Name: トラッキング システムは、単純なすぐに利用できるソフトウェアを使用して新規の単一の動物の運動機能 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-08-31T13:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 22 s
Description: 学ぶ ラットの運動機能評価の自動化手法。BVASソフトウェアを用いてビデオ追跡アルゴリズムを実装し、グリッドテストとラダーテストで客観的な運動指標を定量化します。神経科学研究における行動評価の精度向上に貢献します。

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本研究は、レビュー賞によって支えられた # B1495 R (ジェフリー ・ r ・ Capadona) に、科学者およびエンジニア (PECASE) (ジェフリー ・ r ・ Capadona) に退役軍人庁リハビリテーションのアメリカ合衆国の部門の大統領早いキャリア賞研究・開発サービス。さらに、この作品は、ピア レビュー医療研究プログラムを通じて賞号下健康担当アシスタント長官の防衛のオフィスによって部分で支えられましたW81XWH-15-1-0608。著者は、その研究資金援助のソースを認めます。内容は、アメリカ合衆国退役軍人局やアメリカ合衆国政府の見解を表していません。著者らは、設計および齧歯動物の行動プロトコルをテストに彼の指導のため CWRU 齧歯動物の動作コア博之荒川を感謝したいです。著者も感謝したいジェームズ ・ ドレイクとケビン タルボット CWRU 機械科・航空宇宙工学から設計および製造齧歯動物のラダーのテストで彼らの助けのため。

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</ol>

著者が明らかに何もありません。

強力な分析を確保するためのプロトコルの最も重要な部分は、一貫した撮影です。プロトコルの最初のセクションで説明したようによく点灯して撮影が正しい位置でビデオが、システムは正確な分析を行うことになります。正確で簡単な任意の画像処理の問題と同様、前処理での作業後の処理になります。そのため、装置と動物は、テスト中に明るい任意の影やフレームに他の動きは最小限に抑え、確実なは、変更できます | に精度の高いレベルで機能することができますを意味します。
ここで提示されたプロトコルは効率的かつ再現性をもって総体および良いモーター機能経由で齧歯動物のオープン テストからの結果を分析する使用ことができますフィールド グリッドとラダーのテスト。さらに、データ分析は主として自己機能しているコンピューターで、ユーザーの入力なしで完了としてヒューマン エラーまたは解析プロセスのバイアスの可能性を低減します。この機能のためは、専門家と初心者の両方のユーザーが同じレベルの精度を変更できます | システムを使用できます。変更できます | プログラムが自己チェック、簡単に実装できると使用する安価です...

機能や動作の運動と認知障害1,2,3の両方を評価するために多くの確立された方法があります。いくつかのより一般的に使用される方法、微細運動機能を介して足配置、ステップ、はしごテスト4、テスト総運動機能とストレスの動作を介してオープン フィールド グリッド試験5 下肢調整のテスト ,6恐怖、抑うつ、および絶望を介して強制水泳試験試験7,8または回転子の棒のための9。ただし、これらのメソッドの多くは人間研究者「スコア」動物またはそのパフォーマンスを主観的判断に依存します。人間の主観的な評価の必要性は研究10研究バイアスの意図的または意図しない影響のための機会を提示し同様遅い世代とにデータを分析することができます。データのさらに、主観的な評価はまた、物忘れ、貧しい人々 の動機、不適切なトレーニング、または過失11で不正確なデータ表現のリスクを生じます。
我々 は最近、オープン フィールド グリッド試験とラット皮質内微小電極12,13注入はしごテストの両方の使用を報告しています。ためにこれらの研究の調査結果の目新しさは、我々 はすぐにそれらを採用始めたと研究室では、多くの進行中の研究で追加機能テストします。主観的な評価、分析のスループットを改善するために数の増加から生じる意図しない人間生成変動を見越して、行動テストのスコア、コンピューターによる自動化されたプログラムを作成に着手しましたエラーの可能性を大幅に制限します。
ここでは、変更できます | の開発について報告する.変更できます | は総体および良い運動機能の指標として、オープン フィールド グリッド試験とテストのはしごをそれぞれスコアをコンピューター分析を使用します。結果は、負傷又は疾病モデルに関係なく、傷病によって引き起こされる可能な運動機能欠損を明らかにする使用ことができます。分析コードは、行動試験装置または運動機能のさまざまなメトリックを獲得するための変更に合わせることが。したがって、弊社は利用目的または他の所で現在用いられるものの用途を超えて、多くのアプリケーションでは、変更できます | を実装できます。
オープン フィールド グリッドとラダーのテストがビデオ録画を必要とすることに注意してください。したがって、[1080 p, 最小の 15 フレーム/秒 (fps)] ビデオ カメラ、ノート パソコン、ビデオ データを格納するルーム各テストが必要になります。両方のテスト フレームで見られる全体の装置を可能にする、中心位置にカメラを配置します。それがテスト中に移動しないように、三脚や足場の上にカメラを固定します。可能な限りテスト装置の端と平行に近いビデオ フレームの端を維持します。必ず同じ人員をすべてのテスト完了、部屋は温度制御システムによる明るいです。部屋に最小限の変更で、テストのコース全体ですべての動物の同じ部屋を使用します。穀物やバナナ チップの動作テストを完了する動物を奨励する良い報酬を確認します。

