마우스에서 비디오 분석 시스템을 사용하여 콘텐츠 및 시작됨 공포 컨디셔닝 테스트

상황별 및 급성 공포 조건화 테스트는 Lawrence의 학습 능력을 평가하는 데 널리 사용되는 행동 테스트입니다. 공격적인 경험과 환경적 단서 사이의 연관성을 기억하자. 그러나 이 테스트에서는 직장 간에 몇 가지 방법론적 차이가 있어 데이터를 비교하고 결과를 복제하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

보다 안정적이고 유용한 데이터를 얻으려면 테스트 프로토콜을 최대한 표준화하는 것이 중요합니다. 여기에서 우리는 현장 테스트의 프로토콜을 보여줍니다. 공포 기능 테스트는 기억력을 평가하기 위한 간단하고 민감하며 신뢰할 수 있는 테스트입니다.

이 검사는 신경 및 분자 메커니즘과 기초 학습 및 기억을 이해하고 스트레스 후 장애 및 정신 분열증과 같은 정신 장애의 잠재적 마우스 모델의 인지 기능을 평가하는 데 자주 사용됩니다. 인간 관찰자의 화에 의해 학습과 기억의 지표로 평가되는 테스트 대면 행동에는 사용 행동을 자동으로 분석하는 일부 자동화 시스템이 있었습니다. 이미지 FG와 이미지 A 기반의 소프트웨어 프로그램을 이용하여 이미지 분석 시스템을 개발합니다.

우리는 그러한 소프트웨어 프로그램을 배포하고 있으며이 주소에서 무료로 다운로드 할 수 있습니다. 여기에서 테스트 프로토콜과 자동 분석 시스템을 소개합니다. 먼저 소프트웨어 프로그램의 이미지로 앱 운영자를 안전하게 보호하는 방법을 보여줍니다.

둘째, 컨디셔닝 컨텍스트 테스트, 시스템을 사용하는 장치에 대한 Q 테스트를 포함한 테스트의 세부 프로토콜을 시연합니다. 마지막으로, N image FD 시스템이 매우 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있음을 나타내는 현재 결과를 제시합니다. 이제 시작하겠습니다.

공포 조건화 테스트를 빠르게 시작하십시오. 마우스는 등급 바닥이 있는 방에 배치됩니다. OID는 감사자로 표시됩니다.

30초 동안 감사자 큐. 그 후 전기 코드 쇼크가 제공됩니다. 이 페어링은 하나의 감사자 대기열과 발 충격을 세 번 제공하여 감사자 대기열과 전기 코드 충격 사이의 연관성을 향상시킵니다.

테스트 중에 동결 행동은 관련 학습 및 불공평한 기억의 지표로 측정됩니다. 둘째, 24시간 후에 마우스를 동일한 컨디셔닝 챔버에 넣고 벼룩 행동에 대한 점수를 매깁니다. 상황에 따라 두려움을 조절하기 위해 마우스는 청각 대기열 없이 다른 모양의 G로 전환된 후 청각 대기열이 표시됩니다.

이 테스트에서 동결 행동은 급성 공포 기억의 지표로 사용됩니다. 테스트 중에는 컴퓨터에 연결된 카메라를 통해 마우스 동작이 기록됩니다. 해당 행동은 동결 또는 동결되지 않은 것으로 판단됩니다.

이미지 소프트웨어 프로그램을 통해 프로그램은 동결 시간 및 거리 교통량의 백분율을 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 테스트 중에 이미지 분석이 시연됩니다. 라이브 이미지는 초당 1개의 길이로 캡처됩니다.

의 이미지는 각 쌍에 대한 각 라이브 이미지에서 이진 이미지를 생성합니다. 연속적인 화염으로 마우스가 이동 한 영역의 양은 프로그램의 이미지에 의해 계산됩니다. 해당 영역이 특정 임계값 미만이면 해당 행동은 동결로 판단되며, 이는 일반적으로 호흡을 제외하고는 어떠한 움직임도 전혀 없고 박동하기 어려운 것으로 정의됩니다.

정의된 시간 임계값보다 적게 지속되는 동결 동작은 동결로 판단되지 않습니다. 임계값은 이미지 Z로 측정한 동결 시간과 사람의 관찰 사이에 가장 잘 맞도록 미리 설정해야 합니다. 면적의 양이 임계값 또는 X 3 Z와 같으면 동작이 동결되지 않는 것으로 간주됩니다.

