Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Behavior

Роман одного животного моторную функцию отслеживания системы с помощью простой, легко доступных программного обеспечения

Published: August 31, 2018 doi: 10.3791/57917

Summary

Настоящее исследование, направленных для автоматизации количественного определения моторного дефицита в крыс. Первоначальные оценки модель оценивает мотор потери в результате имплантации intracortical микроэлектродные в моторной коры. Мы сообщаем о разработке и использовании алгоритма отслеживания с помощью легко приспосабливается, простой и легко доступны, кодирование программного обеспечения.

Abstract

Недавно мы продемонстрировали, что имплантация intracortical микроэлектродов в мотор corteces крыс приводит немедленное и прочное моторного дефицита. Мотор расстройства были количественно вручную через открытое поле сетки тест для измерения валового двигательной функции и лестница тест для измерения тонкой моторики. Здесь мы обсуждаем техника для автоматизированного количественного определения видеозапись испытаний с использованием нашей пользовательские Capadona поведенческих видео системы анализа: сетки и лестница тест или BVAS. Используя простой и легко доступны, кодирование программного обеспечения (см. Таблицу материалы), эта программа позволяет для отслеживания одиночного животного на открытом поле сетки и лестница тесты. В открыть поле сетки отслеживания, код порогов видео для интенсивности, отслеживает положение Крыса за 3 мин продолжительность теста сетки и анализирует пути. Он затем вычисляет и возвращает измерения для всего расстояния, достигнута максимальная скорость, число оборотов, и для левши и общее количество линий сетки, пересеченных крысы. В лестнице, отслеживания, код снова порогов видео для интенсивности, отслеживает движения крыс через лестницу, и возвращает вычисляемые измерения, включая время, он взял крыса пересечь лестница, количество лапы скользит происходит ниже плоскости лестница перекладины и случаев сбоев из-за застоя или откат. Мы предполагаем, что BVAS, здесь могут быть использованы для анализа двигательной функции в различных приложений, в том числе многие модели травмы или болезни.

Introduction

Существует много установленных способов оценить функциональные и поведенческие мотор и когнитивные расстройства1,2,3. Некоторые из более часто работающие методы включают в себя тестирование тонкой моторики через размещение лапой, степпинг и конечностей координации на лестнице тест4, тестирование валового двигательные функции и стресс поведение через открытые поля сетки тест5 ,6и тестирования для страха, депрессии и отчаяние через вынуждены плавать испытания7,8 или ротора род9. Однако многие из этих методов полагаются на человека исследователи «забить» животного или субъективно судить его производительность. Потребность в субъективной оценки человека может замедлить сбора и анализа данных, а также дают возможность для преднамеренного или непреднамеренного воздействия исследований предвзятости в исследовании10. Кроме того, субъективные оценки данных также представляет риск представления неточных данных, будь то через забывчивость, бедных мотивации, неправильного обучения или небрежности11.

Недавно мы сообщили в открытом поле сетки тест и тест лестница в крыс имплантировали с intracortical микроэлектродов12,13. Из-за новизны результатов этих исследований, мы сразу же начал, используя те и дополнительных функциональных испытаний на многих текущих исследований в лаборатории. В ожидании непреднамеренных антропогенных изменчивости, вследствие увеличения числа субъективных оценщиков, а также улучшить анализ пропускной способности мы намереваемся создать программу автоматизированных, компьютерный забить поведенческое тестирование, и значительно ограничить потенциальную угрозу возникновения ошибок.

Здесь мы сообщаем о развитии BVAS. BVAS использует компьютерный анализ Оценка испытаний сетки открытом поле и лестницы как показатели общей и мелкой моторики, соответственно. Результаты могут использоваться для выяснения возможных моторную функцию дефицита, вызванные травмы или профессионального заболевания, независимо от модели травмы или болезни. Анализ коды могут быть адаптированы для учета изменений в поведенческих тестирования оборудования или оценка различных метрик двигательной функции. Таким образом BVAS может быть реализован во многих приложениях, за пределами нашего предполагаемого использования или предназначения в настоящее время занятых другими лабораториями.