<table><tbody><tr><td>Sprague Dawley ラット、オス、201-225 g</td><td>Charles River</td><td>CD</td><td></td></tr><tr><td>Webcam HD Pro c920</td><td>Logitec</td><td>960-000764</td><td></td></tr><tr><td>Excel</td><td>Microsoft</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Matalb 2017a, Computer Vision System Toolbox</td><td>Mathworks</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>オープンフィールドグリッドテスト</td><td>Case Western Reserve University</td><td>N/A</td><td></td></tr> <tr>で社内製<td>はしごテスト:</td><td>ケースウェスタンリザーブ大学で社内で行われ</td><td>、N / A</td><td></td></tr></tbody></table>。

トラッキング システムは、単純なすぐに利用できるソフトウェアを使用して新規の単一の動物の運動機能

A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software

我々 は最近、即時かつ持続的な運動障害の結果ラットの運動 corteces の皮質内微小電極を埋め込むことを実証しました。運動障害は、総運動機能を測定するためのオープン フィールド グリッド試験と微細運動機能を測定するためのはしごテストを通して手動で定量化されました。ここでは、カスタム Capadona 行動ビデオ分析システムを使ってビデオに記録されたテストの自動定量評価手法について論じる: グリッドとはしごテストまたは変更できます |。シンプルですぐに利用できるソフトウェアのコーディングを活用 (材料の表を参照)、このプログラムは、オープン フィールド グリッドとはしごテストの両方で 1 つの動物の追跡。強度のためのビデオ フィールド グリッド、トラッキング コードのしきい値を開き、グリッド試験の 3 分の期間にわたってラットの位置を追跡してパスを分析します。計算し、旅の総距離、最大速度を達成、左、右利きの回転数とラットによって交差するグリッド行の合計数の値を返します。はしごが追跡、コードを再度のしきい値の強度のためのビデオは、はしごでラットの動きを追跡し、はしごを横断するラットがかかった時間を含むリターン計算測定足数スリップの平面で行われる、はしごの段と停滞や逆戻りによる障害の発生率。けがや病気の多くのモデルを含む、アプリケーションの様々 な運動機能の解析のためここに開発変更できます | を用いることができることを想像します。

紹介した方法、ラットはオープン フィールド グリッドを完成品し、はしごテスト週の 2 倍。データを変更できます | を使用して両方と、ストップウォッチで手動で行ったによって訓練と初心者のレビューです。結果提示が単一の非注入コントロール動物から生毎週のスコアの平均、8 週間の研究では、週「0」が基準となるテストに対応します。手術動物の残り週が第 1 週の間にテストはありませんでした注意してください。オープン フィールド グリッドはテスト 1 日あたり x、はしごは 1 日あたり 5 x をテストし 1 週あたりの 2 つの試験日には、同じ 8 週間の期間ではしごテストの 80 の試験があるに対し、オープン フィールド グリッドの 16 の試験のサンプルがあります。
変更できます |対手動解析: 3 つの専門家の校閲者からのマニュア...

