Процедура галоперидола
Мы разработали эту систему анализа походки, чтобы сравнить параметры походки в контрольных крысах с теми, у экспериментальных крыс, которые, как ожидается, покажут различные нарушения локомотора, походки и баланса. Мы использовали в рамках субъекта дизайн, в котором каждая крыса была протестирована в солин, высокие дозы галоперидола и низких дозах галоперидола условиях. Крысы были разделены на две группы (A и B), чтобы позволить противовес; походка тестирование было уравновешено для времени суток и порядка состояния. Каждый тест был разделен 48 ч. Крысы были слегка под анестетом с изофлураном до получения интраперитонеальных (IP) инъекций либо солей или галоперидол. Gait был протестирован 1 ч после инъекции, в этот момент галоперидол должен быть на пиковых уровнях15,16,17.
Поведенческие результаты
Мы наблюдали заметные изменения поведения у животных, обработанных галоперидолом. В состоянии высоких доз, пять из восьми крыс были периоды неподвижности в начале дорожки, во время которого они не реагировали на экспериментатор касаясь их и устойчивы к перемещению. В некоторых случаях это состояние сохранялось в течение нескольких минут, пока крыса не была удалена с дорожки. В других случаях неподвижная крыса внезапно двигалась бы быстро или «привязывалась» по дорожке, а затем возвращалась в неподвижное состояние ближе к концу. В условиях низких доз, 3 из 8 крыс были аналогичные периоды неподвижности. В этой дозировке, был только один случай ограничивающего поведения. При лечении животных солью не наблюдалось.
Мы проанализировали влияние галоперидола на следующие параметры походки: основание опоры, длина шага, скорость шага, длительность позиции, отношение позиции к качели, максимальная область контакта и расстояние между конечностями. Поскольку многие параметры походки для передних и задних конечностей идентичны и галоперидол, как правило, имеет равномерное воздействие на все конечности, мы вычислили параметры только для задних конечностей и не отделяли данные для левой и правой конечностей. Для каждой крысы, мы вычислили среднее количество каждого параметра походки от всех годных к учёным работает с каждого дня тестирования. Все параметры (кроме изменчивости скорости) были рассчитаны как среднее для первых 4 годных к учёным шагов бега. Для оценки того, является ли каждая дозировка галоперидола значительно влияет походка, мы использовали парный образец t-тест. В Эксперименте 1 произошло значительное увеличение длины шага(рисунок 6A;т(7) - -2,962, р 0,021) и максимальная зона контакта (рисунок6A;t(7) -2.51, р 0,04) у животных, получавших галоперидол с высокой дозой. База поддержки, скорость, продолжительность позиции и позиция к качели соотношение не были значительными. В Эксперименте 2, животные с учетом низкой дозы галоперидола показали значительное увеличение продолжительности позиции(рисунок 6B; t (7) - -2.444, р 0,044) и максимальная зона контакта (рисунок6B;t (7) - -3.085, р 0.018) по сравнению с сольистой. Никакие другие параметры походки не были значительными. Кроме того, была существенная разница между высокими дозами и низкими дозами галоперидола условия в базе поддержки(рисунок 6C; т (7) 2,651, р 0,033), максимальная область контакта (Рисунок 6C; т (7) 4,635, р 0,002) и расстояние между конечностями ( Рисунок 6C; t (7) 3,098, р 0,017).
Точность и ошибки в автоматизированной системе
Чтобы оценить точность PrAnCER, мы сравнили его автоматизированный анализ с ручным подсчетом 21 случайно отобранного видео из отдельной группы из 6 контрольных крыс. Для целей ручного скоринга видео были преобразованы в последовательность изображений, которые затем использовались для ручной маркировки мест отпечатков. Для повышения эффективности мы сосредоточили наш анализ на пространственных данных, измеренных только на задних отпечатках. Мы извлекли среднее длину шага и BOS для каждого видео и сравнили его с автоматизированными значениями. В то время как средняя длина шага не сильно отличалась между ручным скорингом и анализом PrAnCER(рисунок 7B;t(20) - 0,01, р 0,99), база поддержки была значительной (рисунок7A; t (20) - -2.21, р 0,038). Хотя автоматизированный и ручной скоринг, как правило, хорошо коррелирует, автоматизированная система сообщила 5% больше BOS в среднем. Это различие может быть связано с различиями в выборе центроидов, а не ошибками обнаружения. Для ручного подсчета было отмечено расположение печати, нарисовав овал вокруг основания каждого заднего отпечатка, так как было бы трудно вручную воспроизвести метод центра массовой оценки PrAnCER. Ясная тенденция была для PrAnCER переоценить BOS, возможно, потому, что некоторые животные могут splay их пальцами в асимметричным образом, в результате чего PrAnCER наблюдать более экстремальные центроиды, чем ручной скоринг. Другие системы также отметили значительное увеличение BOS между ручным и автоматизированным скоринга, несмотря на последовательную продолжительность шага меры17. Учитывая небольшие различия, наблюдаемые и согласованность с другими системами, мы пришли к выводу, что PrAnCER является надежным показателем параметров походки.
