Name: Seguimiento a largo plazo del vídeo de animales acuáticos Cohoused: un estudio de caso de la actividad locomotriz de la langosta Noruega (Nephrops norvegicus) (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-04-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 57 s
Description: Aprende a automatizar el seguimiento de múltiples animales acuáticos con etiquetas simples y visión por computadora usando Nephrops norvegicus. Este protocolo reduce significativamente el tiempo de análisis de video.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Los autores agradecemos a la Dr. Joan B. empresa que financió la publicación de este trabajo. También, los autores están agradecidos a los técnicos de la zona de acuario experimental en el Instituto de Ciencias del mar de Barcelona (ICM-CSIC) por su ayuda durante el trabajo experimental.
Este trabajo fue financiado por el proyecto RITFIM (CTM2010-16274; investigador principal: J. Aguzzi) fundada por el Ministerio de ciencia e innovación (MICINN) y la concesión de TIN2015-66951-C2-2-R por el Ministerio de economía y competitividad.

Los autores no tienen nada que revelar.

Los resultados de rendimiento y representante obtenidos con el protocolo de seguimiento de video confirman su validez para la investigación aplicada en el campo del comportamiento animal, con un enfoque específico en modulación social y los ritmos circadianos de los animales cohoused. La eficiencia de la detección de animales (69%) y la exactitud de la discriminación de la etiqueta (89,5%) junto con las características de comportamiento (es decir, velocidad de movimiento) de las especies objetivo utilizadas aquí sugieren...

En los últimos años, seguimiento automatizado basado en imágenes ha proporcionado conjuntos de datos muy precisa que pueden utilizarse para explorar las preguntas básicas en ecología y comportamiento de las disciplinas1. Estos conjuntos de datos pueden utilizarse para el análisis cuantitativo del comportamiento animal2,3. Sin embargo, cada metodología de imagen utilizado para el seguimiento de los animales y la evaluación de comportamiento tiene sus fortalezas y limitaciones. En protocolos de seguimiento basado en imágenes que utilizan información espacial de fotogramas anteriores en una película para rastrear animales4,5,6, se pueden introducir errores cuando se cruzan dos animales. Estos errores son generalmente irreversibles y propagan a través del tiempo. A pesar de los avances computacionales que reducen o casi eliminan este problema5,7, estas técnicas aún necesitan entornos experimentales homogéneos para el seguimiento y la identificación precisa de los animales.
El empleo de las marcas que se pueden identificar únicamente en animales evita estos errores y permite el seguimiento a largo plazo de los individuos identificados. Marcadores utilizados (p. ej., códigos de barras y códigos QR) existen en la industria y el comercio y pueden ser identificados mediante técnicas de visión de computadora conocido, como aumentada realidad (p. ej.,8de ARTag) y calibración de la cámara (p. ej., CALTag9 ). Animales marcados previamente se han utilizado para estudios de comportamiento de alto rendimiento en diferentes especies animales, por ejemplo,3 de hormigas o abejas10, pero algunos de estos sistemas anteriores no están optimizados para el reconocimiento de etiquetas aisladas3.
