامي للعين اليمنى للحيوان ، وعرض الملف الشخصي للعين اليمنى للحيوان (مرئي في مرآة موضوعة بزاوية 45 درجة). يتم تصوير أمثلة على التسجيل المشترك للفيديو في الشكل 1 أ ، ب ، حيث يوضح متوسط الإطار المحسوب من جميع مقاطع الفيديو التي تم التقاطها أثناء هذه التجربة ، قبل وبعد التسجيل المشترك ، لتوضيح تأثير هذه الخطوة.

يعتمد خط الأنابيب هذا بشكل كبير على التدفق البصري ، وهي طريقة رؤية حاسوبية تستخدم لتقدير حركة الكائنات في الفيديو من خلال تقدير سرعاتها الظاهرة بين الإطارات المتتالية13. تم اختيار التدفق البصري لأنه يسمح بالقياس الكمي للحركة - وكيل الاستجابات السلوكية - دون أي أجزاء محددة مسبقا من الجسم أو أفعال ذات أهمية. بالإضافة إلى ذلك ، كانت هذه الطريقة قابلة للجودة المحدودة للصورة لمقاطع الفيديو التمثيلية ، والتي تم الحصول عليها باستخدام الكاميرا الوحيدة المتوافقة مع MR التي يمكن الوصول إليها في وقت التجربة. في خط الأنابيب هذا ، يتم استخدام خوارزمية Horn-Schunck لتقدير التدفق البصري العالمي الكثيف. ومع ذلك ، يمكن استخدام خوارزميات أخرى ، مثل خوارزمية Lucas-Kanade ، بسهولة مع تعديلات طفيفة على نصوص MATLAB المتوفرة14،15،16. يصور الشكل 2 أ مثالا لإطار الفيديو مع متجهات سرعة التدفق البصري النسبية المتراكبة لكل بكسل. لاحظ أن المتجهات الأكبر تظهر في المناطق التي يتوقع المرء أن يتحرك فيها ، مثل خطم وأقدامه.

بينما قدر خط الأنابيب التدفق البصري لجميع مقاطع الفيديو عبر مجال الرؤية الكامل ، أصبحت خطوات التحليل المتبقية أكثر قابلية للإدارة من حيث الحمل الحسابي واحتياجات تخزين البيانات عن طريق تحديد منطقة الاهتمام (ROI) داخل مجال الرؤية. يمكن اختيار عائد الاستثمار وفقا للتجربة والسلوكيات المحددة مسبقا ذات الاهتمام أو من خلال نهج أكثر اعتمادا على البيانات. بالنظر إلى أن البيانات التمثيلية لم تتضمن أي مخرجات سلوكية محددة لتتبع المساهمة ، فقد تم اتباع نهج قائم على البيانات. تم حساب الانحراف المعياري لحجم التدفق البصري عبر جميع مقاطع الفيديو عند كل بكسل ، كما هو موضح في الشكل 2 ب. تضمنت المناطق ذات الانحراف المعياري الأعلى ملامح ، مثل حول العين والخطم ، والتي تغرس الثقة في أن تقلبات التدفق البصري التي لوحظت كانت تسترشد بحركة وليس الضوضاء في مقاطع الفيديو. تضمنت المناطق ذات الانحراف المعياري الأقل ملامح المهد ، والتي يمكن أن تكون نتيجة للاهتزازات الصغيرة في الكاميرا والمهد التي حدثت أثناء المسح. تمتد بيئة التصوير بالرنين المغناطيسي حتما بالاهتزازات أثناء الحصول على البيانات بسبب تبديل التدرجات ، والتي قد تظهر في تقلبات التدفق البصري التي لوحظت في المكونات العاكسة للمهد. لحسن الحظ ، فإن هذه الاهتزازات ثابتة طوال فترة الحصول على البيانات ، وبالتالي فهي مستقلة عن حالة التحفيز ولا يتوقع أن تؤثر على نتائج التحليل السلوكي. لوحظت انحرافات معيارية للتدفق البصري بشكل خاص في وحدات بكسل المرآة ، بما يتوافق مع عرض الملف الشخصي لوجه ، والذي وجه اختيار عائد الاستثمار للبيانات التمثيلية. كانت هذه أيضا منطقة يمكن توقع فيها الاستجابات السلوكية ، مثل الخفق والشم ، كجزء من الذخيرة السلوكية النموذجية لإناث الفئران التي تبحث عن جرو معزول ينبعث منه جرو17.