Обратите внимание, что открытое поле сетки и лестница тестов требуют запись видео. Таким образом каждый тест потребует видео камеры [1080 p, минимум 15 кадров в секунду (fps)], ноутбук и комната для хранения видеоданных. Для обоих тестов поместите камеру в центре позиции, позволяющие весь аппарат следует рассматривать на раме. Якорь камеру на штатив или леса, так что он не двигаться во время тестирования. Держите параллельно с краями тестирования аппарата края кадра видео как можно ближе к как можно скорее. Убедитесь в том, что же персонала завершить все тестирования и номер хорошо освещенные, с контролем температуры системы. Используйте той же комнате для всех животных на протяжении тестирования, с минимальными изменениями в комнату. Злаков или чипсы банановые делают хорошие награды поощрять животных для завершения испытания поведения.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Все процедуры и практики ухода за животными были одобрены и выполнены в соответствии с Луи Стокса Кливленд Департамента из ветеранов дел медицинский центр институциональных Уход за животными и использования Комитетом. Поведенческого тестирования протокола внимательно следит ранее опубликованные работы12,13.

1. поведенческое тестирование: Съемки задачи

Примечание: Здесь, животные были протестированы на 8 недель, чтобы обнаружить любые хронические поведенческие изменения. Продолжительность исследования зависит от модели приложения/травмы/заболевания, используется для изучения.

  1. Откройте поле сетки тестирование
    Примечание: Тест сетки 1 m2 площадь с стены 40 см и был построен дом. Дно разделена на девять квадратов через ярко цветные ленты (рис. 1А). Для использования автоматизированных BVAS важно, что цвет линии и сетки контрастируют с крыса. Здесь были использованы белых крысах Sprague-Dawley; Таким образом изменяется фон сетки был окрашен в чёрный цвет, и линии были созданы с яркой розовой лентой.
    1. Подопытных животных 2 x в неделю для всех тестов, включая за неделю до начала исследования для того, чтобы создать базовый показатель для использования в последующих расчетов.
    2. Очистите все тестирования оборудования с sterilant, на основе диоксида хлора, в начале каждой сессии тестирования и между каждого животного.
    3. Принести животных в комнату для тестирования и позволяют им приспособиться к номер за 20 мин до начала испытания.
    4. Начало съемок и место животного в центре сетки, стоящие вдали от исследователя, чтобы начать тест сетки.
    5. Разрешить животное для запуска свободно на 3 мин, в то время как записываемого видео от выше.
    6. Остановить съемки, когда 3 мин закончился период времени и вернуть его домой клетку животного. Очистите сетку с хлора на основе двуокиси sterilant, заботясь, чтобы полностью высушить поверхность перед началом тестирования. Проверьте каждое животное 1 x за сессию.
  2. Лестница тестирование
    Примечание: Тест лестница был построен дом и состоит из двух акриловые боковых стенок, каждый 1 м в длину, соединены ступенями диаметром 3 мм на расстоянии промежутки 2 см (рис. 2). Животные требуют недели обучения лестнице перед началом официального тестирования. Нет никакой разницы между обучения и тестирования протокола. Обратите внимание, что обучение не нужно быть снятым.
    1. Для использования с BVAS покрывать стену позади лестница с черный плакат борту и определить уровень перекладины, начала и окончания линий с яркой лентой, чтобы создать контраст с белых крыс.
    2. Подопытных животных 2 x в неделю для всех тестов, включая за неделю до начала исследования для создания Оценка исходных условий для использования в последующих расчетов.
    3. Очистите все тестирования оборудования с sterilant, на основе диоксида хлора, в начале каждой сессии тестирования и между каждого животного.
    4. Принести животных в комнату для тестирования и позволяют им приспособиться к номер за 20 мин до начала испытания.
    5. Место животное в клетке очистить временные перед началом тестирования лестница.
      Примечание: Временный клетка является краткосрочным клетке держать животное, пока клетка животного дома используется в конце лестницы. Существует нет возраста предвзятости как всех животных, используемых в исследовании того же возраста и полного тестирования в течение того же периода времени. Элемент управления, используемый здесь это наивно животное никогда не получив хирургии.
    6. Установите аппарат лестнице вплоть до диапазона две клетки; Клетка начала чистой клетке, и конца клетка животного живой клетке, стимул для завершения выполнения.
    7. Поместите фотокамеру на штатив, сосредоточены на длину лестницы. Расширение штатив, поэтому объектив камеры на высоте ступеньки лестницы. Установите камеру, так что ступеньки точно выровнены с объективом как это важно для алгоритма обнаружения скольжения в BVAS коде.
    8. Старт записи видео и позволяют крысиного начать запуск, держа их передние лапы над первой ступеньки лестницы. Разрешить животное, чтобы перейти на лестнице без посторонней помощи.
    9. Разрешить животное, чтобы перейти от линии старта до финиша в своем собственном темпе во время съемок. Конец видео записи и удалить животное из лестница после запуска животное.
    10. Рассмотрим запуск неудачного запуска, если животное поворачивает вокруг или остается застойные для 20 s. конце видео-записи и удалить животное из лестница, если животное не удается запустить. Назначьте штраф Оценка для неудачных запусков, что эквивалентно медленное время, записанная во время предоперационного базового тестирования.
    11. Убедитесь, что каждое животное завершает 5 работает на тестирование день и дать им 1 мин период отдыха между каждого разбирательства.
      Примечание: В этом исследовании, животные были испытания 2 x в неделю в течение 8 недель. Однако намечено на усмотрение исследователя.

