Name: 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 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-06-15T14:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 32 s
Description: 学ぶ オペラント条件付けチャンバー内のラット行動追跡法。低コストな自家製カメラとDeepLabCutを組み合わせ、神経科学研究における行動データの正確な解析を実現します。

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この研究は、スウェーデン脳財団、スウェーデンパーキンソン財団、スウェーデン政府臨床研究資金(M.A.C.)、ウェンナー・グレン財団(M.A.C,E.K.H.C)、オーレン財団(M.A.C)、財団ブランシュフロール・ボンコムニ・ルドヴォヴィシ(S.F.)からの助成金によって支えられました。

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ラズベリーパイ財団の資料やリソースがこの原稿に使用され、引用されていますが、財団はこの原稿の機器やデータの準備や使用に積極的に関与しませんでした。同じことがパイサプライにも当てはまります。著者らは開示するものは何もない。

このプロトコルは、操作コンディショニングチャンバーやその他の動作テスト設定からビデオを記録するために使用できる安価で柔軟なビデオカメラを構築する方法を説明します。さらに、DeepLabCutを使用してこれらのビデオ内の強い光信号を追跡する方法と、完全なテストセッションをカバーするビデオファイルの関心のある短いビデオセグメントを特定するのにどのように使用できるかを示しています。最後に、ラットの頭部の追跡を使用して、オペランコンディショニングテスト中の行動の分析を補完する方法を説明します。
プロトコルは、オペラコンディショニングチャンバー用の市販のビデオ録画ソリューションに代わるものを提示します。前述のように、これらの主な利点は、彼らが特定のイベントのビデオ録画を可能にする、オペラ室と統合することです。このプロトコルで説明されている対象のビデオ セグメントを特定するアプローチは、特定のイベントを記録する完全統合システムを使用する場合と比較して、より手間がかかり、時間がかかります。しかし、かなり安いです(6つのオペランチャンバのためのビデオ監視装置のための最近のコスト見積もりは、約13,...

行動神経科学の分野では、研究者は一般的にげっ歯類の異なる認知および精神医学的特徴の広い範囲を評価するためにオペラコンディショニングチャンバーを使用しています。このようなシステムには複数の異なるメーカーがありますが、通常は特定の属性を共有し、ほぼ標準化された設計11、2、32,を持っています。チャンバーは一般的に正方形または長方形の形をしており、動物を内部に配置するために開くことができる1つの壁と、レバー、鼻突き開口部、報酬トレイ、応答ホイールおよび様々な種類のライト1、2、32,3などのコンポーネントを含む残りの壁の1つまたは2つを有する。チャンバーに存在するライトとセンサーは、テストプロトコルを制御し、動物の行動11、2、3、4、52,3,4を5追跡するために使用されます。典型的なオペラの調節システムは動物が部屋に存在する異なったオペランドおよび開口部と相互作用する方法の非常に詳細な分析を可能にする。一般に、センサーがトリガされる任意の機会は、システムによって記録することができ、このデータからユーザーは、テスト44、55の特定のステップの間に動物が何をしたかを記述する詳細なログファイルを取得することができます。これは動物の性能を広範囲に表現しますが、1つ以上のセンサー44,55を直接トリガする動作を記述するためにのみ使用できます。そのため、試験の異なる段階で動物がチャンバー内をどのように位置づけ、移動するのかについては、6、7、8、9、10などはよく説明されていない。6,7,8,9,10このような情報は動物の行動を完全に理解するために価値がある可能性がありますので、これは残念です。例えば、特定の動物が特定のテスト6で悪いパフォーマンスを発揮する理由を明らかにするために使用され、困難,なタスク6、7、8、9、107,8,9を扱うために動物が開発する戦略を記述したり、おそらく単純な行動11、12,12の真の複雑さを理解することができます。610このような明瞭な情報を得るために、研究者は一般的にビデオ,6、7、8、9、10、117,8,9,10の手動分析に目を向けます。611
オペラコンディショニングチャンバーからのビデオを録画する場合、カメラの選択は非常に重要です。チャンバーは一般的に孤立したキュービクルに位置し、プロトコルは頻繁に可視光が輝いているステップを利用して3、6、7、8、9。6,7,8,9そのため、赤外線(IR)照明とIRに敏感なカメラを組み合わせて使用する必要があります。また、隔離キュービクル内にカメラを配置するために利用可能なスペースは、多くの場合、非常に限られた、広い視野を有するレンズ(例えば、魚眼レンズ)9を用いた小型カメラを有することから強く利益を得られることを意味する。オペラコンディショニングシステムのメーカーは、多くの場合、顧客に高品質のカメラのセットアップを供給することができますが、これらのシステムは高価であり、必ずしも他のメーカーや他の行動テストのためのセットアップからのチャンバーに適合しません。しかし、スタンドアロンビデオカメラを使用する上で顕著な利点は、これらのセットアップは、多くの場合、オペランコンディショニングシステム13、14,14と直接インターフェースすることができるということです。これにより、完全なテスト セッションではなく特定のイベントのみを記録するように設定できるため、次の分析に大きく役立ちます。
現在のプロトコルは、ホビーエレクトロニクスコンポーネントを使用して安価で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法を説明しています。カメラは魚眼レンズを使用し、IR照明に敏感で、IR発光ダイオード(IR LED)のセットが取り付けられています。さらに、それは平らで、細いプロフィールを持つために造られる。これらの側面は、市販のオペラコンディショニングチャンバーや他の行動テスト設定からのビデオを録画するのに理想的です。このプロトコルはさらに、カメラで取得したビデオを処理する方法と、ソフトウェアパッケージDeepLabCut15,16を使用して、目的のビデオシーケンスを抽出し、16動物の動きを追跡する方法について説明します。これは、コンディショニングシステムのオペラメーカーが提供する統合ソリューション上でスタンドアロンカメラを使用することの欠点を部分的に回避し、行動の手動スコアリングを補完します。
プロトコルを一般的な形式で記述し、プロセス全体を異なるオペラコンディショニングテストのビデオに適応させることができることを強調する努力がなされています。特定の主要概念を説明するために、5選択逐次反応時間試験(5CSRTT)1717を行うラットの動画が例として用いられる。