El protocolo de seguimiento presentado en este papel es especialmente adecuado para el seguimiento de animales en imágenes de un canal, como el infrarrojo (IR) luz o luz monocromática (en particular, usamos la luz azul). Por lo tanto, el método desarrollado no utiliza señales de color, siendo también aplicable a otros ámbitos donde hay restricciones en la iluminación. Además, utilizamos etiquetas personalizadas diseñadas para no para molestar a las langostas y, al mismo tiempo, permite la grabación con cámaras de bajo costo. Por otra parte, el método utilizado aquí es basado en detección de etiqueta independiente de la estructura (es decir., el algoritmo reconoce la presencia de cada etiqueta de la imagen independientemente de la trayectoria anterior). Esta característica es importante en aplicaciones donde los animales pueden ser temporalmente ocluidos, o trayectorias animales pueden intersectar.
El diseño de la etiqueta permite su uso en los diferentes grupos de animales. Una vez que se establecen los parámetros del método, podría ser transferido para enfrentar otros problemas de seguimiento de animales sin la necesidad de entrenamiento de un clasificador específico (otros crustáceos y gasterópodos). Las principales limitaciones de la exportación el protocolo son el tamaño de la etiqueta y la necesidad de apego a los animales (que lo hace no apto para pequeños insectos, como moscas, abejas, etc.) y el 2D para el movimiento animal. Esta restricción es importante, dado que el método propuesto asume que el tamaño de la etiqueta se mantiene constante. Un animal que se mueve libremente en un ambiente 3D (por ejemplo, peces) mostraría tamaños de etiqueta distinta dependiendo de su distancia a la cámara.
El propósito de este protocolo es proporcionar una metodología fácil de usar para el seguimiento de animales marcados múltiples durante un largo período de tiempo (días o semanas) en un contexto 2D. El enfoque metodológico se basa en el uso de hardware y software de código abierto. Software libre y de código abierto permite adaptaciones, modificaciones y redistribución libre; por lo tanto, el software generado mejora a cada paso11,12.
El protocolo aquí presentado se centra en un laboratorio para realizar el seguimiento y evaluar la actividad locomotriz de cuatro animales acuáticos en un tanque durante 5 días. Los archivos de vídeo grabados desde una imagen Time-lapse de 1 s y compilados en un video de 20 fotogramas por segundo (1 día grabado ocupa aproximadamente 1 hora de video). Videos todas las grabaciones son automáticamente posprocesamiento para obtener posiciones de animales, aplicación de algoritmos y métodos de visión de computadora. El protocolo permite obtener grandes cantidades de datos, evitar su anotación manual, que ha demostrado ser mucho tiempo y laborioso en anteriores trabajos experimentales13de seguimiento.
Utilizamos la cigala (Nephrops norvegicus) para el estudio de caso; así, ofrecemos condiciones de laboratorio específicos para mantenerlos. Langostas realizan ritmos de aparición de madriguera bien estudiados que están bajo el control del reloj circadiano14,15, y cuando cohoused, forman la jerarquía de dominación16,17. Por lo tanto, el modelo presentado aquí es un buen ejemplo para los investigadores interesados en la modulación social de comportamiento con un enfoque específico en los ritmos circadianos.
La metodología presentada aquí se reproduce fácilmente y se puede aplicar a otras especies si existe la posibilidad de distinguir entre los animales con las etiquetas individuales. Los requisitos mínimos para este enfoque en el laboratorio de reproducción () son habitaciones isotérmicas para la configuración experimental; (ii) un suministro continuo de agua; (iii) mecanismos de control de temperatura de agua; (iv) un sistema de control de la luz; (v) una cámara USB y un ordenador estándar.
En este protocolo, utilizamos Python18 y OpenCV19 (Open fuente Computer Vision Library). Confiamos en la rápida y comúnmente aplicadas operaciones (tanto en términos de implementación y ejecución), como fondo resta20 y la imagen umbral21,22.

