쥐의 후肢 운동 운동학을 객관적으로 정량화하기 위한 딥러닝 기반 다중 관절 동기 추적

Summary

이 프로토콜은 딥러닝 기반 다중 관절 궤적 자동 라벨링과 함께 마커리스 러닝머신 테스트를 사용하여 쥐 하지의 운동학 평가 파이프라인을 구축하여 재현 가능한 동작 정량화를 가능하게 합니다.

Abstract

쥐의 보행에 대한 정확하고 객관적인 평가는 신경과학 및 운동학 연구 분야에서 필수적입니다. 기존 시스템은 간접 보행 추론을 위해 발자국 영상에 자주 의존하는데, 이는 뒷다리 다관절 운동학을 완전히 포착하지 못합니다. 본 연구는 설치류를 위한 마커리스 러닝머신 기반 보행 분석 시스템을 구축하여, 맞춤형 딥러닝 알고리즘과 프로그래밍 가능한 체중 지지 러닝머신을 통합하여 여러 하체 관절의 실시간 추적과 다차원 운동학적 정량화를 가능하게 합니다. 이 시스템은 보행 주기 매개변수, 관절 궤적, 힘 분포 패턴, 조절된 속도(0-300 mm/s), 경사(±30° 경사), 그리고 등급별 무게 지지(0-500 g) 조건에서 보행 주기 매개변수, 관절 궤적, 힘 분포 패턴, 움직임의 부드러움을 자동으로 추출하여 신경근 행동 연구를 위한 객관적인 평가 도구를 제공합니다. 척수 손상(SCI) 모델을 사용하여 건강한 설치류와 부상당한 설치류 간 관절 가동 범위, 궤적 연속성, 추진력 출력, 움직임의 부드러움 등 다차원적 차이를 감지하는 데 있어 이 시스템이 얼마나 민감한지 입증하여, 질병 구별 및 등급 판단 능력을 입증했습니다. 전통적인 주관적 점수나 발자국 방식과 비교할 때, 이 플랫폼은 개인적 편견과 저차원 데이터 한계를 제거하고 딥러닝 기반 아키텍처와 고처리량 데이터 수집 장점을 결합합니다. 중추 또는 말초 신경 손상, 신경퇴행성 질환, 근골격계 질환, 노화 과정 연구에 적용 가능합니다. 신경전기생리학 모듈의 동기식 통합을 통해 이 시스템은 보행과 신경 신호의 시간적 결합을 더욱 가능하게 하여, 중추-말초 제어 메커니즘을 해석하고 신경조절 전략을 개발하는 방법론적 틀을 확립합니다.

Introduction

현대 신경과학 및 이동 운동 연구에서는 객관적인 보행 정량화가 신경근 기능을 해부하고, 질병 기전을 밝히며, 재활 전략을 평가하는 데 필수적입니다. 높은 시공간적 해상도는 신경 명령, 근육 활성화 프로필, 골격 역학 간의 미묘한 시너지 변화를 포착할 수 있게 하여, 척추 위 경로, 말초 피드백, 기계적 맥락의 조정을 연구하는 경험적 토대를 마련합니다. 재현 가능한 운동학적 지표는 병변, 퇴행성 변화 및 치료 효과에 대한 탐지 민감도를 높여 약물 및 기기 개발 과정을 가속화합니다².

CatWalk, DigiGait, 또는 단순화된 풋프린트 분석과 같은 기존 평가 플랫폼은 족저 접촉 패턴을 바탕으로 관절 운동학을 간접적으로 추론합니다. 이러한 접근법은 하지의 다관절 운동학적 복잡성을 포착하지 못하는 저해상도 및 일관성 없는 지표를 제공합니다 ^3,4. 우리 방법의 전반적인 목표는 설치류 모델을 위해 특별히 설계된 고정밀도, 마커 없는, 무게 지지 보행 분석 시스템을 구축하는 것입니다. 따라서 우리는 ....

Protocol

모든 동물 시술은 베이징 뇌연구소 기관 동물 관리 및 사용 위원회의 승인을 받았으며, 실험동물 관리 및 사용 지침을 준수하였습니다. 시술 관련 이상반응은 관찰되지 않았습니다.