<table><tbody><tr><td>新しいOur Of Box Software(NOOBS)がプリインストールされた32GbマイクロSDカード</td><td>Pi hut(https://thpihut.com)</td><td>32GB</td><td></td></tr><tr><td>330-Ω抵抗器</td><td>Pi hut(https://thpihut.com)</td><td>100287</td><td>この記事は、330Ωの抵抗器が含まれている混合抵抗器のパッケージ用です。</td></tr><tr><td>カメラモジュール (Raspberry Pi NoIR カメラ v.2)</td><td>Pi hut (https://thpihut.com)</td><td>100004</td><td></td></tr><tr><td>カメラリボンケーブル (Raspberry Pi Zero カメラケーブルスタブ)</td><td>Pi hut (https://thpihut.com)</td><td>MMP-1294</td><td>Raspberry Pi Zero を使用する場合のみ必要です。別のRaspberry Piボードを使用する場合は、適切なカメラリボンケーブルがカメラコンポーネントに付属</td></tr>しています <tr><td>カラーLED</td><td>Piハット(https://thpihut.com)</td><td>ADA4203</td><td>この記事は、LEDの色が混在したパッケージ用です。任意の色を使用できます。</td></tr><tr><td>メス-メスジャンパーケーブル</td><td>Pi hut (https://thpihut.com)</td><td>ADA266</td><td></td></tr><tr><td>IR LED モジュール (Bright Pi)</td><td>Pi Supply (https://uk.pi-supply.com)</td><td>PIS-0027</td><td></td></tr><tr><td>マイクロコンピューター マザーボード (Raspberry Pi Zero ボード、はんだ付け済みヘッダー付き)</td><td>Pi Hut (https://thpihut.com)</td><td>102373</td><td>他のRaspberry Piボードも使用できますが、Pythonスクリプトを自動的に開始する方法はRaspberry Pi zeroでのみ機能します。他のモデルを使用している場合は、Pythonスクリプトを手動で開始する必要があります。</td></tr><tr><td>押しボタンスイッチ</td><td>Pi hut (https://thpihut.com)</td><td>ADA367</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi 電源ケーブル</td><td>Raspberry Pi (https://thpihut.com)</td><td>102032</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi Zero ケース</td><td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td><td>102118</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi, Mod my pi, 磁性魚眼レンズ付きカメラスタンドと磁性金属リングアタッチメント</td><td>The Pi hut (https://thpihut.com)</td><td>MMP-0310-キット</td><td></td></tr></tbody></table>

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

Tracking Rats in Operant Conditioning Chambers Using a Versatile Homemade Video Camera and DeepLabCut

オペラコンディショニングチャンバーは、神経科学の分野で幅広い行動検査を行うために使用されます。記録されたデータは、通常、チャンバー内に存在するレバーと鼻突きセンサーのトリガーに基づいています。これは、動物が特定の応答を実行するタイミングと方法の詳細なビューを提供しますが、センサーをトリガーしない動作を評価するために使用することはできません。したがって、動物が自分自身を配置し、チャンバー内を移動する方法を評価することはめったに不可能です。この情報を得るためには、研究者は一般的にビデオを記録して分析する必要があります。オペラコンディショニングチャンバーのメーカーは、通常、高品質のカメラ設定を顧客に供給することができます。しかし、これらは非常に高価であり、必ずしも他のメーカーまたは他の行動テストのセットアップからのチャンバーに合うわけではありません。現在のプロトコルは、ホビーエレクトロニクスコンポーネントを使用して安価で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法を説明しています。さらに、画像解析ソフトウェアパッケージDeepLabCutを使用して、強力な光信号の状態とラットの位置を、オペランコンディショニングチャンバーから収集したビデオで追跡する方法について説明します。前者は、テストセッション全体をカバーするビデオに関心のある短いセグメントを選択する際に大きな助けとなり、後者は、オペラ室によって生成されたデータログから得ることができないパラメータの分析を可能にします。

