PyOKR:一种量化光动反射追踪能力的半自动方法

我们在这里描述 PyOKR，这是一种半自动定量分析方法，可直接测量对二维图像运动的视觉反应产生的眼球运动。与以前的方法相比，基于 Python 的用户界面和分析算法可实现更高的吞吐量和更准确的眼动追踪参数定量测量。

我们感兴趣的是了解调节视觉运动处理行为的机制，例如视动反射。我们将 PyOKR 开发为一个可访问且统一的平台，以可重复地量化各种条件下的各种视觉反应，以进一步了解这些行为。该领域没有统一的方法来量化视动反射反应，这可能会导致在比较实验室之间的数据时出现差异。

我们希望 PyOKR 可以帮助标准化这些数据的分析方式，从而提供一个可访问、公正且强大的工具来研究这些视觉响应。现有方法通常因实验室而异，并且通常是针对其特定需求定制设计的。PyOKR 提供了一种用户友好的统一方法，该方法易于访问，并且适用于不同的实验设计。

通过自动分析和用户输入的结合，它可以生成公正、准确的结果来回答用户想要的问题。使用我们新的 PyOKR 分析方法将有助于研究许多情况下的视觉反应行为，例如遗传或药理学操作。由于其可访问性和适应性，它将使研究人员能够有效地量化反应，以回答有关视觉回路如何形成和功能的新问题。

在 PyOKR 的帮助下，我们希望确定调节驱动视动反射的方向选择性回路发展的新机制。将这种方法与神经回路扰动一起使用将继续帮助我们研究这些关键视觉系统的发育和功能。