بعد اختيار عائد الاستثمار واستخراج متوسط حجم الإطار للتدفق البصري لجميع مقاطع الفيديو ، يمكن مقارنة التدفق البصري خلال العصور ذات الأهمية عبر المجموعات والظروف. لاحظ أن أول 20 ثانية (ثانية) من متجه التدفق البصري لكل فيديو كانت مقنعة لتثبيت السطوع. ومع ذلك ، يمكن تعديل هذا ليناسب الاحتياجات التجريبية. لكل مقطع فيديو ، تم تسجيل متجه التدفق البصري في إطار الإطار لعائد الاستثمار المختار على شكل Z ، ثم ، بعد العمل السابق في تصنيف تعبيرات الوجه ، تم ترشيحه بتمرير منخفض عند 5 هرتز (هرتز) لحساب معدل إطارات الكاميرا البالغ 30 هرتز أسرع من أي تقلبات سلوكيةمتوقعة 2. أخيرا ، تم تقسيم المتجهات التي تم تسجيلها من Z وترشيحها إلى عصور عرض التحفيز لتقييم تأثير عرض التحفيز على التدفق البصري. لكل حقبة ، تم طرح متوسط إشارة خط الأساس قبل التحفيز لتطبيع التدفق البصري إلى فترة ما قبل التحفيز. يوضح الشكل 3 أ سلسلة زمنية نموذجية للتدفق البصري لمقطعي فيديو ، أحدهما أم والآخر عذراء ، مع بيانات مجموعة ملخصة في الشكل 3B-E. يوضح الشكل 3 ب والشكل 3 د التدفق البصري التراكمي بمرور الوقت أثناء عرض التحفيز بالنسبة إلى خط الأساس ، بينما يلخص الشكل 3C والشكل 3E التدفق البصري التراكمي بعد 2.5 ثانية من بداية التحفيز. تم حساب التدفق البصري التراكمي لالتقاط الحركة الكلية بمرور الوقت دون افتراض أن الاستجابات السلوكية العفوية ستحدث بطريقة مقفلة زمنيا. بشكل عام ، توضح هذه النتائج التمثيلية أن مكالمات الجرو ، ولكن ليس النغمات النقية ، أثارت استجابات سلوكية مختلفة بشكل كبير عن الفئران الأمومية مقابل إناث الفئران البكر ، كما هو متوقع (اختبار Mann-Whitney U بين المجموعة: مكالمات الجرو: p = 0.026 ؛ نغمات نقية: p = 0.093). ومع ذلك ، لم ينجو تأثير التحفيز هذا من ANOVA ثنائي الاتجاه ، بينما فعل تأثير المجموعة (التحفيز: F (1،10) = 0.19 ، ص = 0.67 ؛ المجموعة: F (1،10) = 8.61 ، ص = 0.015). بشكل عام ، تشير هذه النتائج إلى أن الأمهات أظهرن حركة أعلى مدفوعة بالتحفيز مقارنة بالعذارى ، حيث كانت استجابة الأم لنداءات الجراء أكثر اتساقا من النغمات النقية. قد يعكس هذا الانتباه المتزايد أو التوتر لدى الأمهات ، فضلا عن الأهمية السلوكية لمكالمات الجراء ، والتي ، على عكس النغمات النقية ، تثير استجابة استرجاع الجراء لدى الأمهات في البيئات الطبيعية. مجتمعة ، تشير هذه النتائج التمثيلية إلى أن تقدير التدفق البصري أثناء عرض التحفيز الخارجي يمكن أن يستخرج معلومات تتعلق بالاستجابات السلوكية الدقيقة والعفوية.