ビデオカメラのパフォーマンス
代表結果は、床面積が28.5cm x 25.5cm、高さ28.5cmのラット用の手術用コンディショニングチャンバーに集めた。魚眼レンズを取り付けた状態で、カメラはチャンバーの上に置くと、床面積全体と周囲の壁の大部分を捉えます(図7A)。そのため、カメラがチャンバーの上部の中心外に配置されていても、良好なビューを得ることができます。これは、同等のオペラ室に当てはまるはずです。IR LEDはチャンバー全体を照らすことができる(図7B,C)、チャンバー内の他のすべてのライトがオフになっている場合でも、良好な眺めを可能にする(図7C)。しかし、このような状況での照明は完全に均等ではなく、正確な追跡を得るのにいくつかの困難をもたらす可能性があります。このような解析が必要な場合は、IR イルミネーションの追加ソースが必要...

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

Operant conditioning chambers are used to perform a wide range of behavioral tests in the field of neuroscience. The recorded data is typically based on ...

このプロトコルで概説されている方法に従うことによって、研究者は、オペランコンディショニングチャンバーで複雑な行動テストを行うげっ歯類のビデオを記録し、分析することができます。プロトコルは、安価なビデオカメラを構築し、オープンソースの追跡ソフトウェアと一緒にそれを使用する方法を説明します。これは、予算内のラボにとって魅力的なアプローチです。この方法は、げっ歯類のオペラコンディショニングを含む研究プロジェクトにとって貴重です。ビデオ分析は、このタイプのテストで見られる動作の理解を大幅に向上させることができます。まず、カメラスタンドの開口部の周りに金属リングを取り付けることから始めます。次に、キットに付属するナットとボルトを使用して、カメラモジュールをスタンドに取り付けます。プラスチック製の唇の端にそっとプールして、カメラモジュールとマイクロコンピュータのリボンケーブルポートを開きます。ケーブルシルバーコネクタが回路基板に向かるように、カメラモジュールの開いたポートでリボンケーブルをブレイズします。その後、プラスチッククリップを押して所定の位置にロックします。マイクロコンピュータのポートで、このプロセスを繰り返します。次に、カメラスタンドの金属製のリングに魚眼レンズを取り付けます。プラスチックケースにマイクロコンピュータを置き、記載されているマイクロSDカードを挿入します。次に、モニター、キーボード、マウスをマイクロコンピュータに接続し、電源を接続して起動します。ターミナルウィンドウを開き、sudo aptハイフンと入力し、更新を取得します。次に、Enter キーを押します。次に、sudo aptフルハイフンのアップグレードを入力し、Enterキーを押します。スタートメニューの下で、環境設定とラズベリー PI 設定を選択します。ウィンドウが開いたら、インターフェイスタブに移動し、カメラとI2Cを有効にし、次に[大丈夫]をクリックします。補足ファイル 1 を USB メモリスティックにコピーします。その後、マイコンのホームPIフォルダに転送し、名前を変更します。端末ウィンドウタイプの擬似ナノスラッシュ等を開き、RCドットローカルをスラッシュし、Enterキーを押します。キーボードの矢印キーを使用して、カーソルを fi と終了ゼロの間のスペースまで移動します。次に、コピーしたスクリプトをコンピュータが起動するようにテキストを追加します。そして、赤外線LEDは、それが起動するたびに。コントロールとXを押し、Yを押して変更を保存し、入力します。次はんだ抵抗器と女性のジャンパーケーブルを2つの色付きLEDの脚に接続します。2つのボタンスイッチにはんだの女性ジャンパーケーブル。次に、スイッチに色付きLEDと、表示された赤外線LEDモジュールを、GPIフープの端部のコンピュータに接続します。正しく接続されている場合、1つのLEDは、カメラの電源が入っていて、使用できる状態であることを示します。もう一方は、カメラがビデオを録画していることを示します。長いケーブルが付いたボタンは、ビデオ録画の開始と停止に使用されます。これらの短いケーブルを持つボタンは、カメラの電源をオフに使用されます。プロトコルの特定のステップの指標として、オペラチャンバーハウスライトを使用するようにプロトコルを設定します。次に、このプロトコルステップインジケータがアクティブになったときにタイムスタンプを使用して、関心のあるすべてのイベントを記録するようにプロトコルを設定します。カメラをオペラ室の上に置き、電源ケーブルを介してコンセントに接続して開始します。以前に接続したボタンを使用して、ビデオ録画を開始および停止します。ビデオ録画が終了したら、カメラをモニタ、キーボードマウス、USBストレージデバイスに接続し、デスクトップからビデオファイルを取得します。DeeplabCutsフレームグラブ機能を使用して、録画したビデオの1つ以上から700〜900のビデオフレームを抽出します。選択したビデオフレームが、開口部の外側と内側の頭で静止し、異なる方向に移動して、異なる姿勢で動物を表示することを確認します。