2. файл хранения и именования

Примечание: Код BVAS использует специально назначенным видео файлов и папок, именовании так, что видео может быть надежно разбор и надлежащим образом проанализированы. В настоящее время не поддерживаются различные соглашения об именовании. После завершения сессии тестирования видео файл сохраняется в расположении по умолчанию с именем по умолчанию.

  1. Индивидуальные видео именования
    1. Имя каждого видео с животного обозначение для всех сетки тестирование видео.
    2. Соберите 5 лестница видео за тестирование сессии для каждого животного. Выберите все пять видео и переименовать первое видео, используя обозначение животного. Например, если имя животного — «C1NS», файлы именуются «C1NS (1)», «C1NS (2)», «C1NS (3)», и т.д.
  2. Именование папки хранения
    1. Снимать видео, теперь с именем после каждого животного и поместите полученные файлы в своей папке хранения. Имя этой папки, используя следующие Конвенции: «TestingWeek_TestMode_MM_DD_YY».
      Примечание: К примеру, если эта папка содержит первую неделю сетки видео и был снят на 1 январяst, 2018, папке Холдинг эти видео называется «Week1_GridTest_01_01_18».
    2. Место это специально именованную папку в другую папку, которая будет обозначать более широкого исследования, что этот набор экспериментов принадлежит.
      Примечание: Существует не именования требования к системе дерево папок держать исследования и тестирование в разных режимах организовал. Единственная папка, система выбирает папка Холдинг видео, названный в шаге 2.2.1.
  3. Создание файла электронной таблицы
    1. Использование внешней программы электронных таблиц (см. Таблицу материалы), создайте новый файл пустой таблицы для хранения данных для каждого исследования и режим тестирования.
      Примечание: Существует без имен или хранения требования к размещению для этого файла. Каждое исследование требует двух табличных файлов для использования с системой, один для тестирования сетки и один для тестирования лестница. Оставьте пустым эти файлы в настоящее время.
    2. Проверьте, чтобы убедиться, что эти файлы электронных таблиц не открыты на любых компьютерах во время BVAS.
      Примечание: Если BVAS пытается открыть файл электронной таблицы, который уже открыт, то это приведет к ошибке.

3. Установка системы

Примечание: BVAS был построен и протестирован на PC операционных систем и использует во время выполнения компоненты от простых и легко доступны, кодирование программного обеспечения. В настоящее время не поддерживаются другие конфигурации системы.

  1. Установка последней версии BVAS
    1. Запустите установщик, дважды щелкнув значок установщика 'BVASX. XXinstaller'. «X.XX» это номер текущей версии, в настоящее время 'BVAS3.30installer'.
      Примечание: Это с открытым исходным кодом. Свяжитесь с соответствующим автором для самой последней версии.
    2. Следуйте инструкциям на экране для установки BVAS.
      Примечание: Программа установки проверит систему для правильной версии программного обеспечения (например., MATLAB выполнения) и если он не найден, он будет устанавливать программное обеспечение из Интернета.
    3. После установки, запустите программу, нажав кнопку 'BVAS.exe' файла.