أخيرا ، تم إجراء تحليل أكثر استكشافا للكشف عن الخصائص المكانية للسلوك الذي تم التقاطه في البيانات التمثيلية. للتحقيق في وحدات البكسل في عائد الاستثمار التي تذبذبت بطريقة منسقة أثناء عرض التحفيز ، تم إجراء تحليل المكون الرئيسي (PCA) على معلومات التدفق البصري المكاني بمرور الوقت. كشف هذا التحليل عن وحدات البكسل التي ساهمت بشكل أكبر في أول جهاز كمبيوتر ، بالإضافة إلى وحدات البكسل التي أظهرت اختلافات في المجموعة لكل حالة تحفيز ، كما هو موضح في الشكل 4. تشير اللوحات الموجودة في أقصى اليمين في الشكل 4 أ ، ب إلى أن الأمهات أظهرن حركة أكبر في الأنف مقارنة بالعذارى أثناء عرض كلا النوعين من التحفيز. عبر المجموعتين وشرطي التحفيز ، أوضح الكمبيوتر الأول 5.41٪ ± 0.59٪ من التباين الكلي في تحليل التدفق البصري. بينما تم الحفاظ على عائد الاستثمار المرآة لهذا الجزء من تحليلنا ، يمكن أن تتوسع التحليلات المستقبلية إلى جزء أوسع من مجال الرؤية لتوصيف الحركات المنسقة خارج الوجه استجابة للمنبهات. على سبيل المثال ، قد تكشف مقارنة حركة المخلب عن اختلافات أكثر أهمية في المجموعة ، بالنظر إلى أن مكالمات الجرو عادة ما تبدأ استرجاع الجرو في الأمهات وليس العذارى ، وأن الكفوف يمكن أن تتحرك بحرية أكبر من رأس.

في حين أن النتائج التمثيلية حتى الآن تشير إلى أن خط الأنابيب هذا يمكنه تقييم الاستجابات السلوكية غير المدربة للمنبهات الخارجية في بيئات التصوير بالفيديو المقيدة ، ظل سؤال حول ما إذا كانت التقلبات الملحوظة في التدفق البصري تعكس حقا سلوكا حيوانيا ذا مغزى. للإجابة على هذا السؤال ، تم تحليل مجموعة بيانات التحقق من الصحة المنفصلة باستخدام نفس خط الأنابيب. في تجربة منفصلة ، تم تدريب ذكور الفئران المقيدة بالماء على ربط إشارة ضوئية بتسليم مكافأة مائية تبلغ 6 ميكرولتر ("مكافأة عالية") أو 1 ميكرولتر ("مكافأة منخفضة"). والجدير بالذكر أنه على عكس تجربة التحفيز السمعي ، كان لهذه التجربة قراءة سلوكية مسبقة: معدل اللعق. تم إنشاء مقياس اللصق عن طريق الكشف عن اللعقات المستندة إلى الفيديو ، والذي يسهله تحليل سطوع البكسل بالقرب من صنبور الماء. وبالتالي يمكن استخدام القراءة السلوكية التي يوفرها مقياس الليك لمقارنة القراءة السلوكية لخط الأنابيب هذا التي يوفرها تقدير التدفق البصري ، مما يدعم صلاحيته في اكتشاف السلوكيات التلقائية. بعد التسجيل المشترك للفيديو ، وتقدير التدفق البصري ، واختيار عائد الاستثمار (مرة أخرى يحتوي على مجال الرؤية المرآة) ، والقياس الكمي للتدفق البصري ، كشفت مقارنة حجم التدفق البصري عن اختلاف كبير بين الاستجابات السلوكية للمكافآت العالية مقابل المكافآت المنخفضة. تظهر نتائج هذا التحليل في الشكل 5 أ ، ب ، حيث يوضح الشكل 5 أ متوسط السلسلة الزمنية للمجموعة ، ويلخص الشكل 5 ب التدفق البصري التراكمي بعد 2.5 ثانية من بداية التحفيز (اختبار رتبة ويلكوكسون المزدوج بين الحالات: ص = 0.031). لاحظ أن قيم التدفق البصري كانت أكبر مقارنة بالسلوك التلقائي المسجل في البيانات التمثيلية ، مما يؤكد بشكل أكبر على التحدي المتمثل في تقييم الاستجابات السلوكية الدقيقة وغير الموجهة. يوضح الشكل 5C معدل اللعق الفعلي المسجل بواسطة مقياس القرعة لكل من شرطي المكافأة ، بينما يوضح الشكل 5D أنه يتم تسجيل المزيد من اللعقات خلال حالة المكافأة العالية مقارنة بحالة المكافأة المنخفضة في غضون 2.5 ثانية بعد تسليم المكافأة (اختبار رتبة Wilcoxon المزدوج بين الحالات: p = 0.031). إجمالا ، كشف كلا التحليلين عن اتجاه مماثل في مقارنة استجابات المكافأة العالية مقابل الاستجابات المنخفضة ، مما يتحقق من صحة خط أنابيب تحليل الفيديو المقدم لالتقاط اختلافات ذات مغزى في سلوك عبر الظروف.

