Name: 소설 동물 모터 기능 추적 간단 하 고 쉽게 사용할 수 있는 소프트웨어를 사용 하 여 시스템 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-08-31T13:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 22 s
Description: 배우세요 BVAS 소프트웨어를 사용하여 쥐의 운동 기능을 자동으로 정량화하는 방법을. 이 알고리즘은 Grid Test와 Ladder Test를 통해 객관적인 운동 기능 지표를 제공하며 신경과학 연구의 정확성을 높입니다.

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이 연구는 장점을 검토 수상에 의해 지원 되었다 # B1495-R (Jeffrey R. Capadona)와 과학자와 엔지니어 (PECASE) (Jeffrey R. Capadona) 하에서 미국 학과의 재향 군인 담당 재활을 위한 대통령 이른 경력 수상 연구 및 개발 서비스입니다. 또한,이 작품 일부 사무실의 길잡이 국방 장관의 피어 검토 의료 연구에서 프로그램 수상 번호를 통해 건강 문제에 의해 지원 되었다 W81XWH-15-1-0608입니다. 저자는 그것의 여름 연구 지원 자금에 대 한 소스를 인정 합니다. 내용을 미국 재향 군인 담당 부서 또는 미국 정부의 의견을 대표 하지 않는다. 저자는 히로유키 아라카와 CWRU 쥐 행동 코어 설계 및 테스트 설치류 행동 프로토콜에 대 한 그의 감사 하 고 싶습니다. 저자 또한 제임스 드레이 크와 케빈 탤벗 CWRU 부 기계 및 항공 우주 공학에서 설계 하 고 제조 설치류 사다리 테스트에 그들의 도움에 감사 하 고 싶습니다.