여기에서는 이 비디오 분석 시스템을 사용하는 마우스의 테스트 프로토콜을 시연합니다. 이 프로토콜에서 작업자는 금속 그리드가 있는 그리드 사각형 챔버에서 건설적이며 투명한 리드 이미지로 덮여 있지 않습니다. FD는 캡처된 각 비디오 이미지에서 흰색 배경과 어두운 피사체를 구별할 수 있습니다.

그러나 이 과정을 통해 우리는 검은 색, 좋은 또는 직접적인 검은 색 마우스의 행동을 분석하기 위해 챔버를 흰색 바닥에 배치해야하는 주제 동결 거동을 분석 할 수 있습니다. 알루미늄 마우스의 동결 거동은 블랙 메탈 그리드를 사용하여 이미지 D로 분석할 수도 있습니다.블랙 룰에 따라 발광 다이오드 라이트가 장치 위의 돛에 부착됩니다. 그리드 규칙은 LED 조명에 의해 100개의 지붕에서 조명됩니다.

백색 잡음 톤 제너레이터와 연결된 스피커는 덮개 위의 돛에 장착됩니다. 55 백색 소음은 청각 대기열로 표시됩니다. 그리드는 전기 식품 충격을 전달하기 위해 충격 발생기에 연결되어 있습니다.

충격풍 테스트는 테스트가 시작되기 전에 30만 쌍으로 설정됩니다. 격자에 현재 강렬은 금속에 의해 충격 시험이 fe와 소변 ro의 형성에 의해 줄어든 모르기 때문에 금속에 의해 검사되어야 합니다, 시험 약실은 방음 직조기에 외부 소음을 극소화하기 위하여 둡니다. 테스트 중에 항소는 원뿔 및 컨텍스트 테스트가 수행되는 소리와 다른 소리에 위치합니다.

그것은 coning chamber와 다른 속성을 가진 챔버로 구성됩니다. 정상적인 컨텍스트를 제공하려면 마우스가 Nobel 컨텍스트를 conting chamber와 관련이 없는 것으로 인식할 수 있도록 감각 코드를 가능한 한 많이 변경해야 합니다. 이 프로토콜에서, 장치는 평평한 acri 규칙과 투명한 리드를 가진 acri 삼각형 챔버입니다.

스피커는 리드 위의 돛에 장착되어 3 개의 대기열에 표시됩니다. 이 대기열은 hawing 시 마우스에게 제공된 것과 동일한 신호입니다. 바닥의 조명 수준은 외모를 연구하도록 설정됩니다.

각 챔버는 돛이 장착된 충전 운전실, 마우스 동작을 모니터링하기 위한 장치 카메라가 있는 큐브입니다. 각 테스트가 시작되기 전에 아크릴 벽과 바닥을 혀로 닦아 매우 높은 총 물에서 그리드를 70 % 에탄올로 청소합니다. 후각 절단에 근거한 편향을 방지하기 위해, 그리드는 마지막 2-4 마리의 마우스로 인해 그리드가 전기 전도도를 추론하지 않도록 슈퍼 과대 광고 총 물 대신 Ethan으로 닦이며, 행동에 대한 케이지 운송의 가능한 증가를 줄이고 마우스가 실험 환경에 적응할 수 있도록 온도 조절 보관실의 하우스 패키지.

쥐가 들어 있는 케이지는 각 테스트가 시작되기 최소 30분 전에 방음 대기실로 옮겨졌습니다. 모든 실험은 서로 다른 시간에 테스트하여 발생할 수 있는 동작 변화를 최소화하기 위해 동일한 기간 동안 수행되어야 합니다. 각 그룹의 마우스는 실험 시간의 잠재적 영향을 줄이기 위해 카운터 밸런스로 테스트해야 합니다.

행동 수행에 대한 피험자의 테스트 순서에 따라 이미지 D는 연구자가 시간을 절약하고 실험 절차가 마우스 행동에 미치는 잠재적 영향을 추론하는 동안 마우스에서 테스트하는 최대 4개의 장치를 동시에 제어할 수 있습니다. 계속 세션이 시작되기 전에 A FD 응용 프로그램 소프트웨어를 실행하십시오. FD 관련 플러그 메뉴 및 FD 온라인을 선택하고 다음과 같이 단계별로 설정된 매개변수 값을 설정합니다.