مجتمعة ، تشير النتائج التمثيلية الموضحة هنا إلى أن عرض مكالمات الجراء أثار استجابات مختلفة بشكل كبير في الفئران الأمومية مقابل إناث العذراء ، في حين أن النغمات النقية لم تفعل ذلك. يمنح تحليل مجموعة بيانات التحقق من الصحة الثقة في أن الاختلافات الملحوظة في التدفق البصري تعكس اختلافات ذات مغزى في الاستجابات السلوكية للمنبهات الخارجية.

figure-results-1
الشكل 1: التسجيل المشترك للفيديو. (أ) أمثلة على التسجيل المشترك للفيديو التي تصور ميزات محددة مسبقا (وسط عمود الرأس ، ومنظر أمامي للعين اليمنى ، وعرض الملف الشخصي للعين اليمنى) مصنفة في ثلاثة إطارات ، كل منها مأخوذ من مقاطع فيديو مختلفة لحيوانات مختلفة. لاحظ في التراكب كيف لم تتم محاذاة النقاط الثلاث ، مما يوضح كيف تغير الإعداد السلوكي قليلا بين جلسات الحصول على البيانات. (ب) متوسط الإطار عبر آخر 10 ثوان من كل مقطع فيديو قبل (يسار) وبعد (يمين) إجراء التسجيل المشترك للفيديو. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-2
الشكل 2: تقدير التدفق البصري. (أ) مثال على الإطار مع متجهات التدفق البصري النسبية المتراكبة باللون الأزرق. (ب) متوسط الانحراف المعياري للتدفق البصري عبر جميع مقاطع الفيديو. يتم تحديد عائد الاستثمار المختار حول عرض الملف الشخصي لوجه عبر المرآة باللون الأرجواني. يتوافق شريط الألوان مع الانحراف المعياري. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-3
الشكل 3: تصور ومقارنة التدفق البصري عبر المجموعات والظروف. (أ) سلسلة زمنية نموذجية من التدفق البصري المدرجة على درجة Z و 5 هرتز من التدفق البصري لمقطع فيديو واحد لأم وفيديو واحد لعذراء. (ب) و (د) التدفق البصري التراكمي المقاس خلال فترة التحفيز لمكالمات الجرو (ب) والنغمات النقية (د). يمثل التظليل الخطأ المعياري للمتوسط (SEM). (C) و (E) التدفق البصري التراكمي خلال أول 2.5 ثانية من عرض التحفيز لمكالمات الجرو (C) والنغمات النقية (E). * يشير إلى p < 0.05 ، بين المجموعة Mann-Whitney U test (مكالمات الجرو: p = 0.026 ؛ نغمات نقية: p = 0.093) ، N = 6 لكل مجموعة. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-4
الشكل 4: مقارنة الكمبيوترالشخصي 1 عبر المجموعات. (أ ، ب) خرائط تصور أحمال المكون الرئيسي الأول (الكمبيوترالشخصي 1) للتدفق البصري أثناء مكالمات pup (A) والنغمات النقية (B) عبر المجموعات ، عتبة إحصائية عند p < 0.05 دون تصحيح للمقارنات المتعددة. تشير خريطة الحرارة إلى الدرجة التي ساهم بها تذبذب التدفق البصري لكل بكسل في الكمبيوترالشخصي 1 ، بالنسبة إلى وحدات البكسل الأخرى. يشير النص الأسود الصغير إلى النسبة المئوية للتباين الذي يشرحه الكمبيوتر1 (مكالمات الجرو للأمهات: 4.95٪ ± 0.72٪ ؛ مكالمات الجرو العذارى: 4.44٪ ± 0.59٪ ؛ نغمات الأمهات النقية: 4.95٪ ± 0.39٪ ؛ نغمات العذارى النقية: 4.72٪ ± 1.24٪ (متوسط ± الانحراف المعياري)). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-5