現在の研究の目的はラットにおける運動障害の定量化を自動化します。初期評価モデルでは、運動野の皮質内微小電極注入によるモータ損失を評価します。開発と簡単に適応可能なシンプルで、すぐに利用できるソフトウェアのコーディングを使用して追跡アルゴリズムの使用について報告します。

We have recently demonstrated that implanting intracortical microelectrodes in the motor corteces of rats&#160;results in immediate and lasting motor ...

この方法は、客観的な運動機能メトリックを作成することにより、小動物の行動テストの一貫性を向上させるのに役立ちます。この手法の利点は、従来の方法とは異なり、結果がコンピューターシステムによって定量化され、人為的ミス、労力、および時間が削減されることです。この手順を実演するのは、Capadona Labの学部生研究者であるMarina Yu氏とSydney Lindner氏です。撮影を開始し、動物をグリッドの中央に置き、研究者の反対側を向いてグリッドテストを開始します。上からビデオに記録されている間、動物が自由に走り回れるようにします。3分間の時間が経過したら撮影を停止し、動物を自宅のケージに戻します。二酸化塩素ベースの滅菌剤でグリッドを清掃し、テストする前に表面を完全に乾かすように注意してください。次に、ラダーテストのために、動物を清潔な仮設ケージに入れます。ラダー装置を2つのケージにまたがるように設定し、スタートケージは清潔なケージ、エンドケージは動物の生きたケージであり、ランを完了するためのインセンティブです。カメラをはしごの長さの中央にある三脚に置きます。カメラのレンズがはしごの横木の高さにくるように、三脚まで伸ばします。ラングがレンズと正確に位置合わせされるようにカメラを配置します。これは、BVAS コードのスリップ検出アルゴリズムにとって重要です。ビデオ録画を開始し、動物がはしごの最初の段に前足をかざして走り始めるのを待ちます。動物が自力ではしごに移動できるようにします。撮影中、動物が自分のペースでスタートラインからフィニッシュラインに移動できるようにします。最後に、ビデオ録画を終了し、動物が実行を完了したら、はしごから動物を取り出します。まず、すべてのグリッド テスト動画で、各動画に動物の名称を付けます。各動物にちなんで名付けられたビデオを撮り、ファイルを独自のストレージフォルダーに配置します。次に、新しい空のスプレッドシート ファイルを作成して、各スタディ モードとテスト モードのデータを保存します。次に、インストーラーアイコンをダブルクリックして、最新のBVASバージョンをインストールします。インストールが完了したら、BVASプログラムアイコンをダブルクリックしてBVASメインメニューを表示し、グリッド解析、ラダー解析、ラダーレビュー、または終了のオプションを使用できます。BVASプログラム内で、トップメニュー画面からグリッド分析を選択することから始めます。次に、上部の入力ボックスの横にある省略記号ボタンを使用して、ファイルシステムを参照し、分析するビデオのファイルを見つけます。下部の入力ボックスの横にある省略記号ボタンを選択して、ファイル システムを参照し、データを格納するスプレッドシート ファイルを選択します。[実行]をクリックして、分析プロセスを開始します。レビューアー画面で各ビデオの画像を確認します。緑色の線がない場合、またはテスト領域の周りの正しい正方形に緑色の線が見えない場合は、[編集]ボタンを選択します。コーナーを編集するには、[コーナーの編集] ボタンを選択します。代表画像の右側にある指示に従ってテストエリアを選択し、Enterキーを押して選択プロセスを完了します。最後に、[完了] を選択して選択内容を保存し、[レビュー担当者] 画面に戻ります。次に、中央の[完了]ボタンを選択して、各ビデオのグリッドエリアが正しく選択されたら、完全な分析プロセスを開始します。プログラムの実行を許可し、完了すると、成功プロンプトが表示されます。