Важно отметить, что весь анализ точности произошел после ручной коррекции автоматизированного вывода с использованием графического интерфейса PrAnCER. Как и в существующих коммерческих системах, этот шаг необходим как для исправления ошибок в скоринге, так и для устранения пробегов, которые не соответствуют критериям22. Мы настроили PrAnCER ошибиться на стороне ложных срабатываний, так как они легче исправить пост-специально. Мы никогда не наблюдали PrAnCER не в состоянии обнаружить реальный отпечаток во время ручной коррекции более 5 сотен видео. Однако были отмечены и другие типы ошибок. Они делятся на 3 категории: ложные обнаружения (обнаружение непечати в виде печати), неправильное классификации (печать неправильно помечены как передние / задние или левые / правые), и ложные комбинации (два отпечатка неправильно объединены). Эти ошибки легко исправляются в сопутствующем графическом интерфейсе и обычно происходят лишь в небольшом проценте видео, снятых в обычных условиях. Даже при таких коррекциях PrAnCER заметно уменьшает количество ручного труда, участвующего в анализе походки. По нашим оценкам, для каждого видео требуется около 3 минут, чтобы запустить PrAnCER и исправить любые ошибки вывода (при необходимости), в то время как это займет около 10 минут, чтобы вручную забить и проанализировать то же видео.

Рисунок 1. Сравнение методов анализа походки. (A) Традиционный метод чернил и бумаги производит неточные отпечатки формы лапы и местоположения. (B) Видеозапись с прозрачным полом дает детальное представление отпечатков лап, но содержит много важных особенностей из тела крысы, что усложняет автоматизированный скоринг. (C) Легкая бумага над ясным полом создает шумное изображение и теряет детали. (D) Использование пергамента для создания полупрозрачного пола производит очень подробные отпечатки при визуальном устранении тела. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 2. Схематическая иллюстрация походки и видеозапись. (A) Крыса идет через четкую дорожку с полупрозрачным полом в домашнюю клетку цель поле во время записи снизу. В этом случае, пергамент охватывает прозрачный пол, чтобы сделать его полупрозрачным. Дорожка освещается светодиодными полосками, расположенными по всей длине на уровне между ногами и телом животного. (B) Скриншот видеозаписи, демонстрирующей эффект полупрозрачного пола. Две лапы хорошо видны, но тело крысы по существу обнаружить. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 3. Процесс обнаружения одного кадра отпечатка лапы. (A) Исходное изображение обезвращено, а затем подвергается фоновому вычитанию (B). (C) Применяется алгоритм обнаружения края и результаты преобразуются в серию X, Y координат, называемых контурами (D). (E) Контуры сгруппированы близостью и выпуклого корпуса (ограничительной коробки) группы берется для создания одного контура, охватывающего печать. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 4. Преобразование отдельных обнаружений в классифицированный отпечаток. (A) Отпечатки лап впервые идентифицируются в наборе кадров. (B) Индивидуальным обнаружениям объектов дается номер, который идентифицирует их как печать, представляющую одно разместив одну лапу (C). (D) Наконец, они классифицируются как левые или правые в зависимости от их местонахождения относительно средней линии пути животного, и спереди или задней основе их местонахождения по отношению к предыдущим отпечаткам лап. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 5. Иллюстрация проанализированных параметров походки. (A) Пример выхода, показывающий идентификацию и расположение отпечатков лап. Исходные обнаруженные края отображаются черным цветом. Окончательные обнаруженные лапы и приблизительная область показаны в цветах, указывающих на классификацию лап. На этой цифре желтый: передний слева, зеленый: задний левый, циановый: передний правый, и пурпурный: задний справа. Тем не менее, цвета могут быть изменены в скрипте Python в зависимости от предпочтений пользователя. (B) Сюжет, иллюстрирующие два основных временных параметра: количество времени, которое