الشكل 5: التحقق من صحة خط أنابيب التحليل السلوكي. (أ) متوسط خط الأساس المسجل على Z ، وخط الأساس المسبق للتحفيز المطروح ، والسلسلة الزمنية للتدفق البصري المصفى بتردد منخفض 5 هرتز أثناء تسليم المكافأة العالية والمنخفضة. يمثل التظليل SEM ، ويشير الخط الرأسي الأبيض إلى تسليم المكافأة ، وتشير العلامات النجمية الحمراء إلى القطع الأثرية المؤقتة للتدفق البصري بسبب بداية إشارة الضوء وإزاحةها. (ب) ملخص التدفق البصري التراكمي خلال أول 2.5 ثانية بعد تسليم المكافأة. * يشير إلى p < 0.05 ، بين الاقتران المزدوج Wilcoxon اختبار الرتبة (p = 0.031). (ج) متوسط معدل اللعق ، الذي يتم الحصول عليه بواسطة مقياس القروض ، أثناء تسليم المكافأة العالية والمنخفضة. يمثل التظليل التسويق عبر محرك البحث ، ويشير الخط الرأسي الأبيض إلى تسليم المكافأة. (د) عدد اللعقات المسجلة خلال أول 2.5 ثانية بعد تسليم المكافأة. * يشير إلى p < 0.05 ، اختبار Wilcoxon المزدوج بين الحالة (p = 0.031) ، N = 6. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الفيديو 1: مثال على الفيديو 1. PCR_Br011_20231015_1842_output.avi. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الفيديو.

الفيديو 2: مثال على الفيديو 2. PCR_Br014_20231015_1722_output.avi. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الفيديو.

الملف التكميلي 1: ملف توقيت الحدث للفيديو 1. PCR_Br011_20231015_1842_output_videoTimestamps. حصيرة. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الملف التكميلي 2: ملف توقيت الحدث للفيديو 2. PCR_Br014_20231015_1722_output_videoTimestamps. حصيرة. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

ملف الترميز التكميلي 1: script1_videocoreg يقوم هذا البرنامج النصي بمحاذاة جميع مقاطع الفيديو مكانيا مع بعضها البعض عبر التسجيل المشترك. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

ملف الترميز التكميلي 2: script2_optflow_roiselect يقدر هذا البرنامج النصي التدفق البصري لمجال الرؤية الكامل لكل مقطع فيديو محول ويسمح باختيار عائد استثمار لبقية خط الأنابيب. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

ملف الترميز التكميلي 3: script3_optflow_analysis يقارن هذا البرنامج النصي حجم التدفق البصري عبر مجموعات/شروط مختلفة لعائد الاستثمار المختار. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

ملف الترميز التكميلي 4: script4_optflow_pca.m. يقوم هذا البرنامج النصي بتنفيذ PCA على التدفق البصري المقدر لعائد الاستثمار المختار. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