<table><tbody><tr><td>Trípode 475</td><td>Manfrotto</td><td>A0673528</td><td>Descatalogado</td></tr><tr><td>Brazo Articulado 143</td><td>Manfrotto</td><td>D0057824</td><td>Descatalogado</td></tr><tr><td>Cámara USB 2.0 uEye LE</td><td>iDS</td><td>UI-1545LE-M</td><td>https://en.ids-imaging.com/store/products/cameras/usb-2-0-cameras/ueye-le.html</td></tr><tr><td>Ojo de Pez Len C-mount f = 6 mm/F1.4</td><td>Infaimon</td><td>Estándar Óptico&nbsp;</td><td>https://www.infaimon.com/es/estandar-6mm</td></tr><tr><td>Tanque de fibra de vidrio 1500 x 700 x 300 mm3</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Black Tela</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td> de fieltro<td>Tanque de estructura de madera</td><td>5 listones de madera 50x50x250 mm</td></tr><tr>Tela <td></td><td></td> de<td>fieltro de estructura de madera</td><td>10 listones de madera 25x25x250 mm</td></tr><tr><td>Tornillos de</td><td></td><td></td> acero inoxidable <td>tantos como sea necesario para fijar listones de madera</td></tr><tr><td>estructuras PC</td><td></td><td></td><td>CPU de 2 núcleos, 4 GB de RAM, 1 GB de gráficos, 500 GB de almacenamiento externo en disco duro</td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td>TB de capacidad deseable</td></tr><tr><td>iSPY Sotfware para PC con Windows</td><td>iSPY</td><td></td><td>https://www.ispyconnect.com/download.aspx</td></tr><tr><td>software Zoneminder Linux PC</td><td>Zoneminder</td><td></td><td>https://zoneminder.com/</td></tr> <tr><td>OpenCV 2.4.13.6 Biblioteca</td><td>OpenCV</td><td></td><td>https://opencv.org/</td></tr> <tr><td>Python 2.4</td><td>Python</td><td></td><td>https://www.python.org/</td></tr> <tr><td>Nevera de</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>camping Bandeja de plástico Gel</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td> de<td>cianocrilato</td><td>para pegar la etiqueta' S&nbsp;</td></tr><tr><td>1 lámina de plástico PVC negro (1 mm de grosor)</td><td></td><td></td><td>Construcción de la etiqueta</td></tr><tr><td>1 lámina de plástico PVC blanco (1 mm de grosor)</td><td></td><td></td><td>Construcción de la etiqueta</td></tr><tr><td>4 Tag' s &Oslash; 40 mm</td><td></td><td></td><td>Fabricado con lámina de plástico PVC blanco y negro</td></tr><tr><td>3 m Blue Strid Led Ligts (480 nm)</td><td></td><td></td><td>Impermeable como sea deseable</td></tr><tr><td>3 m IR Strid Led Ligts (850 nm)</td><td></td><td></td><td>Impermeable como deseable</td></tr><tr><td>6 m&nbsp; Tubos de metacrilato y oslash; 15 mm</td><td></td><td></td><td>Cerrado Strid Led 4</td></tr><tr><td>PVC Codo &nbsp; 45o &Oslash; 63 mm</td><td></td><td></td><td>Construcción de madriguera</td></tr> 3 <tr><td>m Tubo de PVC flexible de 3 m y Oslash; Construcción</td> de <td>madriguera</td>de 63 mm <td></td><td></td></tr><tr><td>4 tapón de rosca de PVC y Oslash; Construcción</td> de <td>madriguera</td>de 63 mm <td></td><td></td></tr> 4 <tr><td>juntas tóricas y Oslash; Construcción de</td><td>madriguera</td> de 63 mm <td></td><td></td></tr><tr><td>4 Pegamento / rosca de PVC hembra y Oslash; 63 mm</td><td></td><td></td><td>Construcción de madriguera</td></tr><tr><td>Cable</td><td></td><td></td> eléctrico de 10 m DC 12V <td>Mecanismo de control de luz</td></tr><tr><td>Fuente de alimentación Ligt DC 12 V 300 W</td><td></td><td></td><td>Mecanismo de control</td></tr><tr><td>de luz MOSFET, RFD14N05L, canal N, 14 A, 50 V, 3 pines, IPAK (TO-251)</td><td>RS Components</td><td>325-7580</td><td>Mecanismo</td></tr> <tr><td>de control de luzDiodo, 1N4004-E3/54, 1A, 400V, DO-204AL, 2 pinos</td><td>RS Components</td><td>628-9029 Mecanismo de control de</td><td>luz</td></tr><tr><td>Portafusibles</td> RS <td>Components</td><td>336-7851 Mecanismo de control de</td><td>luz</td>Terminal de alimentación de</tr><tr><td>2 vías 3,81 mm</td><td>Componentes RS</td><td>220-4658</td><td>Condensador de mecanismo de control de luz</td></tr><tr><td>220 &micro; F 200 V</td><td>RS Components</td><td>440-6761</td><td>Mecanismo de control de luz</td></tr><tr><td>Resistencia 2K2 7 W</td><td>RS Components</td><td>485-3038 Mecanismo de</td><td>control de luz</td></tr><tr><td>Fusible 6,3 x 32 mm2 3A</td><td>RS Components</td><td>413-210 Mecanismo de control de</td><td>luz</td></tr><tr><td>Arduino Uno Atmel Atmega 328 Placa MCU</td><td>RS Components</td><td>715-4081 Mecanismo de control de</td><td>luz</td></tr><tr><td>Placa Prototipe CEM3,3 orificio.,RE310S2</td><td>Componentes RS</td><td>728-8737 Mecanismo de</td><td>control de luz Convertidor</td></tr><tr><td>CC/CC, 12 Vin,+/-5 Vout 100 mA 1 W</td><td>Componentes RS</td><td>689-5179</td><td>Mecanismo de control de luz</td></tr><tr><td>2 SERA T8 bombilla fluorescente de luz de luna azul 36 vatios</td><td>SERA</td><td></td><td>Instalación descatalogada/aislada de luz</td></tr></tbody></table>