1. 장비 준비

1. 러닝머신 시스템의 전원 공급 장치를 켜고 터치스크린의 속도 조절 버튼을 선택하세요.
2. 벨트를 30초 동안 저속으로 돌려 두어 러닝머신 벨트가 벗어나는지 관찰합니다.
3. 경사 제어 버튼을 선택한 후 경사를 0°로 설정한 후 0을 클릭한 후 표시된 값이 수평 버블과 일치하는지 확인하세요.
4. 서스펜션 인터페이스에 들어가 10g 추를 걸고 장력 측정값이 0.10N에 가까운지 확인하세요.
5. 산업용 개인용 컴퓨터(IPC)를 켜고 비디오 수집 및 분석 소프트웨어를 입력하세요.
6. 그날의 실험 디렉터리를 만들고, 실험 이름, 동물 ID, 실험 그룹, 속도, 경사, 체중 감량 비율 등의 정보를 포함하세요.
7. 고속 산업용 카메라(UC70, 해상도: 1280X1024, 프레임 속도:....

Results

러닝머신 시스템 구조의 회로도와 실제 사진은 각각 그림 1A, B에 나와 있습니다. 이 장치는 마커 없이 고대비 측면 이미지를 얻을 수 있습니다. 러닝머신은 속도, 경사, 방향, 무게 감량 조절을 지원하며, 수치 제어 패널을 갖추고 있습니다. 동반된 소프트웨어 인터페이스에는 실시간 모니터링 및 획득 인터페이스뿐만 아니라 비디오 업로드 및 보행 추출 분석 인터페이스도 포함되어 있습니다. 자동 보행 주석을 위한 딥러닝 모듈이 내장되어 있어, 수동 주석 없이도 뒷다리의 장골능, 엉덩이, 무릎, 발목, 발가락 관절의 연속적인 움직임 데이터를 높은 프레임 속도와 높은 정밀도로 획득할 수 있습니다(그림 1C).

건강한 쥐와 SCI 쥐 비교에서, 동일한 시야 내 주요 신체 지점에 대한 비디오 추출.......

Discussion

이 프로토콜은 쥐를 위한 러닝머신 기반 보행 분석 시스템과 그 운영 절차를 설명하여, 신경근 행동 연구를 위한 다차원적이고 객관적인 평가 도구를 제공합니다. 예시 연구 내 SCI와 건강한 쥐 간 보행 매개변수 비교에서 입증된 것처럼, 시스템은 연속적이고 고프레임 속도의 보행 영상촬영과 AI 기반 자동 다중 관절 주석 알고리즘을 통해 피험자 하체의 원시 공간 이동 좌표를 획득합니다. 이를 통해 보행 궤적, 단계 분할, 힘 지수 분포 패턴 등 포괄적인 정량적 분석과 그래픽 표현이 가능합니다. SCI 응용 외에도, 이 시스템은 중추신경계 손상(예: 뇌졸중, 뇌출혈), 신경퇴행성 질환(예: 알츠하이머병, 파킨슨병), 말초 신경근 병리(예: 좌골신경 손상, 근이영양증), 그리고 노^{화 연구 중} 보행 변화 연구를 지원합니다.

이 프로토콜의 성공적인 구현은 여러 중요한 단계에 달려 있습니다........

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
보행 AI 주석 및 획득 소프트웨어	상하이 클린AI 트리알 테크놀로지 유한회사.	마우스AI	MouseAI는 MOVEMETRICS 러닝머신을 위한 통합 분석 소프트웨어로, 비디오 녹화, 메타데이터 로깅, 자동화된 보행 분석을 하나의 워크플로우로 통합합니다.
기계적 충격	RWD 라이프 사이언스, 선전, 중국
다중 채널 전기물리 논리 기록 시스템	커도(쑤저우) 두뇌컴퓨터기술회사, 그리고 nbsp;	케두BC RHD128A	KedouBC RHD128A는 소형 128채널 생체 내 전기생리학 획득 시스템으로, 소형부터 대형 실험실 동물의 고해상도 신경 기록을 위해 설계되었습니다. 경량의 플러그 앤 플레이 헤드스테이지(& 1.3 g), 16비트 A/D 변환 및 프로그래머블 앰프를 통합하여 0.1 Hz에서 30 kHz까지 EEG, ECoG, LFP, 스파이크, EMG 및 ECG 신호를 &le로 포착합니다; 2.4 & 마이크로; V 시스템 소음과 > 10 GΩ 입력 임피던스. RHD128A 뇌-기계 인터페이스, 신경퇴행 및 재활 연구를 가속화하기 위해 강력하고 사용자 확장 가능한 신경 데이터를 제공합니다.
러닝머신	상하이 클린AI 트리알 테크놀로지 유한회사.	무브메트릭스	MOVEMETRICS는 고급 설치류 보행 분석을 위한 고정밀도 계측 러닝머신입니다.