Отслеживание крыс в оперантных кондиционирования камер с использованием универсальный домашний видеокамеры и DeepLabCut

Следуя методам, изложенным в этом протоколе, исследователи смогут записывать и анализировать видео грызунов, выполняющих сложные поведенческие тесты в оперных камерах кондиционирования. Протокол описывает, как построить недорогую видеокамеру и использовать ее вместе с программным обеспечением для отслеживания с открытым исходным кодом. Это привлекательный подход для лабораторий на бюджет.

Метод ценен для исследовательских проектов, которые включают в себя оперные кондиционирования у грызунов. Как видео-анализ может значительно улучшить понимание поведения видели в этом типе испытаний. Начните с крепления металлического кольца вокруг открытия стенда камеры.

Затем прикрепите модуль камеры к стенду, используя гайки и болты, которые сопровождают комплект. Откройте порты ленточного кабеля на модуле камеры и микрокомпьютере, аккуратно объединиться по краям их пластиковых губ. Blaze ленточный кабель в открытом порту на модуле камеры так, что кабели серебряные разъемы сталкиваются с платой.

Затем заблокив его на месте, нажав в пластиковый клип. Повторите процесс с портом на микрокомпьютере. Затем прикрепите объектив рыбьего глаза к металлическому кольцу на стенде камеры.

Поместите микрокомпьютер в пластиковый корпус и вставьте перечисленные микро SD-карты. Затем подключите монитор, клавиатуру и мышь к микрокомпьютеру и начато с подключения его питания. Откройте окно терминала и ввет sudo apt дефис, получите обновление.

Затем нажмите клавишу входа. Следующий тип sudo apt полное обновление дефиса и нажмите введите. В меню старта выберите настройки и конфигурации raspberry PI.

Когда окно откроется, перейдите на вкладку интерфейсов и включите камеру и I2C Затем нажмите хорошо. Копировать дополнительный файл один на USB флешку памяти. Затем перенесите его в папку microcomputers home PI и переименуйте.

Откройте терминал типа окна псевдо нано черту и т.д., слэш RC точка местных и нажмите введите. Используйте клавиши стрелки клавиатуры, чтобы переместить курсор вниз к пространству между фи и выходом нулю. Затем добавьте текст, чтобы компьютер начал скопированный скрипт.

И инфракрасные светодиоды, когда он загружается. Сохранить изменения, нажав на управление и X следуют Y и введите. Следующий припой резисторов и женщин перемычки кабели на ноги двух цветных светодиодов.

Solder женский перемычки кабели на две кнопки переключатели. Затем подключите переключатели цветные светодиоды и перечисленный инфракрасный модуль к компьютерам GPI обруч заканчивается. При правильном подключении один из привела будет означать, что камера включена и готова к использованию.

В то время как другой указывает, что камера записывает видео. Кнопка с длинными кабелями используется для запуска и остановки видеозаписей. В то время как кнопка с этими короткими кабелями используется для выключа камеры.

Установите протокол для использования оперного камер хаус-света в качестве индикатора определенного шага в протоколе. Затем установите протокол для записи всех событий, представляющих интерес, с помощью метки времени по отношению к тому, когда этот индикатор шага протокола становится активным. Поместите камеру поверх оперных камер и начами подключив ее к электрической розетке через кабель питания.

Используйте ранее подключенную кнопку для запуска и остановки видеозаписей. Когда видеозаписи будут закончены, подключите камеру к монитору, клавиатуре мыши и USB-устройству хранения и извлеките видеофайлы со своего рабочего стола. Используйте функцию захвата кадров DeeplabCuts для извлечения 700-900 видеорамок из одного или более записанных видео.

Убедитесь, что видеорамки, которые вы выбираете, отображают животное в разных позах, как стационарных с головой снаружи, так и внутри отверстий и движущихся в разных направлениях. Используйте набор инструментов для маркировки, чтобы вручную обозначить положение головы крысы в каждом видеорамке, поместив метку головы в центральное положение между ушами крысы. Также этикетка других частей тела, которые могут быть заинтересованы.

Кроме того, отметь положение индикатора шага протокола в каждом видеорамку, где он активно сияет. Далее используйте набор тренировочных данных и обучить сетевые функции для создания набора тренировочных данных из помеченных видеорамок и начала обучения нейронной сети. Когда нейронная сеть была обучена, используйте ее для анализа собранных видео.

Это создаст файл CSV, в котором перечислены трек-позиции головы крысы, другие части тела, представляющие интерес, и индикатор шага протокола в каждом видеораме. Кроме того, он будет создавать отмеченные видеофайлы, где трек позиции отображаются визуально. Чтобы получить координаты конкретных точек интереса внутри оперных камер, вручную отметь их, как описано ранее, и извлечь координаты из файла CSV, который автоматически хранится под помеченными данными в папке проекта.

Обратите внимание, в котором видео сегменты индикатор шага протокола отслеживается в пределах 60 пикселей позиции, полученной вручную в предыдущем разделе и извлечь точную отправную точку для каждого периода, где индикатор активен. Используйте точки, где индикатор шага протокола становится активным, и метки времени, записанные оперными камерами. Определить, какие сегменты видео охватывают конкретные события тестового протокола, такие как межпроверные интервалы, ответы или вознаграждение за извлечение.

Обратите внимание на видеорамки, которые они охватывают любые события, которые являются конкретным интересом. Наконец, выполнить соответствующий углубленный анализ положения и движений животного, во время этих событий. Объектив рыбьего глаза камеры должен позволить ему захватить полное представление о внутренней части большинства грызунов оперных камер кондиционирования.

Используя подходящий источник инфракрасного освещения, камера также позволит видео захвата в полной темноте. Хорошо обученная сеть должна обеспечить более 90% точности при отслеживании головы животного. Точное отслеживание четко идентифицируется маркерами, следующими за животным на протяжении всех его движений, и вымоченные пути появляются гладкими.

В отличие от этого, неточное отслеживание характеризуется маркерами, которые надежно не остаются на цели, и зубчатыми планными путями. В результате этого неточного отслеживания обычно вызывает внезапные сдвиги в расчетных скоростях движений. Отслеживая, где находится животное на протяжении всего тестового сеанса, можно оценить, насколько различные модели движения соотносяты с производительностью.

В качестве примера, в пяти выбора серийный тест времени реакции, движения головы во время меж trial interval, могут быть использованы для отдельных испытаний выбросов, где животное проявляет ограниченный интерес к выполнению ответа. Из миссии испытаний, где животное просто не замечает краткого сигнала света. In addition исследуя движения головки могут позволить обнаружение и характеристику по-разному стратегий внимания.

При попытке проведения этой процедуры важно, чтобы индикатор шага протокола был надежным. И что нейронная сеть обучается с погружениями эрт видео кадров. Для обеспечения точного отслеживания.