каждая лапа находится в контакте с землей (этап позиции) и в воздухе (качели фазы). Цветные блоки указывают фазу позиции, а белые пространства указывают на фазу качелей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 6. Воздействие галоперидола на походку. (A) Результаты эксперимента 1: высокой дозы галоперидола (HalH) значительно увеличилась длина шага и максимальная область контакта по сравнению с солевой состоянием (Sal). (B) Эксперимент 2 привел к более типичным симптомам паркинсона; низкие дозы галоперидола (HalL) значительно увеличили продолжительность позиции и максимальную зону контакта. (C) При сравнении галоперидола обработанных условий обоих экспериментов, высокая доза галоперидола увеличила базу поддержки, максимальную область контакта и расстояние между конечностями по сравнению с низким состоянием дозы. Данные являются средствами, которые означают SEM, n No8. Парные образцы t-test различия были следующими: p slt; 0.05, p slt; 0.01. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 7. Точность автоматизированного анализа. (A) Автоматизированная система значительно отличается от ручного скоринга при измерении BOS, хотя это может быть связано с изменениями в ручном отборе центроидов, а не ошибками обнаружения. (B) Автоматизированная система существенно не отличается от ручного скоринга для длины шага. Эти результаты точности согласуются с результатами других доступных систем. Данные являются средствами, см. Парные образцы t-test различия были следующими: p qlt; 0.05. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 8. Сравнение временных параметров. Временные узоры походки для животных, обработанных сольным раствором (A) и низкой дозой галоперидола (B). (C) Иллюстрация бодрящий-побег ответ от крысы с учетом высокой дозы галоперидола. Как и на рисунке 5, цветные блоки указывают, когда лапа была в контакте с землей (позиция фазы) и белые пространства указывают, когда лапа была в воздухе (качели фазы). Аббревиаты: FL, передняя левая; HL, задний левый; FR, передний правый; HR, задний правый. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
| Эксперимент 1 | Эксперимент 2 |
| Тест 1 | Тест 2 | Тест 3 | Тест 4 | Тест 5 | Тест 6 | Тест 7 | Тест 8 |
| Группа А | ХэлH
| Сал | ХэлH
| Сал | Сал | ХэлЛ
| Сал | ХэлЛ
|
| Группа B | Сал | ХэлH
| Сал | ХэлH
| ХэлЛ
| Сал | ХэлЛ
| Сал |
Таблица 1. Экспериментальный дизайн. В этой таблице иллюстрируется экспериментальный дизайн, используемый в данном исследовании. Мы использовали в рамках субъекта дизайн, в котором каждая крыса была протестирована в высокой дозе галоперидола (HalH), низкие дозы галоперидола (HalL) и солевой (Сал) условиях. Крысы были разделены на две группы; тестирование было уравновешено для времени суток и порядка состояния.
| Параметр | Определение |
| Длина шага | Расстояние между последовательными контактами одной и той же лапы |
| Длина шага | Расстояние между последовательными контактами контралатеральных передних или задних лап вдоль оси направления движения |
| База поддержки (BOS) | Расстояние между последовательными контралатеральными передними или задними лапами перпендикулярно оси направления движения |
| Максимальная зона контакта | Максимальная обнаруженная область заднего отпечатка |
| Расстояние между конечностями | Расстояние между ипсилатеральной передней и задними лапами |
| Длительность стойки | Продолжительность времени лапа была в контакте с землей |
| Длительность качели | Продолжительность времени лапа не была на земле |
| Соотношение стойки к качели (SSR) | Длительность стойки/качели |
| Дискретная скорость | Длина шага/(длительность стойки и продолжительность качели) для лапы |
| Средняя скорость | Среднее значение дискретных скоростей в период, используемый в анализе |
| Вариабельность скорости | Процентное изменение дискретных скоростей во время пробежки |
| Скорость выполнения | Время пересечь туннель/длину туннеля |
Таблица 2. Описание параметров походки. В этой таблице описаны наиболее часто используемые параметры походки; те, которые используются в этом исследовании, показаны жирным шрифтом.