모든 절차 및 동물 관리 관행에 의해 승인 되었고 루이 스톡 클리블랜드 학과의 재향 군인 담당 센터 기관 동물 의료 및 사용 위원회 수행. 행동 테스트 프로토콜에는 이전에 게시 작업12,13밀접 하 게 다음과 같습니다.
1. 행동 테스트: 촬영 작업
참고: 여기, 동물 어떤 만성 행동 변화를 감지 하는 8 주 동안 시험 되었다. 연구 기간 연구에 사용 되는 응용 프로그램/상해/질병 모델에 따라 달라 집니다.
<ol><li>
필드 표 테스트 오픈 참고: 그리드 테스트 40cm 벽 1 m2 면적 및 사내 했다. 하단의 9 사각형 통해 밝은 색 테이프 (그림 1A)으로 분할 됩니다. 자동화 된 BVAS의 사용에 대 한 선 및 격자의 색상 쥐와 대조 중요 하다. 여기, 흰색 Sprague Dawley 쥐 사용 되었다; 따라서, 그리드 배경 검정, 그려졌다 고 밝은 분홍색 테이프로 만든 라인.<ol>
<li>2 동물 테스트 x 나중 계산에 사용 하기 위해 기준 점수를 만들기 위해 연구를 시작 하기 전에 주를 포함 한 모든 테스트에 대 한 주당.</li>
		<li>모든 테스트 장비 처음부터 염소 이산화 기반 sterilant와 각 테스트 세션의 고 각 동물 사이 청소.</li>
		<li>테스트 룸에 동물을 가져오고 재판 시작 전 20 분을 위한 공간을 조정 하도록 허용.</li>
		<li>촬영 시작 하 고 동물 그리드 테스트를 시작 하는 연구원, 멀리 직면 눈금의 중앙에 놓습니다.</li>
		<li>동물 비디오 기록 위에서 하는 동안 3 분 동안 자유롭게 실행을 허용 합니다.</li>
		<li>3 분 기간 종료 때 촬영 중지 하 고 그것의 집 감 금에 동물을 반환. 청소는 염소 이산화 기반 sterilant, 완벽 하 게 테스트 하기 전에 표면 건조 하도록 배려와 그리드. 각 동물 1 테스트 x 세션 당.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
사다리 테스트 참고: 사다리 테스트 사내 고 두 아크릴 측 벽, 길이, 2cm 간격 (그림 2) 간격 3 m m 직경 가로 연결 각 1 m의 구성. 동물은 사다리 훈련 공식 테스트를 시작 하기 전에 주를 요구 한다. 훈련과 테스트 프로토콜 사이의 차이가 있다. 참고 훈련 촬영 될 필요가 없습니다.<ol>
<li>BVAS와 함께 사용 하기 위해 검은 포스터 보드 사다리 뒤에 벽을 커버 하 고 가로, 시작, 및 백색 쥐와 대조를 만드는 밝은 테이프로 마무리 라인의 레벨을 나타냅니다.</li>
		<li>2 동물 테스트 x 나중 계산에 사용 하기 위해 기준 점수를 만드는 연구를 시작 하기 전에 주를 포함 한 모든 테스트에 대 한 주당.</li>
		<li>모든 테스트 장비 처음부터 염소 이산화 기반 sterilant와 각 테스트 세션의 고 각 동물 사이 청소.</li>
		<li>테스트 룸에 동물을 가져오고 재판 시작 전 20 분을 위한 공간을 조정 하도록 허용.</li>
		<li>장소는 사다리를 테스트 하기 전에 깨끗 한 임시 장에 동물. 참고: 임시 케이지는 동물의 집 케이지 사다리의 끝에 사용 하는 동안 동물을 단기 케이지. 연구에 사용 하는 모든 동물로 바이어스는 동일한 나이 및 완전 한 테스트는 같은 기간 동안 아무 나이입니다. 여기에 사용 되는 컨트롤은 순진한 동물 수술 받은 적.</li>
		<li>Span 2 개의 감 금 소;까지 사다리 장치 설정 시작 케이지 깨끗 한 케이지 이며 끝 케이지는 동물의 생활 케이지, 실행을 완료 하는 인센티브.</li>
		<li>사다리의 길이에 중심, 삼각대에 카메라를 배치 합니다. 그래서 사다리 가로 대의 높이에 카메라의 렌즈는 삼각대를 확장 합니다. 이것이 슬립 감지 알고리즘 BVAS 코드에 대 한 중요 한 가로 대 렌즈와 정확 하 게 정렬 카메라를 배치 합니다.</li>
		<li>비디오 녹화를 시작 하 고 사다리의 첫번째 가로 대에 그들의 정면 발을 눌러 실행을 시작 하는 쥐를 허용. 남의 사다리로 이동 하는 동물을 수 있습니다.</li>
		<li>촬영 하는 동안 그들의 자신의 걸음에 결승에서 이동 하는 동물을 허용 합니다. 비디오 녹화를 끝내 고 동물 실행 완료 되 면 사다리에서 동물을 제거 합니다.</li>
		<li>실패 한 실행 실행을 고려 동물 돌아서 또는 남아 20 정체 끝 비디오 녹화 s. 동물 실행에 실패 하는 경우는 사다리에서 동물을 제거 합니다. 느린 시간 사전 수술 초기 테스트 하는 동안 기록에 실패 한 실행에 대 한 페널티 점수를 할당 합니다.</li>
		<li>각 동물 당 하루 테스트 5 실행 완료 되었는지 확인 하 고 그들에 게 각 재판 사이 1 분 휴식 기간. 참고:이 연구에서 동물 들이 테스트 2 x 8 주 동안 주 당. 그러나, 기간은 연구자의 재량까지 이다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. 파일 저장 및 명명
참고: BVAS 코드 구체적으로 지정 된 비디오 파일 및 폴더 비디오를 안정적으로 구문 분석 하 고 제대로 분석할 수 있도록 명명 규칙을 사용 합니다. 다른 명명 규칙은 현재 지원 되지 않습니다. 테스트 세션의 완료 후 동영상 파일 기본 이름 기본 위치에 저장 됩니다.
<ol><li>
개별 비디오 명명
	<ol>
<li>각 비디오 동영상을 테스트 하는 모든 격자에 대 한 동물의 명칭을 이름.</li>
		<li>각 동물에 대 한 세션을 테스트 당 5 사다리 동영상을 수집 합니다. 모든 5 개의 동영상을 선택 하 고 첫 번째 비디오, 동물의 명칭을 사용 하 여 이름을 바꿉니다. 예를 들어 동물의 이름이 "C1NS" 이면 파일 이름은 "C1NS (1)", "C1NS (2)", "C1NS (3)", 등
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
저장 폴더 이름 지정
	<ol>
<li>이제 각 동물의 이름을 따서 동영상 하 고 그들의 자신의 저장 폴더에 파일을 배치. 다음 규칙을 사용 하 여이 폴더의 이름을: "TestingWeek_TestMode_MM_DD_YY". 참고: 예를 들어,이 폴더 그리드 동영상의 첫 번째 주를 보유 하 고 1 월 1 일에 촬영 되었다세인트, 2018, 들고이 영화 "Week1_GridTest_01_01_18" 라는 폴더.</li>
