PyOKR:光運動反射追跡能力を定量化するための半自動法

ここでは、2次元画像の動きに対する視覚反応に起因する眼球運動を直接測定する半自動定量分析法であるPyOKRについて説明します。Pythonベースのユーザーインターフェースと分析アルゴリズムにより、従来の方法よりも高いスループットと正確なアイトラッキングパラメータの定量的測定が可能になります。

私たちは、視運動反射などの視覚運動処理動作を制御するメカニズムを理解することに興味があります。PyOKRは、さまざまな条件下での幅広い視覚反応を再現性よく定量化し、これらの行動の理解を深めるためのアクセス可能で統一されたプラットフォームとして開発されました。この分野には、視運動反射反応を定量化するための統一された方法はなく、ラボ間でデータを比較する際に格差が生じる可能性があります。

PyOKRが、これらのデータの分析方法を標準化し、これらの視覚反応を研究するためのアクセス可能で偏りのない堅牢なツールを提供できることを願っています。既存の方法は通常、ラボによって異なり、多くの場合、特定のニーズに合わせてカスタム設計されています。PyOKRは、ユーザーフレンドリーでアクセスしやすく、さまざまな実験デザインに適応できる統一された方法を提供します。

自動分析とユーザー入力の組み合わせにより、偏りのない正確な結果を生成し、ユーザーの希望する質問に答えることができます。当社の新しいPyOKR解析法を使用することで、遺伝的または薬理学的操作など、多くの状況での視覚反応行動の研究が容易になります。そのアクセシビリティと適応性により、研究者は視覚回路がどのように形成され、機能するかについての新たな疑問に答えるために、応答を効率的に定量化することができます。

PyOKRの助けを借りて、視運動反射を駆動する方向選択回路の発達を制御する新しいメカニズムを特定したいと考えています。このアプローチを神経回路摂動に使用すると、これらの重要な視覚系の発達と機能を研究するのに引き続き役立ちます。