ملف الترميز التكميلي 5: script5_optflow_pca_analysis يقارن هذا البرنامج النصي نتائج PCA عبر المجموعات/الشروط لعائد الاستثمار المختار. الرجاء النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يسمح خط أنابيب التحليل السلوكي المقدم باستخراج معلومات قيمة من مقاطع الفيديو للحيوانات التي تظهر سلوكيات غير مصدرة استجابة للمنبهات المعروضة بشكل سلبي. تم الحصول على مقاطع الفيديو السلوكية التمثيلية هذه جنبا إلى جنب مع بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي للدماغ بالكامل (fMRI) ، والتي تم التغلب على قيود متعددة لالتقاط الاستجابات السلوكية في بيئة التصوير بالرنين المغناطيسي. باستخدام طريقة تقدير التدفق البصري ، تم الكشف عن الاختلافات في كيفية استجابة الأمهات مقابل العذارى لنداءات الجرو - ولكن ليس النغمات النقية - ، مما يدعم الفرضية الأولية13،14،15،16. بالاستفادة من تقليل أبعاد معلومات التدفق البصري ، تم توسيع هذه النتيجة لتشمل التحليل الاستكشافي للتوزيع المكاني لهذه السلوكيات.

خط أنابيب التحليل هذا قابل على نطاق واسع لمختلف النماذج التجريبية. إنه محايد تماما لنوع البيانات العصبية المكتسبة ولا يتطلب قوة حسابية مفرطة أو معدات متخصصة. الشرط التجريبي الرئيسي هو تسجيل بيانات التصوير بالفيديو مع الطوابع الزمنية ذات الصلة لبداية عرض التحفيز. علاوة على ذلك ، من خلال توفير نصوص MATLAB المستخدمة لإجراء التحليلات المثبتة ، يجب أن يكون تنفيذ خط الأنابيب هذا واضحا إلى حد ما ، حتى بالنسبة لأولئك الذين لديهم الحد الأدنى من الخبرة في MATLAB. تتكون الخطوات العامة ، كما هو موضح في البروتوكول ، من التسجيل المشترك للفيديو ، وتقدير التدفق البصري ، واختيار منطقة الاهتمام (ROI) ، وتقدير التدفق البصري الخاص بعائد الاستثمار ، ومقارنة حجم التدفق البصري ، وتحليل المكون الرئيسي (PCA) ، ومقارنة PCA. في كل خطوة ، يمكن تعديل خط الأنابيب ليناسب الاحتياجات التجريبية والتحليلية ، كما هو مذكور في البروتوكول ويتم تسليط الضوء عليه بالتعليقات في جميع أنحاء الكود.