4. Система использования

  1. Открытие программы
    1. Дважды щелкните на значке программы BVAS воспитывать в BVAS главное меню, которое позволяет следующие параметры: «Анализ Grid», «Анализ лестница», «Лестница обзор» или «завершить».
      Примечание: Существует также раскрывающегося меню, расположенного в верхнем левом углу, с надписью «Параметры электронной почты» (рис. 3А).
  2. Настройки электронной почты
    1. Нажмите на раскрывающееся меню «Настройки электронной почты» и выберите «изменить электронный адрес назначения».
    2. Введите предпочитаемый адрес электронной почты для получения обновлений на анализ и нажмите «OK». Выберите «Отмена», чтобы не изменить адрес электронной почты в настоящее время сохраняется.
    3. Нажмите кнопку «Отправить проверить Email», чтобы отправить тестовое сообщение на адрес электронной почты в настоящее время сохраняются в системе. Закрыть 'Отправлено!' всплывающее окно, означающий завершение теста.
  3. Открытые поля сетки тест анализ
    1. Выберите «Анализ Grid» на экране верхнего меню.
    2. Обеспечения, переключить кнопку с надписью «Видео/всей сессии/участок данных» является отображение всей сессии для завершения анализа на целый набор тестирования сессии видео.
    3. Используйте кнопку «...» рядом с верхней поле ввода для поиска в файловой системе, чтобы найти файл видео для анализа. Выберите папку, помечены в стиле обсуждали на шаге 2.2.1.
    4. Использовать... кнопку рядом с полем ввода ниже для просмотра файловой системы выберите файл электронной таблицы, в котором для хранения данных.
      Примечание: Обратите внимание, что, а также вывод данных в файл электронной таблицы, данные полный путь для каждого видео хранится в файле данных (.mat) в той же папке, которая содержит видео, выбранного в шаге 4.3.3.
    5. Установите выключатель, упомянутый в шаге 4.3.2 для «Одного видео» для завершения анализа на одном видео.
    6. Использовать... кнопку рядом с верхней поле ввода для поиска в файловой системе, чтобы найти файл видео для анализа.
    7. Использовать... кнопку рядом с полем ввода ниже для просмотра файловой системы выберите папку для сохранения файла данных (.mat), полученный из единого анализа видео.
      Примечание: Файл данных будет назван видео, который назван животного.
    8. Выберите «Выходные данные» переключения, упомянутый в шаге 4.3.2. для вывода данных из ранее проанализированных сетки видео. Примеры этой диаграмме данные приведены в цифры 1B и 1 C.
    9. Использовать... кнопку рядом с полем ввода верхней для просмотра файловой системы выберите файл видео данных ранее созданный сетки. Выберите 'Go!' для создания сюжет и данных фигуры.
      Примечание: Эта функция также создает текстовый файл, названный же и расположен в том же каталоге, что и файл данных, который имеет животное run данных в нем.
    10. После того как оба необходимые файлы были расположены, выберите 'Go!' начать видео-анализа. Обратите внимание, что кнопка «возвращения» будет открыть верхнего меню и кнопку «выход» будет полностью закрыть программу. Выберите переключатель «Отладки дисплей» Показать визуальное представление алгоритма слежения (цифры 3 c и 3D).
    11. Выберите 'Go!' для запуска процесса анализа. Просмотрите изображения каждого видео на экране оппонентом. Используйте кнопки «следующий» и «предыдущий» страницы, если есть более чем пяти видео.
    12. Довести до ручного выбора меню, выберите кнопку «редактировать», если существует не зеленые линии или «зеленой линии», как представляется, не в правильной площади вокруг области тестирования. Чтобы изменить углы, выберите кнопку «Изменить углы».
      Примечание: Кнопки «Следующий кадр» изменяет представитель изображение на следующий кадр видео в вопрос. Выберите кнопку «Следующий кадр», если кадр автоматически затруднен или не в фокусе.
    13. Следуйте инструкциям в право представителя изображения для выбора области тестирования и нажмите «Enter» для завершения процесса отбора.