seguimiento a largo plazo del vídeo de animales acuáticos cohoused: un estudio de caso de la actividad locomotriz de la langosta noruega (nephrops norvegicus)

Long-term Video Tracking of Cohoused Aquatic Animals: A Case Study of the Daily Locomotor Activity of the Norway Lobster (Nephrops norvegicus)

Presentamos un protocolo relacionado con una técnica de seguimiento de vídeo basada en el fondo y umbral de imagen que hace posible un seguimiento individual de animales cohoused. Probamos la rutina de rastreo con cuatro cohoused cigalas (Nephrops norvegicus) bajo condiciones de luz-oscuridad durante 5 días. Las langostas habían sido marcadas individualmente. El montaje experimental y las técnicas de seguimiento utilizadas se basan totalmente en el software de código abierto. La comparación de la salida de rastreo con un detector manual indica que las langostas fueron correctamente detectados 69% de las veces. Entre las langostas correctamente detectadas, sus etiquetas individuales fueron correctamente identificados 89.5% de las veces. Teniendo en cuenta el tipo de marco utilizado en el protocolo y la tasa de movimiento de las langostas, el rendimiento de seguimiento video tiene una buena calidad, y el representante resultados apoyan la validez del protocolo en la producción de valiosos datos para necesidades de investigación (individual ocupación de espacio o patrones de actividad locomotor). El protocolo presentado aquí puede ser fácilmente modificado para requisitos particulares y por lo tanto, es transferible a otras especies donde el seguimiento individual de los especímenes en un grupo puede ser valioso para responder a preguntas de investigación.

Se construyó manualmente un subconjunto de los datos experimentales para validar el análisis automatizado de video. Un tamaño de muestra de 1.308 marcos con un nivel de confianza del 99% (que es una medida de seguridad que muestra si la muestra refleja con precisión la población, dentro de su margen de error) y un margen de error del 4% (que es un porcentaje que describe cómo cerrar el respuesta que dio la muestra es el valor real de la población) fue seleccionado al azar, y realizó una a...

Aquí presentamos un protocolo para el seguimiento individual de animales durante un largo período de tiempo. Utiliza visión por computadora métodos para identificar un conjunto de etiquetas manualmente construidas mediante un grupo de langostas como caso de estudio, al mismo tiempo proporcionando información sobre cómo casa, manipulan y marcan las langostas.

Seguimiento a largo plazo del vídeo de animales acuáticos Cohoused: un estudio de caso de la actividad locomotriz de la langosta Noruega (Nephrops norvegicus)

We present a protocol related to a video-tracking technique based on the background subtraction and image thresholding that makes it possible to ...

Este protocolo permite la automatización del seguimiento de múltiples animales. Usando una etiqueta simple para identificar a cada animal una herramienta de análisis de ID para detectar las etiquetas. Este protocolo reduce significativamente el número de horas necesarias para analizar las grabaciones de vídeo utilizando datos leskey.para estimar las terminaciones más precisas de los estudios experimentales. Los animales en otros entornos que pueden ser etiquetados de manera similar pueden ser rastreados con protocolos similares que proporcionan aplicación en cronobiología, ecología, investigación viral o neurociencia. Hemos proporcionado el diseño de hardware y el lenguaje de programación de código abierto y proporcionamos un modelo que recomendamos que los usuarios adopten en los protocolos para aprender el lenguaje de programación Python.Para construir una etiqueta para el animal objetivo, primero corte cuatro círculos de 40 milímetros de diámetro de la hoja de plástico negro, y dos triángulos equiláteros de 26 milímetros y dos círculos de 26 milímetros de diámetro de una hoja de PVC de plástico blanco. Marque el centro de un triángulo blanco y un círculo blanco. Y hacer un aguje

long-term-video-tracking-cohoused-aquatic-animals-case-study-daily

Research

Investigación

JoVE Journal

Environment

Entorno

Los organismos microscópicos como el nematodo de nado...

Estudio cuantitativo de Locomotion libremente Piscina microorganismos utilizando la difracción láser

La actividad locomotora (LMA) es una medición simple y de fácil realización de comportamiento en ratones. Acoplamiento de software de seguimiento de vídeo (VTS) y LMA permite la mejora de la especificidad y la sensibilidad, especialmente cuando se compara con el manual, el método de cruce de línea de análisis LMA. Además VTS permite el seguimiento a largo plazo de ratón LMA.

Ratón de corto y largo plazo la actividad locomotriz analizados por el software de seguimiento de vídeo

Se describe el uso de un sistema de video automático 3D que puede rastrear individuos y grupos de peces cebra. Como ejemplo de aplicación, exploramos los efectos del antagonista del receptor NMDA MK-801 en cardúmenes de pez cebra.