		<li>이 구체적으로 명명 된 폴더를 나타내는 것이 실험의 세트는 더 큰 연구에 속하는 다른 폴더에 배치 합니다. 참고: 폴더 트리 시스템 연구를 계속에 대 한 명명 요구 사항은 없습니다 있습니다 및 조직 테스트 모드. 시스템 선택 유일한 폴더는 폴더 단계 2.2.1에서에서 라는 영화를 들고.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
스프레드시트 파일 만들기
	<ol>
<li>외부 스프레드시트 프로그램을 사용 하 여 ( 테이블의 자료를 참조), 각 연구 및 테스트 모드에 대 한 데이터를 저장 하는 새로운 빈 스프레드시트 파일을 만듭니다. 참고:이 파일에 대 한 아무 이름 또는 저장 위치 요구 사항이 있습니다. 각 연구 시스템, 그리드 테스트 및 사다리 테스트와 함께 사용 하기 위해 두 개의 스프레드시트 파일이 필요합니다. 빈 지금 동안 이러한 파일을 둡니다.</li>
		<li>이러한 스프레드시트 파일에서 BVAS를 실행 하는 동안 어떤 컴퓨터에서 열려 있지 않습니다 되도록 확인 합니다. 참고: 경우에 BVAS가 이미 열려 있는 스프레드시트 파일 열려고, 따라서 됩니다 오류가.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 시스템 설치
참고:는 BVAS 고 PC 운영 체제를 활용 하 여 런타임 구성 요소를 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어 테스트. 다른 시스템 구성은 현재 지원 되지 않습니다.
<ol><li>
최신 BVAS 버전 설치
	<ol>
<li>표시 된 설치 프로그램 아이콘을 두 번 클릭 하 여 설치 프로그램을 실행 'BVASX. XXinstaller'. "X.XX"은 현재 버전 번호, 현재 'BVAS3.30installer'. 참고: 이것은 오픈 소스 소프트웨어입니다. 가장 최근 버전에 대 한 해당 저자에 문의.</li>
		<li>따라는 화면에서 BVAS을 설치 하는 지시. 참고: 설치 프로그램에서 시스템 소프트웨어의 올바른 버전을 확인 합니다 (예., MATLAB 런타임) 그것을 찾을 수 없는 경우 그것은 인터넷에서 소프트웨어를 설치할 것 이다.</li>
		<li>일단 설치를 클릭 하 여 프로그램을 실행 합니다 'BVAS.exe' 파일.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. 시스템 사용
<ol><li>프로그램 열기
	<ol>
<li>다음 옵션을 수 있는 BVAS 메인 메뉴를 BVAS 프로그램 아이콘을 두 번 클릭: '그리드 분석', '사다리 분석', '사다리 검토', 또는 '종료'. 참고: 저기 또한 '이메일 설정' (그림 3A) 라는 왼쪽된 상단 모서리에 있는 드롭 다운 메뉴.</li>
	</ol></li>
	<li>전자 메일 설정
	<ol>
<li>'이메일 설정' 드롭 다운 메뉴에서 클릭 하 고 먼저 '변경 이메일 대상'을 선택 합니다.</li>
		<li>분석에 업데이 트를 수신 하 고 '확인'을 선택 합니다를 기본 전자 메일 주소를 입력 합니다. 현재 저장 된 이메일을 변경 하지 하려면 ' 취소'를 선택 합니다.</li>
		<li>테스트 이메일 시스템에 현재 저장 된 이메일을 보내 '테스트 이메일 보내기' 버튼을 클릭 합니다. 닫기는 '이메일 전송!' 테스트의 완성을 의미 합니다 창 팝업.</li>
	</ol></li>
	<li>오픈 필드 그리드 테스트 분석
	<ol>
<li>상단 메뉴 화면에서 '그리드 분석'을 선택 합니다.</li>
		<li>'단일 비디오/전체 세션/플롯 데이터'를 표시 하는 토글 단추 전체 세션 세션 비디오 테스트의 전체 집합에 분석을 표시 하는 확인 하십시오.</li>
		<li>파일 시스템 분석 동영상 파일을 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆에 있는 '...' 버튼을 사용 합니다. 2.2.1 단계에서 설명 하는 스타일에 표시 된 폴더를 선택 합니다.</li>
		<li>활용은... 파일 시스템 데이터를 저장 하는 스프레드시트 파일 선택을 클릭 하 여 검색 낮은 입력된 상자 옆의 단추. 참고: 유의 뿐만 아니라 출력 데이터를 스프레드시트 파일, 각 비디오에 대 한 전체 경로 데이터 단계 4.3.3에서에서 선택한 동영상을 보유 하는 동일한 디렉터리에 데이터 파일 (.mat)에 저장 됩니다.</li>
		<li>4.3.2 단계에서 언급 한 토글 버튼은 설정 확인 '단일 비디오' 하나의 비디오에 분석을 완료 합니다.</li>
		<li>활용은... 비디오 분석 파일을 찾습니다 파일 시스템 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆의 단추.</li>
		<li>활용은... 파일 시스템 데이터 파일 (.mat) 단일 비디오 분석 결과 저장 하는 디렉터리 선택을 클릭 하 여 검색 낮은 입력된 상자 옆의 단추. 참고: 데이터 파일 동물의 이름을 따서 비디오 후 라는 것입니다.</li>
		<li>4.3.2 단계에서 언급 한 전환에서 '출력 데이터'를 선택 합니다. 비디오 이전 분석된 그리드에서 데이터를 출력 합니다. 이 그려진된 데이터의 예는 그림 1B 및 1 C에 표시 됩니다.</li>
		<li>활용은... 이전에 만든된 그리드 비디오 데이터 파일을 선택할 파일 시스템 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆의 단추. 선택 '가!' 줄거리 및 데이터 그림을 만들. 참고:이 함수 또한 라는 텍스트 파일을 만듭니다 같은 및 동물에 데이터 파일을 동일한 디렉터리에 위치에 데이터의 실행.</li>
		<li>모두 필요한 파일 위치 되 면 선택 '가!' 비디오 분석을 시작. Note '반환' 버튼 상단 메뉴를 다시 열 것 이다 고 '종료' 버튼 프로그램을 완전히 종료 됩니다. '디버그 디스플레이' 전환 추적 알고리즘 (그림 3C 와 3D)의 시각적 표시를 선택 합니다.</li>
		<li>선택 '가!' 분석 프로세스를 시작. 리뷰 화면에서 각 비디오의 이미지를 검사 합니다. 5 개 이상의 동영상 경우 '다음' 또는 '이전' 페이지 단추를 사용 합니다.</li>