      Примечание: Выбранный зеленые линии будут отображаться на представителя изображение.
    14. Выберите «сделал» чтобы сохранить выбор и вернуться в окно Обозреватель.
    15. Выберите центр «сделал» кнопку, чтобы начать процесс полного анализа, когда области сетки для каждого видео выбрана правильно. Разрешить выполнение программы, и после завершения, появится запрос успеха.
      Примечание: Полный анализ сессии видео может занять некоторое время, примерно в 10 мин на животное.
  4. Анализ теста лестница
    Примечание: Протокол для анализа первоначальных лестница очень похож на протокол, изложенные в 4.3.10–4.3.15 шаги. Заметные различия до эти шаги заключаются в следующем:
    1. Выберите «Лестница анализа» в верхнем меню, чтобы открыть меню Анализ лестница.
    2. Просмотр двух вариантов в рычаг, «Видео» и «Всей сессии» (Рисунок 3B).
    3. С «Всей сессии», выберите верхний ввод... кнопку, чтобы выбрать папку с видео лестница, названный в шаг 2.2.1.Select нижнем... кнопку, чтобы выбрать папку для сохранения в папку с данными из лестница видео для последующего просмотра.
    4. Если «Одного видео» выбран, выберите видео файл с верхней... кнопку и расположение же шаг 4.4.3.
    5. Выберите 'Go!' начать процесс анализа и воспитывать экран рецензент уголок лестница теста.
    6. Выполните шаги 4.3.10–4.3.15 так же для лестницы для сетки. Разрешить выполнение программы, и после завершения, появится запрос успеха.
      Примечание: Если что-то пойдет не так во время анализа, электронное сообщение отправляется на адрес электронной почты, введенные на шаге 4.2.2. По завершении анализа любого рода завершения почте один и тот же адрес электронной почты.
  5. Обзор изображений лестница
    Примечание: Следующий протокол является пересмотреть ранее проанализированы лестница видео для подтверждения каких-либо сбоев и Лапа скользит. Обратите внимание, что файлы электронных таблиц для пересечения лестница не создаются для просмотра до завершения «Лестница изображение обзор» (шаги 4.5.1–4.5.5).
    1. Из верхнего меню выберите «Обзор изображения лестница». Это приносит вверх экрана выберите файл обзора лестница.
    2. Выберите верхний... кнопку, чтобы выбрать папку файлов данных.
      Примечание: Файлы сохраняются в папке, выбранной в шаге 4.4.2 и присваиваются имена в следующем формате: «M1_D1_Y1 лестница видео сессии HH_MM M2_D2_YYYY». M1, D1 и Y1 являются даты анализируемого сессии. «Лестница видео сессии» будет читать «Одного видео анализ», если только один видео было проанализировано. HH_MM и M2_D2_YYYY являются время и дата, который был начат в ходе обзорной сессии.
    3. Выберите внизу..., чтобы выбрать файл таблицы, созданный для изучения.
    4. Выберите 'Go!' чтобы начать процесс проверки вручную.
    5. Посмотреть меню рецензента данные автоматически открыт лестница. При обнаружении скольжения, используйте «Следующий кадр» и «Последний кадр» кнопки проверить любой последовательно Записанная кадры, если таковые имеются.
    6. Используйте рычаг скольжения для обозначения, что нога крысы поскользнулся. Оставьте рычаг на «No скольжения» если обнаружение ложных положительных. Нажмите кнопку «Save/продолжить», чтобы перейти к следующему обнаружения (рисA).
    7. В случае сбоя используйте переключатель для обозначения ли отказ из-за разворота (где крыса повернуто вокруг во время запуска) или застоя (где крыса не смог завершить запуск своевременно).
    8. Нажмите кнопку «Save/продолжить», чтобы перейти к следующему обнаружения. На последнего обнаружения нажмите кнопку «Сохранить/продолжить» для завершения анализа и сохранить данные в файл электронной таблицы, указанного ранее. Уволить уведомление о выполнении.
      Примечание: После завершения обзора, папке, которая рассматривалась переименовывается «Обзор M1_D1_Y1 лестница видео сессии HH_MM M2_D2_YYYY».