1 단계, 프로젝트 ID는 파일 날짜를 저장할 폴더를 지정합니다. 2단계, 세션 이름 유형. 세션 상자에 있는 모든 단어는 실험 날짜와 시작 시간과 백색 소음 및 음식 쇼크의 지속 시간이 참조 상자에 쓰여진 파일에 대한 참조 텍스트입니다.

파일에 대한 deference 텍스트는 미리 이미지의 deference 폴더, 폴더에 준비해야 합니다. 3단계 매개변수 설정. 동영상에 표시된 대로 지속 시간, 시간 및 동결 기준과 같은 매개변수 값을 입력합니다.

4단계, 주제 ID. 주제 ID를 입력합니다. 5단계, 카메라 설정은 캡처된 이미지의 밝기와 대비를 대조합니다.

6 단계, 임계 값 설정. 먼저 연속 이미지로부터의 거리 이동을 측정하려면 이미지를 검은색 입자와 흰색 배경으로 분할하도록 설정된 프로그램의 임계값 기본 값을 조정합니다. 거리 이동은 연속된 이미지에서 입자와의 무게 중심에 대한 XY 좌표를 사용하여 각 세트 사이에서 계산됩니다.

두 번째로 중요한 것은 연속적인 이미지로부터의 동작에 대한 것으로, 배경 아래에서 이미지를 검은 입자로 분할하도록 설정된 프로그램의 x 추가 값을 가정한 다음 연속적인 이미지 흡입 창 쌍의 입자 사이에서 겹치지 않는 영역의 면적을 계산하여 비중첩 영역이 표시됩니다. 영역의 값에 대한 값을 변경하는 표현 수단은 마우스가 ING 동작을 표시할 때 ING cry 값보다 낮아야 합니다. 이 값은 이미지 피로에 의한 데이터가 인간 자체의 분대와 일치하도록 조정해야 합니다.

7 단계, catch field로 설정하면 도구 상자의 사각형 버튼을 클릭하여 바닥 주위를 직사각형으로 표시 한 후 캡처하려는 챔버를 지정했습니다. 라이브 이미지 창의 챔버. 다음으로 선택한 챔버 소설을 선택하고 설정 버튼을 클릭하여 마지막으로 완성 버튼을 클릭합니다.

파라미터 설정이 정의된 후, 이미지 분석 시스템 및 어떤 소음 충격 발생기가 작동하는지 여부를 결정하기 위해 날짜의 첫 번째 테스트 전에 연습용 마우스를 사용하여 준비 테스트를 수행해야 하며, 빗 케이지가 포함된 연습용 마우스를 인접한 곳에서 대기 중인 어둠 속으로 이동시키고 마우스를 챔버에 배치한 직후 각 마우스를 컨디셔닝 챔버에 배치하고, Z의 이미지 하단의 시작 부분을 클릭합니다. 생쥐는 120초 동안 챔버를 완전히 탐색할 수 있습니다. 이후. 청각 대기열로서의 백색 소음이 30초 동안 표시되고 소리의 마지막 2초 동안 쥐에게 음식 쇼크가 주어집니다. 이 절차는 대기열과 음식 쇼크 사이의 연관성을 강화하기 위해 세션에서 세 번 반복됩니다.

마스크는 마지막 페어링 후 90초 동안 챔버에 남아 있습니다. 방의 맥락과 수동적 경험 사이의 연관성을 더 확립하기 위해. 480초가 지나면 마우스는 가정용 케이지로 돌아가고 케이지는 보관실의 선반으로 돌아갑니다.

각 테스트 후에는 챔버와 그리드를 조심스럽게 청소하십시오. 그런 다음 다음 분석 버튼을 클릭하고 테스트 마우스에서 세션을 반복합니다. 우려되는 이동 후 약 24 시간 후에 케이지는 방음 대기실로 마우스를 계속 이동합니다.

홀딩 룸은 각 테스트가 시작되기 최소 30분 전에 대기합니다. 의 긴 이미지를 만들고 컨디셔닝에서와 동일한 방식으로 소프트웨어의 매개 변수 값을 설정합니다. 그러나 지속 시간을 최대 300초로 설정하고 상황별 테스트를 위해 제출할 35개의 텍스트를 선택합니다.