		<li>수동 선택 메뉴를가지고, 아무 녹색 선 또는 녹색 라인 테스트 주변 올바른 광장에 나타나지 않을 경우 '편집' 버튼을 선택 합니다. 모서리를 편집 하려면 ' 모서리 편집 ' 버튼을 선택 합니다. 참고: '다음 프레임' 버튼에 동영상의 다음 프레임으로 대표적인 이미지를 변경합니다. 자동으로 주어진 프레임 방해 하는 경우 또는 초점 '다음 프레임' 버튼을 선택 합니다.</li>
		<li>선택 과정을 완료 하려면 테스트 영역을 선택 하 고 'Enter' 히트를 대표 이미지의 오른쪽에 지시를 따릅니다. 참고: 선택 된 녹색 라인 지금 대표 이미지에 표시 됩니다.</li>
		<li>선택 영역을 저장 하 여 검토자 화면으로 돌아갑니다 '완료'를 선택 합니다.</li>
		<li>각 비디오에 대 한 표 영역 선택 하 고 올바르게 완벽 한 분석 프로세스를 시작 하려면 센터 '완료' 버튼을 선택 합니다. 프로그램 실행을 허용 하 고, 완료 되 면 성공 메시지가 나타납니다. 참고: 동영상의 세션의 전체 분석 시간, 동물 마다 약 10 분 걸릴 수 있습니다.</li>
	</ol></li>
	<li>사다리 테스트 분석 참고: 초기 사다리 테스트 분석을 위한 프로토콜은 매우 단계 4.3.10–4.3.15에서 설명 하는 프로토콜에 비슷합니다. 그 단계 이전 주목할 만한 차이 다음과 같습니다.<ol>
<li>사다리 분석 메뉴를 열고 상단 메뉴에서 '사다리 분석'을 선택 합니다.</li>
		<li>토글, '단일 비디오' 및 '전체 세션' (그림 3B)에서 두 가지 옵션을 보기.</li>
		<li>'전체 세션', 상단 입력... 사다리 동영상 라는 폴더 선택 버튼을 선택와 단계 2.2.1.Select... 아래에서에서 버튼을 나중에 검토 하려면 사다리 동영상에서 데이터 폴더를 저장 하는 디렉터리를 선택 하.</li>
		<li>경우 '단일 비디오' 선택, 선택 된 하나의 비디오 파일 상단으로... 버튼 위치 단계 4.4.3에서와 같이.</li>
		<li>선택 '가!' 분석 프로세스를 시작 하 여 사다리 테스트 영역 평가 화면.</li>
		<li>따라 단계 4.3.10–4.3.15 격자에 관해서는 사다리에 대 한 같은 방법으로 합니다. 프로그램 실행을 허용 하 고, 완료 되 면 성공 메시지가 나타납니다. 참고: 문제가 생기는 경우는 분석 하는 동안, 4.2.2 단계에서 입력 한 이메일 주소로 이메일이 전송 됩니다. 완료 되 면 어떤 종류의 분석, 완료 이메일 동일한 이메일 주소로 전송 됩니다.</li>
	</ol></li>
	<li>사다리 이미지 검토 참고: 다음 프로토콜 오류를 확인 하 여 전표를 발 사다리 동영상 분석 이전을 검토 하는. Note, 사다리 건너에 대 한 스프레드시트 파일 보려면 '사다리 이미지 검토' (단계 4.5.1–4.5.5) 완료 될 때까지 생성 되지 않습니다.<ol>
<li>상단 메뉴에서 '사다리 이미지 검토'를 선택 합니다. 이 사다리 검토 파일 선택 화면을 제공합니다.</li>
		<li>상단...을 선택 데이터 파일의 폴더를 선택 하는 버튼. 참고: 파일 4.4.2 단계에서 선택한 위치에 저장 되 고 다음과 같은 형식으로 이름이 지정 됩니다: "M1_D1_Y1 사다리 비디오 세션 HH_MM M2_D2_YYYY". M 1, D1, Y1 분석 되 고 세션의 날짜는. "비디오 세션 사다리" 경우에 단일 비디오 분석 "단일 비디오 분석" 읽을 것 이다. HH_MM와 M2_D2_YYYY는 시간 및 검토 세션 시작 날짜.</li>
		<li>연구에 대 한 만든 스프레드시트 파일을 선택 하려면 아래쪽...를 선택 합니다.</li>
		<li>선택 '가!' 수동 검토 과정을 시작 하.</li>
		<li>자동으로 열린된 사다리 데이터 평가 메뉴 보기 슬립이 감지 되 면 '다음 프레임'을 사용 하 고 가능한 경우 연속적으로 어떤을 확인 하는 '마지막 프레임' 버튼 프레임을 기록.</li>
		<li>쥐의 어떤 발이 미 끄 러를 슬립 토글을 활용 합니다. 토글에 남길 '없음 슬립' 탐지는 false 인 경우 긍정적인. 다음 검색 (그림 2A)로 이동 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다.</li>
		<li>오류가 발생할 경우 토글을 사용 하 여 실패 반전 (어디 쥐 돌아 실행 중) 또는 침체 (어디 쥐를 적시에 실행을 완료 하는 데 실패) 인지를 나타냅니다.</li>
		<li>다음 검색 이동 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다. 마지막 검색에서 분석을 완료 하 고 이전에 선택한 스프레드시트 파일에 데이터를 저장 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다. 완료 통지를 닫습니다. 참고: 검토 완료 되 면 검토 폴더 이름이 "검토 M1_D1_Y1 사다리 비디오 세션 HH_MM M2_D2_YYYY".</li>
	</ol></li>
</ol>5. 출력 데이터 분석
<ol><li>
그리드 스프레드시트 파일
	<ol>
<li>각 그리드 비디오에서 스프레드시트 파일에서 만든된 데이터를 찾습니다. 참고: 열은 왼쪽 오른쪽 다음과 같이: 동물의 이름, 테스트의 날짜, 연구 번호, 여행, 총 시간 중지 최대 속도 달성, 오른쪽, 왼쪽 회전, 총 거리 및 그리드 라인의 주 십자가 (그림 1D).</li>
		<li>이러한 통계를 사용 하 여 계량 총 모터 성능 및 동물 및 시간 점 사이 비교 도표를 만들 수 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
사다리 스프레드시트 파일
	<ol>
<li>실패 다음 각 사다리 비디오에서 스프레드시트 파일에서 만든된 데이터를 찾아서 슬립 검토 발. 참고: 열은 왼쪽 오른쪽 다음과 같이: 동물의 이름, 실행된 숫자 1-5, 연구 수 주, 테스트, 실행된 유형 (성공 또는 실패), 성공, 백분율 완료에 대 한 실행의 시간 발 각 발, 및 실패 모드에 전표. 시간 열이 비어는 실패 하 고 실패 모드 열 반전 또는 침체 (그림 2B) 읽을 것 이다.</li>
		<li>이러한 통계를 사용 하 여 정밀한 모터 성과 계량 하 고 동물 및 시간 점 사이 비교 도표를 만들 수 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