5. вывод данных анализа

  1. Сетка таблицы файлов
    1. Найдите данные, созданные в файле электронной таблицы от сетки каждого видео.
      Примечание: Столбцы являются слева направо следующим образом: животных имя, Дата проведения испытания, неделю исследования, общее расстояние ездил, общее время остановился, достичь максимальной скорости, поворачивает вправо, влево поворачивает, и линия сетки кресты (рис. 1D).
    2. Использование этих показателей для количественной оценки валового мотор производительности и создания сравнение участков между животными и моменты времени.
  2. Файл электронной таблицы лестница
    1. Найдите данные, созданные в файле электронной таблицы от каждого видео лестница после провала и Лапа скольжения обзора.
      Примечание: Столбцы являются слева направо следующим образом: животных имя, номер 1 – 5, неделю исследования числа, даты теста, типа выполнения (успешный или неуспешный), время выполнения за успехи, процент завершения, лапа скользит на каждой лапе и режима отказов. Время столбец остается пустым для сбоя и столбце режиме отказа будет читать разворота или застоя (рис. 2B).
    2. Использование этих показателей для количественной оценки тонкой моторные производительности и создания сравнение участков между животными и моменты времени.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Следующие методы, представленные здесь крысы завершил открытое поле сетки и лестница тесты 2 x в неделю. Данные были проанализированы с помощью BVAS и вручную с секундомером, обучение и начинающих рецензентов. Представленные результаты являются в среднем необработанные показатели загрузок от одного элемента управления, не имплантированных животного за 8 неделю исследования, где неделю «0» соответствует базового тестирования. Обратите внимание, что существует не тестирование в течение недели 1, как это было в неделю отдыха для животных хирургия. Потому что в открытом поле сетке протестированных 1 x в день, лестница является тестирование 5 x в день и есть два тестирования дней в неделю, есть образец 16 испытаний для открытого поля сетки, то есть 80 испытаний лестница теста в том же 8-недельный период времени.

BVAS против ручной анализ:
Для подтверждения соответствия системе BVAS и проверять его вручную анализа, результаты для линии сетки пересекают и лестница, пересекая время были по сравнению с ручной результаты трех экспертов-рецензентов (n = 3) как «золотой стандарт». Начинающие пользователи (n = 7) также рассмотрела оба данных вручную и с помощью BVAS. Для проверки, исправления каждого рецензента рассмотрены же один день экспериментов для одного животного (сетка тестирование = один видео/суда; лестница тестирование = пять независимых испытаний). Результаты теста сетки открытом поле показал, что экспертам были более последовательным, чем начинающие рецензенты были (а дисперсия 0 против дисперсия 17.1, соответственно), но при использовании BVAS, был нулевой дисперсия для экспертов и начинающих пользователей ( Рисунок 4 A). Аналогичным образом, результаты теста лестница показал, что экспертам были более последовательным, чем начинающие рецензенты были (~3.5x больше: a дисперсия 0.120 против дисперсии 0.414, соответственно), но при использовании BVAS, там был снова Нулевой дисперсия для экспертов и начинающих пользователей (Рисунок 4B).

Таким образом, где возможно, поведение метрики для открытого поля сетки и лестница испытаний были количественно вручную пользователем же экспертов и по сравнению с результаты, полученные с помощью BVAS. Здесь были оценены результаты из всех включенных животных во время экспериментов. Все ошибки сообщается как Среднеквадратичная ошибка среднего значения (SEM), если не сообщили, в противном случае. Разница между этими двумя методами варьировались от в среднем 0,64 ± 0,06 s для испытания лестница и 3,56 ± 0,53 линий для сетки теста. Средняя разница для испытания сетки открытом поле в течение 8 недель между двумя методами был 11.13 ± 3,03%. Средняя разница для теста лестница в течение 8 недель между двумя методами был 9,05 ± 1,07%. После уравнение 1рассчитывался процент разницы между двумя методами.

Уравнение 1:Equation 1

Примечание также для лестницы испытания времени, сбор данных вручную только точные 1 s (которая может меняться в зависимости от устройства, используемого для держать время), в то время как BVAS точное обратное значение частоты кадров видео пересматривается. Например если видео снят на 15 кадров в секунду, BVAS данных является точнымй 1/15 секунды.