ラベリング ツールボックスを使用して、各ビデオ フレームのラットの頭部の位置を手動でマークするには、ラットの耳の間の中央の位置にヘッド ラベルを配置します。また、興味のある他の身体部分にもラベルを付けます。さらに、それが積極的に輝いている各ビデオフレームのプロトコルステップインジケータの位置をマークします。次にトレーニング データセットの作成とネットワーク機能のトレーニングを使用して、ラベル付きビデオ フレームからトレーニング データセットを作成し、ニューラル ネットワークのトレーニングを開始します。ニューラル ネットワークをトレーニングしたら、それを使用して収集したビデオを分析します。これにより、各ビデオフレーム内のラットの頭部、関心のある他の身体部分、およびプロトコルステップインジケータのトラック位置をリストしたCSVファイルが作成されます。さらに、トラックの位置が視覚的に表示される、マークアップされたビデオファイルを作成します。室内の特定の対象点の座標を取得するには、これらを前述のように手動でマークし、プロジェクト フォルダのラベル付きデータの下に自動的に格納される CSV ファイルから座標を取得します。なお、前のセクションで手動で取得した位置から60ピクセル以内で、プロトコルステップインジケータをビデオセグメントに分けて追跡し、インジケータがアクティブな各期間の正確な開始点を抽出します。プロトコルステップインジケータがアクティブになるポイントと、オペラ室によって記録されたタイムスタンプを使用します。試行間間隔、応答、報酬取得など、テスト プロトコルの特定のイベントをカバーするビデオ セグメントを決定します。特定の関心を持つイベントをカバーするビデオ フレームに注意してください。最後に、これらのイベント中に、動物の位置と動きの関連する詳細な分析を実行します。カメラの魚の目のレンズは、それがほとんどのげっ歯類のオペラのコンディショニングチャンバーの内部の完全なビューをキャプチャできるようにする必要があります。赤外線照明の適切なソースを使用することにより、カメラはまた、完全な暗闇の中でビデオキャプチャを可能にします。十分な訓練を受けたネットワークは、動物の頭部を追跡する際に90%以上の精度を可能にする必要があります。正確な追跡は、その動きを通して動物に続くマーカーによって明確に識別可能であり、滑らかに見えるプロットされたパス。対照的に、不正確なトラッキングは、ターゲットに確実に留まらないマーカーと、ギザギザのプロットされたパスによって特徴付けられる。この不正確な追跡の結果として、通常、計算された動きの速度に突然のシフトが発生します。テストセッション中に動物がどこにいるかを追跡することで、異なる動きパターンがパフォーマンスにどのように関連しているかを評価できます。一例として、5つの選択逐次反応時間試験において、試験間間隔中の頭部の動きは、動物が応答を行うことに限定された関心を示す放出試験を分離するために使用することができる。動物が単に短い光の手がかりに気づかないミッショントライアルから。さらに、頭部の動きを調査することで、さまざまな注意戦略の検出と特性評価を可能にします。これらの手順を試みる際には、プロトコルステップインジケータが信頼できるものとすることが重要です。そして、ニューラルネットワークは、ビデオフレームのダイビングのertで訓練されていることを。正確な追跡を確実にするため。

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Behavior

行動

本稿では、同時に複数の認知行動をテストし、げっ歯類のために神経活動を記録することができる完全に自動化された汎用性の高いシステムを提案する。...

マルチ認知機能のテストとげっ歯類の神経活動を記録するための完全に自動化された汎用性の高いシステム

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

我々は、床の投影迷路に完全に自動化された認知課題の慢性電気生理学的記録のためにラットを訓練するためのプロトコルを記述します。...

フロアプロジェクション迷路を用いた記録神経活動のための自動化された視覚認知課題

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。...

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

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

現在の研究では、機械学習を使用して、TgF344-ADラットを含むげっ歯類モデルの運動障害を調べるための細かい運動行動テストについて説明しています。...

神経変性疾患の前臨床モデルにおける関節運動学を研究するための微細運動課題

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 オペラント条件付けチャンバー内のラット行動追跡法。低コストな自家製カメラとDeepLabCutを組み合わせ、神経科学研究における行動データの正確な解析を実現します。

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

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