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</ol>

저자는 공개 없다.

강력한 분석 되도록 프로토콜의 가장 중요 한 부분은 일관성 있는 촬영입니다. 동영상 잘 조명 하 고 촬영에 있다면 정확한 위치 프로토콜의 첫 번째 섹션에서 설명한 것 처럼, 시스템에 대 한 정확한 분석을 할 수 있게 됩니다. 모든 이미지 처리 문제에서와 마찬가지로 더 정확 하 고 간단한 전처리에서 수행 하는 작업 후 처리를 만들 것입니다. 따라서, 기구 및 동물 테스트 하는 동안 환 하 고 어떤 그림자 또는 다른 모션 프레임에 최소한으로 유지 의미는 BVAS 정확도의 더 높은 수준에서 작동할 수 있습니다.
여기에 제시 된 프로토콜을 사용 하 여 효율적으로 그리고 reproducibly 그로스와 잘 모터 기능 통해 설치류에서 오픈 테스트에서 결과 분석 하 수 표와 사다리 테스트 필드. 또한, 데이터 분석은 모든 사용자 입력 없이 크게 자체 작동 컴퓨터에서 완료 된 것으로 인간의 오류 또는 분석 과정에서 편견의 가능성을 줄여줍니다. 이 기능 때문에 전문가 초보자 모두...