次に、トップメニューからラダー分析を選択して、ラダー分析メニューを開きます。上部の入力楕円ボタンを選択して、各動物にちなんで名付けられたラダービデオのフォルダーを選択します。次に、下の省略記号ボタンを選択してディレクトリを選択し、後で確認するためにラダービデオのデータを含むフォルダーを保存します。[実行] を選択して解析プロセスを開始し、オープン フィールド テスト解析についても同じ手順を繰り返します。プログラムの実行を許可し、コンペティションに参加すると、成功のプロンプトが表示されます。BVASプログラム内で、トップメニューからラダーイメージレビューを選択して、ラダーレビューファイル選択画面を表示します。上部の省略記号ボタンを選択してデータ ファイルのフォルダを選択し、下部の省略記号ボタンを選択してスタディ用に作成されたスプレッドシート ファイルを選択します。次に、[実行]を押して手動レビュープロセスを開始します。次に、自動的に開いた Ladder Data Reviewer メニューを表示します。スリップが検出された場合は、次のフレームと最後のフレームボタンを使用して、連続して記録されたフレームを確認します(可能な場合)。スリップトグルを使用して、ラットのどの足が滑ったかを示します。検出が誤検出の場合は、トグルを No Slip のままにします。[保存して続行] をクリックして、次の検出に進みます。障害が発生した場合は、トグルを使用して、障害が反転または停滞によるものかどうかを示します。最後に、[Save and Continue] をクリックして、次の検出に進みます。最後の検出で、[保存して続行] をクリックして分析を完了し、前に選択したスプレッドシート ファイルにデータを保存します。完了通知を閉じます。この研究では、オープンフィールドグリッドテストの結果は、エキスパートレビュアーはノービスレビュアーよりも一貫性が高いことを示しましたが、BVASを使用した場合、エキスパートユーザーとノービスユーザーの両方で分散はゼロでした。同様に、ラダーテストの結果は、エキスパートレビューアは初心者レビューアよりも一貫性が高いことを示しましたが、BVASを使用した場合、エキスパートユーザーと初心者ユーザーの両方で分散がゼロでした。オープンフィールドグリッドテストでは、達成された最大速度の増加、移動した総距離の増加、および交差するグリッドラインの数の増加という傾向が研究の過程で見られました。右折の割合はおおむね40〜50%の間で推移しています最後に、ラダーテストでは、ラダーを通過する時間が減少傾向にあり、その後、第4週頃から時間が増加しました。このソフトウェアは、はしごの交差中に足の滑りの数を自動的に検出して集計します。また、ビデオレビュープロセスでは、棒グラフに示すように、検出されたスリップを左足と右足のスリップに並べ替えることができます。一度習得すれば、この技術は1匹の動物1回の試験セッションにつき30分から40分で完了することができます。この手順を試行する際は、適切な平面上の明るい環境で、動物と背景のコントラストが高い状態で撮影することが重要です。この手順に続いて、病気または傷害モデルの特定の質問に答えるために、追加の行動タスクを実行できます。この手法は、脳へのデバイスの埋め込みによって引き起こされる運動障害に関する洞察を提供するために使用されていますが、この分析手法は他の多くの疾患や傷害モデルにも使用できます。このビデオを見た後、再現性のある行動定量化技術を提供するCapadona LabのBVASソフトウェアを使用して行動ビデオを撮影および分析する方法を十分に理解しているはずです。

a-novel-single-animal-motor-function-tracking-system-using-simple

Research

JoVE Journal

Behavior

行動

自発運動（LMA）は、マウスにおける行動のシンプルかつ簡単に行う測定である。ビデオトラッキングソフトウェア（VTS）とLMAのカップリングはLMA分析のマニュアル、ライン交差法と比較する場合は特に、特異性と感度の向上を可能にします。さらにVTSは、マウスLMAの長期的な追跡を可能にします。...

