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
ru_RU
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.
Здесь мы опишем PyOKR, полуавтоматический метод количественного анализа, который напрямую измеряет движения глаз в результате зрительных реакций на движение двумерного изображения. Пользовательский интерфейс и алгоритм анализа на основе Python обеспечивают более высокую пропускную способность и более точные количественные измерения параметров отслеживания движения глаз по сравнению с предыдущими методами.
Мы заинтересованы в понимании механизмов, которые регулируют поведение при обработке зрительных движений, таких как оптокинетический рефлекс. Мы разработали PyOKR как доступную и унифицированную платформу для воспроизводимой количественной оценки широкого спектра визуальных реакций в различных условиях, чтобы углубить наше понимание этого поведения. В этой области не существует единого метода для количественной оценки реакций на оптокинетические рефлексы, что может привести к расхождениям при сравнении данных между лабораториями.
Мы надеемся, что PyOKR поможет стандартизировать способ анализа этих данных, чтобы предоставить доступный, непредвзятый и надежный инструмент для изучения этих визуальных реакций. Существующие методы обычно различаются в разных лабораториях и часто разрабатываются специально для их конкретных потребностей. PyOKR предлагает унифицированный метод, который удобен для пользователя, доступен и адаптируется к различным экспериментальным проектам.
Благодаря сочетанию автоматизированного анализа и ввода данных пользователем он может генерировать объективные, точные результаты, отвечающие на желаемые вопросы пользователя. Использование нашего нового метода анализа PyOKR облегчит изучение поведения визуальной реакции во многих контекстах, таких как генетические или фармакологические манипуляции. Благодаря своей доступности и адаптивности, он позволит исследователям эффективно количественно оценивать реакции, чтобы ответить на новые вопросы о том, как формируются и функционируют визуальные цепи.
С помощью PyOKR мы надеемся выявить новые механизмы, регулирующие развитие направленных селективных цепей, управляющих оптокинетическими рефлексами. Использование этого подхода с возмущениями нейронных цепей поможет нам продолжать изучать развитие и функционирование этих критически важных зрительных систем.
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