RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
pt_BR
Menu
Menu
Menu
Menu
DOI: 10.3791/66779-v
James K. Kiraly1, Scott C. Harris2, Timour Al-Khindi1, Felice A. Dunn2, Alex L. Kolodkin1
1Solomon H. Snyder Department of Neuroscience, The Johns Hopkins Kavli Neuroscience Discovery Institute,The Johns Hopkins University School of Medicine, 2Department of Ophthalmology,University of California, San Franciso
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Descrevemos aqui o PyOKR, um método de análise quantitativa semiautomatizado que mede diretamente os movimentos oculares resultantes de respostas visuais ao movimento bidimensional da imagem. Uma interface de usuário baseada em Python e um algoritmo de análise permitem maior rendimento e medições quantitativas mais precisas dos parâmetros de rastreamento ocular do que os métodos anteriores.
Estamos interessados em entender os mecanismos que regulam os comportamentos de processamento do movimento visual, como o reflexo optocinético. Desenvolvemos o PyOKR como uma plataforma acessível e uniforme para quantificar de forma reprodutível uma ampla gama de respostas visuais sob várias condições para aprofundar nossa compreensão desses comportamentos. Não existe um método unificado no campo para quantificar as respostas reflexas optocinéticas, o que pode causar disparidades ao comparar dados entre laboratórios.
Esperamos que o PyOKR possa ajudar a padronizar como esses dados são analisados para fornecer uma ferramenta acessível, imparcial e robusta para estudar essas respostas visuais. Os métodos existentes geralmente diferem entre os laboratórios e geralmente são projetados sob medida para suas necessidades específicas. O PyOKR oferece um método unificado que é fácil de usar, acessível e adaptável a diferentes projetos experimentais.
Com uma combinação de análise automatizada e entrada do usuário, ele pode gerar resultados imparciais e precisos para responder às perguntas desejadas pelo usuário. O uso de nosso novo método de análise PyOKR facilitará o estudo de comportamentos de resposta visual em muitos contextos, como manipulação genética ou farmacológica. Devido à sua acessibilidade e adaptabilidade, permitirá que os pesquisadores quantifiquem com eficiência as respostas para responder a novas perguntas sobre como os circuitos visuais se formam e funcionam.
Com a ajuda do PyOKR, esperamos identificar novos mecanismos que regulem o desenvolvimento dos circuitos seletivos de direção que impulsionam os reflexos optocinéticos. O uso dessa abordagem com perturbação do circuito neurológico continuará a nos ajudar a estudar o desenvolvimento e a função desses sistemas visuais críticos.
Related Videos
04:02
Related Videos
3.1K Views
04:56
Related Videos
20.9K Views
09:28
Related Videos
3.4K Views
07:32
Related Videos
19.7K Views
07:38
Related Videos
14.8K Views
10:12
Related Videos
16.2K Views
08:52
Related Videos
16.3K Views
09:00
Related Videos
15K Views
08:13
Related Videos
8.5K Views
06:45
Related Videos
8.8K Views