El uso de un sistema de seguimiento 3D Automatizado de Registro Individual y bajíos de adultos de pez cebra

Se describe un conjunto de técnicas para el estudio de la conducta espontánea de nadar libremente peces débilmente eléctrica durante un período prolongado de tiempo, de forma sincrónica medir el tiempo de descarga de órgano eléctrico del animal, la posición del cuerpo y la postura tanto de forma precisa y fiable en un tanque del acuario especialmente diseñado dentro de un sensorial cámara de aislamiento.

Seguimiento del comportamiento a largo plazo de Libremente Natación débilmente eléctrico Fish

La medición de los impactos de los contaminantes ambientales en el comportamiento de los peces es a menudo subjetiva y desafiando particularmente cuando se trata de efectos sub-letales. Se describen métodos que incluyen la tecnología de video para cuantificar el comportamiento natatorio de la vida temprana etapa de esturión blanco (Acipenser transmontanus) durante y después de 96 horas la exposición aguda a varias concentraciones de cobre.

La cuantificación de Natación de peces comportamiento en respuesta a la exposición aguda acuosa de cobre usando asistida por ordenador y vídeo digital Análisis de Imágenes

Se describe una metodología eficiente y simple para el análisis computarizado de comportamiento natatorio nematodos en líquido. El método requiere poca o ninguna inversión para C. elegans laboratorios. El hardware utilizado es estándar, y los programas de ordenador para el análisis del comportamiento (Celeste) es un código abierto uno.

El análisis automatizado de<em&gt; C. elegans</em&gt; Comportamiento de la nadada El uso de software Célest

peces cebra son un excelente modelo para estudiar la función muscular y las enfermedades. Durante la embriogénesis temprana, el pez cebra comienza a realizar contracciones musculares regulares produciendo un comportamiento rítmico de natación, que se altera cuando el músculo se interrumpe. Aquí describimos una respuesta evocada por el tacto y un ensayo de locomoción para examinar el rendimiento de la natación como una medida de la función muscular.

Usando respuesta evocada-Touch y la locomoción ensayos para evaluar el rendimiento muscular y la función en el pez cebra

Este artículo presenta un sistema de control biológico no invasor para el registro continuo y análisis de las actividades cardíaca y locomotor cangrejos de río. Este sistema consta de un sensor óptico y de infrarrojo cercano, un módulo de seguimiento de video y software para la evaluación de latidos de cangrejos de río que refleja su condición fisiológica y caracteriza el comportamiento del cangrejo durante las fluctuaciones del ritmo cardíaco.

La medición no invasiva continua de cigalas cardiaca y comportamiento

Aquí, presentamos métodos para estudio de alto rendimiento de una serie de cavefish mexicano comportamientos y la coloración vital de un sistema de mechanosensory. Estos métodos utilizan scripts software libre y a medida, ofreciendo un método práctico y rentable para los estudios de comportamientos.

Seguimiento conductual y Neuromast proyección de imagen de mexicana Cavefish

Este estudio examina el efecto de la edad en la locomoción en C. elegans midiendo el exponente de Lyapunov (LLE) más grande. A medida que envejecen, C. elegans muestra un aumento y posterior disminución en el control motor. Los resultados muestran un pico de LLE a los cinco días, seguido de una disminución a medida que los gusanos envejecen.

Dinámica de la locomoción dependiente de la edad en Caenorhabditis elegans: un análisis de exponentes de Lyapunov

Los levantamientos ópticos de arrastre ofrecen un método no invasivo para muestrear poblaciones de peces de fondo y proporcionan datos a mayor escala que los estudios tradicionales de arrastre. Este artículo ofrece un procedimiento generalizado para un levantamiento óptico de pesca de fondo en Nueva Inglaterra.

Encuestas de arrastre óptico de peces de fondo: Un estudio de vídeo de arrastre del bacalao atlántico occidental del Golfo de Maine (Gadus morhua)

Aprende a automatizar el seguimiento de múltiples animales acuáticos con etiquetas simples y visión por computadora usando Nephrops norvegicus. Este protocolo reduce significativamente el tiempo de análisis de video.

Seguimiento a largo plazo del vídeo de animales acuáticos Cohoused: un estudio de caso de la actividad locomotriz de la langosta Noruega (Nephrops norvegicus) (Video) | JoVE Journal

Seguimiento a largo plazo del vídeo de animales acuáticos Cohoused: un estudio de caso de la actividad locomotriz de la langosta Noruega (Nephrops norvegicus)

Explorar más videos