기능 및 행동 모터 및 인지 장애1,2,3을 평가 하기 위해 많은 설립된 방법이 있다. 더 일반적으로 고용된 방법 중 일부 발 배치를 통해 정밀한 모터 기능 테스트, 스테핑, 사다리 테스트4, 총 모터 기능과 스트레스 행동을 통해 오픈 필드 그리드 테스트5 테스트에 사지 조정 포함 ,6, 두려움, 우울증, 그리고 절망 을 통해 강제 수영 테스트7,8 또는 회전자 봉9테스트. 그러나, 이러한 방법의 많은 인간 연구원은 "점수"는 동물 또는 그것의 성과 주관적으로 판단에 의존. 주관적인 인간의 평가 대 한 필요성은 뿐만 아니라 연구 바이어스의 고의 또는 의도 하지 않은 영향에 대 한 기회를 제공 하는 연구10생성 및 데이터의 분석을 저하 수 있습니다. 데이터의 추가, 주관적인 평가 또한 부정확 한 데이터 표현의 위험을 선물 한다 건 망 증, 불 쌍 한 동기 부여, 부적 절 한 훈련, 또는 과실11을 통해.
우리 최근 오픈 필드 그리드 테스트 및 intracortical microelectrodes12,13이식 쥐에 사다리 테스트의 사용을 보고 있다. 그 연구에서 결과의 참신 때문에 우리는 즉시 그 고용 시작 및 추가 기능 테스트 실험실에서 많은 지속적인 연구에서. 의도 하지 않은 인간 생성 변화 주관적 평가, 분석 처리량을 향상 시킬 수의 증가에서 발생의 기대에, 우리 행동 테스트 점수, 컴퓨터를 이용한 자동화 된 프로그램을 만들 밖으로 설정 그리고 오류에 대 한 잠재력을 크게 제한.
여기, 우리는 BVAS의 개발에 보고합니다. BVAS는 그로스와 잘 모터 함수, 통계는 오픈 필드 그리드 테스트 및 사다리 테스트를 각각 점수를 컴퓨터 분석을 사용 합니다. 부상 또는 질병, 부상 또는 질병 모델에 의해 발생 가능한 모터 기능 적자를 명료 하 게 하는 결과 사용할 수 있습니다. 분석 코드 행동 테스트 장비 또는 모터 기능의 다양 한 메트릭을 점수 변화에 적응 시킬 수 있다. 따라서, BVAS는 우리의 용도 또는 현재 다른 실험실에 의해 고용 되어 그의 용도 넘어 많은 응용 프로그램에서 구현할 수 있습니다.
참고 열기 필드 그리드와 사다리 테스트 비디오 녹화 필요 합니다. 따라서, 각 테스트 [1080p, 최소 15 초당 프레임 (fps)] 비디오 카메라, 노트북, 및 비디오 데이터를 저장할 공간이 필요 합니다. 두 테스트에 대 한 모든 장치는 프레임에서 볼 수에 대 한 수 있도록 중심된 위치에 카메라를 배치 합니다. 앵커는 삼각대 또는 비 계에 카메라 테스트 기간 동안 이동 하지 않습니다. 가능한 테스트 기구의 가장자리와 평행에 가깝게 비디오 프레임의 가장자리 유지. 반드시 같은 인사는 모든 테스트 완료 객실은 온도 조절 시스템 환. 테스트 룸에 최소한의 변경 과정을 통해 모든 동물에 대 한 같은 공간을 사용 합니다. 시리얼 이나 바나나 칩 동작 테스트를 완료 하는 데 동물을 장려 좋은 보상을 확인 합니다.

<table><tbody><tr><td>Sprague Dawley 쥐, 수컷, 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>Open field grid test</td><td>Made in-house at Case Western Reserve University</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr>사<td>다리 테스트</td><td>Case Western Reserve University 사내</td><td>제작 N/A</td><td></td></tr></tbody></table>

소설 동물 모터 기능 추적 간단 하 고 쉽게 사용할 수 있는 소프트웨어를 사용 하 여 시스템

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

우리는 최근에 즉각적이 고 지속적인 모터 적자 결과 쥐의 모터 corteces intracortical microelectrodes 이식 증명 하고있다. 총 모터 기능을 측정 하는 오픈 필드 그리드 테스트 및 정밀한 모터 기능을 측정 하는 사다리 테스트 통해 모터 장애 정량 수동으로 했다. 여기, 우리가 우리의 사용자 정의 Capadona 행동 비디오 분석 시스템을 사용 하 여 비디오 기록 테스트의 자동화 된 정량화에 대 한 기술 토론: 그리드와 사다리 테스트, 또는 BVAS. 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어 활용 ( 테이블의 자료를 참조),이 프로그램 오픈 필드 눈금에 사다리 테스트 단일 동물의 추적에 대 한 수 있습니다. 필드 눈금, 추적 코드 임계값 강도 대 한 비디오, 그리드 테스트의 3 분 기간 동안 쥐의 위치를 추적 열고 경로 분석. 그것은 다음 계산 하 고 주행 한 총 거리, 최대 속도 달성, 왼쪽 및 오른 회전 수 및 쥐로 그리드 라인의 총 수에 대 한 측정을 반환 합니다. 사다리 추적, 코드 다시 임계값, 사다리에 걸쳐 쥐의 움직임을 추적 하는 강도 대 한 비디오 및 반환 계산된 측정 사다리를 건너 쥐 걸린 시간을 포함 하 여, 발 수의 비행기 아래 발생 전표는 사다리 가로 대, 그리고 침체 또는 반전으로 인 한 실패의 부각. 우리는 여기에 개발 된 BVAS 많은 부상 또는 질병 모델을 포함 하는 응용 프로그램의 다양 한 모터 기능 분석을 위해 채택 될 수 있다 구상.