هناك العديد من القيود التي يجب وضعها في الاعتبار عند استخدام خط أنابيب تحليل الفيديو المقدم. أولا ، يجب النظر بعناية في تصميم الجهاز السلوكي. إذا لم يكن من الواضح ما هي الاستجابات السلوكية التي يمكن توقعها ، فقد يكون من المفيد للتحليلات المستقبلية أن يكون لديها أكبر عدد ممكن من وجهات النظر عن. لذلك ، يوصى بتثبيت مرآة واحدة أو عدة مرايا لالتقاط وجهات النظر الأمامية والملف الشخصي للحيوان في وقت واحد ، كما هو موضح في إطارات الفيديو النموذجية في الشكل 1 أ. ثانيا ، يوصى بأن تكون الإضاءة المقدمة للحصول على الفيديو ساطعة بما يكفي لرؤية جميع الميزات ذات الصلة بمجال الرؤية (FOV) ، ولكن ليس ساطعة بحيث تصل إلى التشبع. في الشكل 1 أ ، يمكن ملاحظة أن المنظر الأمامي لأنف الفأر يقع عند نقطة قريبة من التشبع ، مما يجعل من الصعب التقاط أي تقلبات في السطوع تشير إلى الحركة. قد يكون هذا قد ساهم في عدم وجود تباين في التدفق البصري الذي لوحظ في هذا الجزء من مجال الرؤية ، كما هو موضح في الشكل 2 ب. لحسن الحظ ، لم يواجه عرض الملف الشخصي للأنف هذه المشكلة ، مما سمح بتحليل عائد الاستثمار المرآة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب النظر في إمكانية التشبع إذا كانت المحفزات البصرية متورطة في التجربة. في تجربة مجموعة بيانات التحقق من الصحة ، أدخلت إشارة ضوئية مستخدمة للإشارة إلى تسليم مكافأة مائية تشبعا مؤقتا في مقاطع الفيديو المكتسبة ، مما يشكل قطعة أثرية مؤقتة في تقدير التدفق البصري. يمكن ملاحظة هذه القطعة الأثرية في الشكل 5 أ ، حيث تتماشى القمتان الحادتان في آثار التدفق البصري لكلا شرطي المكافأة تماما مع وقت تشغيل إشارة الضوء وإيقافها. جعلت هذه القطعة الأثرية هذه النوافذ الزمنية القصيرة صعبة التحليل باستخدام خط الأنابيب المعروض ، ولو لم تكن موجودة ، لكانت النتائج المعروضة في الشكل 5 ب أكثر أهمية. تعد إضاءة المشهد المستمرة افتراضا ضروريا لمعظم خوارزميات التدفق البصري14،16. لذلك ، لا يوصى باستخدام خط أنابيب تحليل الفيديو هذا للتجارب التي تتغير فيها إضاءة البيئة بشكل كبير ، داخل التجارب وفيما بينها. ثالثا وأخيرا ، يعد التعود الكافي للحيوانات على بيئة التسجيل مكونا رئيسيا في أي تجربة ستستفيد من خط الأنابيب هذا. إذا لم يتم اعتيادها بشكل صحيح ، فقد تظهر استجابات كبيرة للتوتر ، مما يؤدي إلى التخلص من أي تأثيرات خفية مدفوعة بالتحفيز يمكن تحليلها عن طريق تحليل الفيديو.

من الآن فصاعدا ، يمكن استخدام خط أنابيب التحليل السلوكي هذا لتسهيل التقييم المنسق للاستجابات السلوكية والعصبية المسجلة في وقت واحد. كما هو موضح ، فإن التقييم الكمي للسلوكيات غير المدركة يسمح بتقييم بروز المحفزات في بيئة تسجيل معقدة ، بالإضافة إلى اختبار الاستجابات السلوكية المختلفة عبر المجموعات والظروف التجريبية. يمكن إجراء المزيد من التحليلات لاستكشاف الاختلافات الفردية أو الاتجاهات التجريبية في الاستجابات السلوكية بحيث يمكن فحص النشاط العصبي المقابل. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام دمج PCA للحصول على معلومات مكانية حول الحركة التي يثيرها التحفيز لمزيد من التحقيق فيما إذا كانت أنواع معينة من التسلسلات السلوكية التي لوحظت أثناء عرض التحفيز تختلف باختلاف المجموعات والظروف. يمكن توسيع خط أنابيب التحليل هذا بسهولة إلى طرق التسجيل العصبية المختلفة ، مما يوفر مراقبة سلوكية متعددة الاستخدامات في بيئات مقيدة. من خلال التحقيق في كيفية تمثيل المحفزات الخارجية في كل من الدماغ والسلوك ، يستعد الباحثون للحصول على فهم أكثر شمولا لكيفية تأثير إدراك المحفزات على الحالات الداخلية ومظاهرها الخارجية.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

المؤلفون ليس لديهم ما يكشفون عنه.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نود أن نشكر مختبري مارلين وخان على دعم هذا البحث. نود أيضا أن نشكر الدكتور كيفن كوري على مناقشته الثاقبة حول بيانات تصوير الفيديو الخاصة بنا. تم دعم البحث الوارد في هذا المنشور من قبل معهد يونيس كينيدي شرايفر الوطني لصحة الطفل والتنمية البشرية التابع للمعاهد الوطنية للصحة بموجب الجائزة رقم F31HD114466 (BRM) ، ومعهد هوارد هيوز الطبي (BJM) ، و UNCF E.E. زمالة Just CU20-1071 (BJM) ، ومنحة BBRF NARSAD Young Investigator Grant 30380 (BJM) ، ومؤسسة Whitehall (BJM). المحتوى هو مسؤولية المؤلفين وحدهم ولا يمثل بالضرورة الآراء الرسمية للمعاهد الوطنية للصحة.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
MATLAB Computer Vision ToolboxMathWorkshttps://www.mathworks.com/products/computer-vision.html
MATLAB Image Processing Box MathWorkshttps://www.mathworks.com/products/image-processing.html
برنامج MATLABMathWorkshttps://www.mathworks.com/products/matlab.html
كاميرا متوافقة مع MR " 12 م-آي" مع ضوء LED مدمجMRC Systems GmbH12M-ihttps://www.mrc-systems.de/downloads/en/mri-compatible-cameras/manual_mrcam_12m-i.pdf