파일에 35개의 텍스트가 비어 있습니다. 마우스를 컨디셔닝 챔버에 놓고 시작 하단을 클릭합니다. 쥐는 어떠한 자극 없이 300초 동안 챔버를 완전히 탐색할

300초 후, 쥐를 집 우리로 급히 밀어 넣고 방을 청소합니다. 그런 다음 다음 분석 하단을 클릭하고 D의 테스트 마우스 긴 이미지에서 절차를 반복하고 이 테스트에 대해 파일을 계속 참조한 것과 동일한 방식으로 매개변수 값을 설정하고 지속 시간을 최대 360초로 설정합니다. 이 테스트를 위해 제출할 참조 텍스트입니다.

각 마우스를 삼각형 챔버에 넣고 이미지 Z의 시작 버튼을 클릭합니다. 마우스는 처음 3분 동안 모두 챔버를 탐색합니다. 백색 소음이나 발 충격이 나타나지 않습니다. 이 챔버는 새로운 컨텍스트를 제공하고 연속 챔버와 관련된 다양한 속성을 가지고 있습니다.

이 챔버에서는 일반적으로 많이 움직여야 하며 행동을 보이지 않아야 합니다. 처음 3분이 끝나면 Concho에서 제공되는 백색 소음이 3분 동안 마우스에 제공됩니다. 감사관이 발표하는 동안 감사관은 360초 후에 쥐를 대기열에 넣거나 서면 행동을 보이고, 쥐를 집 케이지로 되돌려 놓고, 케이지를 대기실의 선반으로 되돌려 놓습니다.

테스트가 끝나면 챔버를 조심스럽게 청소하십시오. 그런 다음 다음 분석 하단을 클릭하고 테스트 마우스를 사용하여 절차를 반복합니다. 이 영상은 시스템의 이미지에 의해 분석된 동결의 흐름이 인간 관찰자에 의해 측정된 사고와 더 밀접한 관련이 있는 것으로 보인다는 것을 보여준다.

관찰은 각 테스트에서 이미지 physi로 측정된 임대의 비율이 인간 관찰자에 의해 높은 상관 관계 또는 사고 점수임을 보여주는 세부 사항에 의해 확인되었습니다. 또한 이 그림은 사람의 관찰로 측정한 동결 비율과 이미지 속 시스템의 이미지 간의 차이가 가장 작았음을 보여줍니다. 이러한 결과는 시스템 이미지로 측정된 동결 비율이 인간 관찰로 얻은 것과 유사하며 이미지 Z로 이유의 양을 측정하는 정확도가 높다는 것을 나타냅니다. 그래.

어떠셨나요? 테스트에서 볼 수 있듯이 표준 동작 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 시스템의 이미지를 사용하기 위한 몇 가지 팁과 중요한 포인트가 있으므로, 이카에게 여쭤 보겠습니다. 그래.

먼저, 시스템 이미지의 테스트 절차에 대해 어떻게 생각하셨나요? 우리의 테스트 절차는 매우 간단하며 시스템 이미지는 이유, 행동을 정확하고 빠르게 측정하는 데 유용한 도구라고 생각합니다. 사전 교육이 있으면 누구나 쉽게 소프트웨어 프로그램을 사용할 수 있습니다 결과적으로이 시스템은 짧은 시간에 수개월 동안의 기억력을 평가하는 데 사용할 수 있으므로 시간과 나중에 시간을 절약 할 수 있습니다.

봐요. 그렇다면 시험을 진행할 때 주의해야 할 점이 있을까요? 예, 작업자가 행동으로 정확하게 측정하기 위해 가장 선명한 이미지를 얻는 것이 중요하다고 말했기 때문에 카메라 길이와 쓰기 작업을 조정해야 합니다.

또한 프로그램 연구에서는 그 행동이 이성으로 화이될 수 있는지 여부를 판단하기 위해 성적 가치관과 이성 기준을 신중하게 설정해야 합니다. 결과가 즉각적이었다는 것이 중요하며, 현재의 결과에서 볼 수 있듯이 인간의 관찰에 의해 생각한 것과 같은 프로그램이 이루어졌습니다. 그래. 보시다시피 이것은 테스트 절차 및 소프트웨어 프로그램 사용에 관한 자세한 정보를 제공하는 기사일 수 있습니다.

이 기사가 될 수 있도록 부탁드립니다. 테스트에 대한 이해를 높이고 프로토콜의 표준화에 기여합니다.