ビデオトラッキングソフトウェアによって分析されるマウスの短期および長期の自発運動

ここで提示されるプロトコルは、前臨床研究のためのげっ歯類の四足歩行の3次元運動学を収集し、分析するためのプロトコルである。...

げっ歯類の前臨床研究のための3Dキネマティック歩行分析

げっ歯類の熟練したリーチは、一般的に器用なスキルを研究するために使用されますが、タスクを実装し、動作を分析するために多大な時間と労力を必要とします。モーショントラッキングとリーチ軌道の3次元再構成を用いて、熟練したリーチの自動化バージョンについて説明します。...

足と数字軌道の3次元再構成で到達する自動化されたラットシングルペレット

ここで説明する新しい自動実験システムは、3チャンバーテストの代替を提供し、また、いくつかの注意事項を解決します。このシステムは、社会的嗜好および社会的新規性嗜好試験中に小さなげっ歯類の行動ダイナミクスの厳密な分析を可能にする複数の行動パラメータを提供する。...

小げっ歯類における社会的嗜好行動のダイナミクスを追跡するシステム

このプロトコルは、小型で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法と、そこから得られたビデオを使用してニューラルネットワークを訓練し、オペラ座内の動物の位置を追跡する方法を説明します。これは、オペラコンディショニングテストから得られたデータログの標準的な分析を補完する貴重なものです。...

多目的な自家製ビデオカメラとDeepLabCutを使用して、オペラコンディショニングチャンバー内のラットを追跡する

本プロトコルは、単一のペレットリーチツー把握タスクにおいて、高速ビデオ撮影と組み合わせた無線光遺伝学を使用して、自由に動くマウスにおける熟練した運動行動の性能に関与する神経回路を特徴付ける方法を記述している。...

インビボ 熟練した運動行動の無線光遺伝学的制御

私たちは、2つの登山繊維依存連想学習タスク中の動物の行動を追跡するための単一のプラットフォームを開発しました。低コストの設計により、繊維関連小脳活動の登山に向けられた光遺伝学的またはイメージング実験との統合が可能になります。...

小脳依存感覚連想学習を監視するための柔軟なプラットフォーム

本プロトコルは、オープンソースソフトウェアフィジーを使用して手作りのアリーナでのハエの動きを追跡および分析することにより、ショ ウジョウバエ...

ショウジョウバエの自発運動活性をアッセイする簡単な技術

ここでは、マウスモデルにおける捕食追跡行動を検出し、定量化するためのプロトコルを紹介します。このプラットフォームは、マウスの捕食性追跡行動のダイナミクスと神経メカニズムを研究するための新しい研究パラダイムを提供し、追跡行動を研究するための標準化されたプラットフォームを提供します。...

げっ歯類の対立的追跡行動を研究するためのリアルタイム対話システム

このプロトコルでは、動物が密集している混雑した状況下でも、自由に動く複数のマーカーのない動物の動画で高精度な姿勢追跡を可能にする手法であるvmTrackingを導入しています。このアプローチは、動物が自由に移動できる半自然環境で発生する社会的相互作用を分析するための信頼できるデータを提供します。...

げっ歯類の社会行動研究における複数動物の姿勢推定の精度を向上させるための vmTracking の活用

このプロトコルは、マーカーレストレッドミルテストと深層学習駆動の多関節軌跡自動ラベリングを用いて、ラット後肢の運動学的評価パイプラインを構築し、再現可能な動きの定量化を可能にします。...

ラットにおける後肢の運動運動学の客観的定量化のための深層学習に基づく多関節同期追跡

学ぶ ラットの運動機能評価の自動化手法。BVASソフトウェアを用いてビデオ追跡アルゴリズムを実装し、グリッドテストとラダーテストで客観的な運動指標を定量化します。神経科学研究における行動評価の精度向上に貢献します。

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