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Musall, S., Kaufman, M. T., Juavinett, A. L., Gluf, S., Churchland, A. K. Single-trial neural dynamics are dominated by richly varied movements. Nat Neurosci. 22 (10), 1677-1686 (2019).
  2. Dolensek, N., Gehrlach, D. A., Klein, A. S., Gogolla, N. Facial expressions of emotion states and their neuronal correlates in mice. Science. 368 (6486), 89-94 (2020).
  3. Kepecs, A., Uchida, N., Mainen, Z. F. The sniff as a unit of olfactory processing. Chemical Senses. 31 (2), 167-179 (2006).
  4. Shusterman, R., Smear, M. C., Koulakov, A. A., Rinberg, D. Precise olfactory responses tile the sniff cycle. Nat Neurosci. 14 (8), 1039-1044 (2011).
  5. Han, Z., et al. Awake and behaving mouse fMRI during Go/No-Go task. NeuroImage. 188, 733-742 (2019).
  6. Mathis, A., Mamidanna, P., Cury, K. M. DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nature Neurosci. 21 (9), 1281-1289 (2018).
  7. Krakauer, J. W., Ghazanfar, A. A., Gomez-Marin, A., MacIver, M. A., Poeppel, D. Neuroscience needs behavior: Correcting a reductionist bias. Neuron. 93 (3), 480-490 (2017).
  8. Wiltschko, A. B., Tsukahara, T., Zeine, A. Revealing the structure of pharmacobehavioral space through motion sequencing. Nat Neurosci. 23 (11), 1433-1443 (2020).
  9. Moëne, O. L., Larsson, M. A new tool for quantifying mouse facial expressions. eNeuro. 10 (2), (2023).
  10. Paasonen, J., Stenroos, P., Laakso, H. Whole-brain studies of spontaneous behavior in head-fixed rats enabled by zero echo time MB-SWIFT fMRI. NeuroImage. 250, 118924(2022).
  11. Ehret, G. Infant rodent ultrasounds: A Gate to the understanding of sound communication. Behav Genet. 35 (1), 19-29 (2005).
  12. Marlin, B. J., Mitre, M., D'amour, J. A., Chao, M. V., Froemke, R. C. Oxytocin enables maternal behavior by balancing cortical inhibition. Nature. 520 (7548), 499-504 (2015).
  13. Optical Flow. , https://www.mathworks.com/discovery/optical-flow.html (2024).
  14. Horn, B. K. P., Schunck, B. G. Determining optical flow. Artif Intell. 17 (1), 185-203 (1981).
  15. Szeliski, R. Dense motion estimation. Computer Vision: Algorithms and Applications. Szeliski, R. , Springer. 335-374 (2011).
  16. Beauchemin, S. S., Barron, J. L. The computation of optical flow. ACM Comput Surv. 27 (3), 433-466 (1995).
  17. McRae, B. R., Andreu, V., Marlin, B. J. Integration of olfactory and auditory cues eliciting parental behavior. J Neuroendocrin. 35 (7), e13307(2023).

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

Maternal BehaviorWhole Brain ImagingBehavioral Video AnalysisFunctional MRIOptical FlowMouse Pup VocalizationsDimensionality ReductionAwake Mouse FMRIPrincipal Component AnalysisBehavioral Monitoring

مقالات ذات صلة