여기에 제시 된 방법에 따라 쥐 오픈 필드 눈금을 완료 하 고 사다리 테스트 주당 2 배. BVAS를 사용 하 여와 수동으로 중지 시계와 데이터 분석 되었다에 의해 훈련 및 초보자 검토자. 제시 하는 결과 단일 비 이식 제어 동물에서 원시 주간 점수의 평균 8 주 연구 주 "0" 해당 기준선 테스트 하. 참고로이 수술 동물에 대 한 나머지 주 1 주 동안 아무 테스트 했다. 오픈 필드 그리드 테스트 1 이므로 하루 x, 사다리는 하루 5 x 테스트 그리고 주 당 2 개의 테스트 일, 오픈 필드 눈금에 대 한 16 시험의 샘플 반면 동일한 8 주 기간에에서 사다리 테스트에 대 한 80 실험.
BVAS 대 수동 분석: BVAS 시스템의 일관성을 확인 하 고...

현재의 연구는 쥐에 있는 모터 적자의 정량화를 자동화 목적입니다. 초기 평가 모델 모터 손해는 intracortical microelectrode 주입 모터 피 질에서 평가 합니다. 우리는 개발에 쉽게 적응할 수 있는 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어를 사용 하 여 추적 알고리즘의 사용을 보고 합니다.

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

이 방법은 객관적인 운동 기능 메트릭을 만들어 소동물 행동 테스트의 일관성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 장점은 기존 방법과 달리 인적 오류, 노력 및 시간을 줄이는 컴퓨터 시스템에 의해 결과를 정량화한다는 것입니다. 이 절차를 시연하는 사람은 Capadona Lab의 학부 연구원인 Marina Yu와 Sydney Lindner입니다.촬영을 시작하고 동물을 격자 중앙에 놓고 연구원과 반대쪽을 향하게 하여 격자 테스트를 시작합니다.동물이 3분 동안 자유롭게 뛰놀면서 위에서 비디오를 녹화하도록 합니다. 3분의 시간이 끝나면 촬영을 중단하고 동물을 집 우리로 되돌려 보냅니다.이산화염소 기반 살균제로 그리드를 청소하고 테스트하기 전에 표면을 완전히 건조시키도록 주의하십시오. 다음으로, 사다리 테스트를 위해 동물을 깨끗한 임시 케이지에 넣습니다. 사다리 장치를 두 개의 케이지에 걸쳐 설정하며, 시작 케이지는 깨끗한 케이지이고 엔드 케이지는 동물의 살아있는 케이지로, 실행을 완료하기 위한 인센티브입니다.사다리 길이를 기준으로 삼각대에 카메라를 놓습니다. 카메라의 렌즈가 사다리 가로대의 높이에 오도록 삼각대까지 확장합니다. 가로대가 렌즈와 정확히 정렬되도록 카메라를 배치하는 것은 BVAS 코드의 슬립 감지 알고리즘에 중요하므로 중요합니다.비디오 녹화를 시작하고 동물이 사다리의 첫 번째 가로대 위에 앞발을 올려놓고 달리기를 시작하게 합니다. 동물이 도움 없이 사다리 위로 이동할 수 있도록 합니다. 촬영하는 동안 동물이 자신의 페이스에 맞춰 출발선에서 결승선까지 이동할 수 있도록 합니다.마지막으로, 비디오 녹화를 끝내고 동물이 달리기를 완료하면 사다리에서 동물을 제거합니다. 먼저 모든 그리드 테스트 비디오에 대한 동물의 명칭으로 각 비디오의 이름을 지정합니다. 이제 각 동물의 이름을 딴 비디오를 가져 와서 파일을 자신의 저장 폴더에 넣으십시오.그런 다음 각 연구 및 테스트 모드에 대한 데이터를 저장할 비어 있는 새 스프레드시트 파일을 만듭니다. 그런 다음 설치 프로그램 아이콘을 두 번 클릭하여 최신 BVAS 버전을 설치합니다. 설치가 완료되면 BVAS 프로그램 아이콘을 두 번 클릭하여 BVAS 메인 메뉴를 불러오면 그리드 분석, 래더 분석, 래더 검토 또는 종료 옵션을 사용할 수 있습니다.BVAS 프로그램 내에서 상단 메뉴 화면에서 그리드 분석을 선택하여 시작합니다. 그런 다음 위쪽 입력 상자 옆에 있는 줄

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

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

전위의 활동 (LMA)는 생쥐의 행동을 간단하고 쉽게 수행 측정이다. 비디오 추적 소프트웨어 (VTS) 및 LMA의 커플 링 LMA 분석 설명서, 라인 교차 방식에 비해 특히, 특이성 및 감도 개선 할 수 있습니다. 또한 VTS 마우스 LMA의 장기 추적을 할 수 있습니다.

마우스의 단기 및 장기 전위의 활동은 영상 추적 소프트웨어에 의해 분석

여기에 제시된 프로토콜은 전임상 연구를 위한 설치류에서 사중 운동의 3차원 운동학을 수집하고 분석하는 프로토콜이다.

설치류의 전임상 연구를 위한 3D 운동걸음걸이 분석

설치류 숙련된 도달은 일반적으로 손재주 기술을 연구하는 데 사용되지만 작업을 구현하고 행동을 분석하는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 우리는 모션 추적 및 도달 궤적의 3 차원 재구성과 도달 숙련 된 숙련 된 버전의 자동화 된 버전을 설명합니다.

발과 숫자 궤적의 3 차원 재구성에 도달 자동화 된 쥐 단일 펠릿

여기에 설명된 새로운 자동화 된 실험 시스템은 3 챔버 테스트에 대한 대안을 제공하고 또한 몇 가지 주의 사항을 해결합니다. 이 시스템은 사회적 선호도 및 사회적 신규성 선호도 테스트 중에 작은 설치류 행동 역학을 엄격하게 분석할 수 있는 여러 행동 매개 변수를 제공합니다.

작은 설치류에서 사회적 선호 행동의 역학을 추적하기위한 시스템

이 프로토콜은 작고 다재다능한 비디오 카메라를 구축하는 방법과 작동 컨디셔닝 챔버 내부의 동물의 위치를 추적하는 신경망을 훈련하기 위해 비디오에서 얻은 비디오를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 이는 작동 컨디셔닝 테스트에서 얻은 데이터 로그의 표준 분석을 보완하는 데 유용합니다.

다재다능한 수제 비디오 카메라와 DeepLabCut을 사용하여 오페라 컨디셔닝 챔버에서 쥐 추적

우리는 두 가지 등반 섬유 의존적 연관 학습 작업 중에 동물의 행동을 추적하는 단일 플랫폼을 개발했습니다. 저비용 설계는 섬유 관련 소뇌 활동을 등반하기위한 광유전학 또는 이미징 실험과 통합 할 수 있습니다.

소뇌 의존적 감각 연관 학습을 모니터링하기 위한 유연한 플랫폼

현재 프로토콜은 속도, 거리 등의 매개변수를 계산하기 위해 고화질 비디오 녹화를 기반으로 각 프레임의 픽셀을 분할하는 플러그인과 호환되는 오픈 소스 소프트웨어 피지를 사용하여 손으로 만든 경기장에서 파리의 움직임을 추적 및 분석하여 초파리 의 운동 활동을 평가합니다.

초파리에서 운동 활동을 분석하는 간단한 기술

이 프로토콜은 자유롭게 움직이는 의식이 있는 마우스의 세포외 전기생리학적 특성을 밝히기 위해 운동 피질(MC)에서 세포외 기록 방법론을 설명하고, 관심 행동의 기저에 있는 네트워크 신경 활동을 평가하는 데 유용한 국소전위(LFP) 및 스파이크의 데이터 분석을 설명합니다.

자유롭게 움직이는 마우스의 다채널 세포외 기록

여기에서는 마우스 모델에서 포식적 추격 행동을 감지하고 정량화하는 프로토콜을 제시합니다. 이 플랫폼은 생쥐의 포식적 추격 행동의 역학 및 신경 메커니즘을 연구하기 위한 새로운 연구 패러다임을 제공하고 추격 행동을 연구하기 위한 표준화된 플랫폼을 제공할 것입니다.

설치류의 대립적 추격 행동을 연구하기 위한 실시간 인터랙티브 시스템

이 프로토콜은 동물이 빽빽하게 모여 있는 혼잡한 조건에서도 자유롭게 움직이고 마커가 없는 여러 동물의 비디오에서 고정밀 포즈 추적을 가능하게 하는 방법인 vmTracking을 도입합니다. 이 접근 방식은 동물이 자유롭게 움직일 수 있는 반자연 환경에서 발생하는 사회적 상호 작용을 분석하기 위한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.

설치류 사회 행동 연구에서 다중 동물 자세 추정의 정확도를 향상시키기 위해 vmTracking을 활용

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.

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

배우세요 BVAS 소프트웨어를 사용하여 쥐의 운동 기능을 자동으로 정량화하는 방법을. 이 알고리즘은 Grid Test와 Ladder Test를 통해 객관적인 운동 기능 지표를 제공하며 신경과학 연구의 정확성을 높입니다.

소설 동물 모터 기능 추적 간단 하 고 쉽게 사용할 수 있는 소프트웨어를 사용 하 여 시스템

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