Открытые поля сетки тест:
После ранее опубликованные протоколы12,13, животных было разрешено свободно запускать в открытом поле сетки тест на 3 мин для измерения их валового двигательные функции и подчеркнуть поведение. Видео, записанная во время тестирования было проанализировано, с помощью BVAS для количественного определения необработанные показатели для максимальной скорости, общее расстояние, количество линий сетки пересекли и процент правые повороты, достигнутые животных (рис. 5). Хотя эти данные только представитель одного животного, тенденции наблюдались на протяжении изучения увеличение максимальной скорости достигнуто, увеличение общее расстояние ездил, и увеличение числа линии сетки пересекают. Неудивительно, что при сравнении друг с другом, общее расстояние ездил, и общей линии сетки пересекают была сильная положительная корреляция. Сравнивая ручной квантификации для количественного определения сетки BVAS выявлены сопоставимые результаты (рис. 5C). Для этого конкретного животного процент правые повороты во многом завис между 40% и 50% (рис. 5D). Следует отметить метрики для всего пройденного расстояния, максимальная скорость и направление поворота смогли вручную быть количественно и представляют собой еще один особенность автоматизированной программы BVAS.

Лестница тест:
Как сообщалось ранее,4,14тестирование лестница была завершена для измерения скоординированные хватки и тонкой моторики. Видео, записанная во время тестирования было проанализировано, с помощью BVAS для количественного определения необработанные показатели для время крест и количество лапы скользит (рис. 6). В этом животном в время, чтобы пересечь по лестнице, следуют с увеличением времени, начиная примерно неделю 4 понижательный тренд. Сравнивая ручной квантификации для BVAS пересечения время количественной оценки показали сопоставимые результаты(Рисунок 6). Как животное представил нехирургических управления, лапы скользит были нечастыми и сопоставимых в число между левой и правой лапе (Рисунок 6B).

Figure 1
Рисунок 1 : Пример результатов тестирования открытого поля сетки. (A) Эта панель показывает поведенческие тесты 1 m2 открыть тестирования с черным фоном и линии розовый сетки. (B) это пример участка одного животного 3-мин сетки запуска. Это животное сделал одну цепь сетки и затем оставалась в основном стационарные на оставшуюся часть времени. O красный и Икса обозначения где алгоритм обнаружения очередь обнаружен слева (O) или повернуть направо (X). (C) это второй пример участка одного животного 3-мин сетки запуска. Это животное было чрезвычайно активную деятельность на весь период тестирования 3-мин. O красный и Икса обозначения где алгоритм обнаружения очередь обнаружен слева (O) или повернуть направо (X). (D) это пример выходных данных в файле данных для двух запусков, видели в группах B и C. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 2
Рисунок 2 : Пример экрана рецензент данных лестнице. (A) Эта группа показывает лестница данных рецензент экран, полный с скриншот демонстрирует set-up тест лестница. Этот экран является, где пользователь подтвердит обнаруженных скользит и сбоях. Этот пример показывает положительно обнаруженных скольжения правой передней лапой. (B) это пример выходных данных в файле данных для запуска лестница, был рассмотрен в группе A. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 3
Рисунок 3 : Пример анализа экранов BVAS. (A) Эта группа отображается в верхнем меню BVAS. Обратите внимание на четыре кнопки вдоль нижней и Параметры электронной почты раскрывающегося меню в левом верхнем углу. (B) это пример экрана выбора файла, в этом случае для анализа лестница видео. (C) это пример отладки анализа для просмотра видео испытания сетки. Это демонстрирует алгоритм обнаружения в ходе анализа теста сетки. (D) Эта группа показывает пример отладки анализа для просмотра тест лестница видео. Это демонстрирует алгоритм обнаружения в ходе анализа теста лестница. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 4
Рисунок 4 : Пример экспертов и начинающих, результаты тестирования. Эти панели показывают результаты руководства и BVAS экспертов и начинающих, тестирование на (A) количество линий сетки перешли на открытом поле сетки тест и (B) время, чтобы крест на тест лестница. Для обоих тестов результаты показали, что опытные пользователи имели более низкую дисперсию, чем начинающих пользователей для анализа вручную, в то время как с помощью BVAS привело к нулевой дисперсия, независимо от опыта пользователя. Стандартное отклонение сообщается. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 5
Рисунок 5 : Представитель открыть результаты теста поля сетки. Эти панели показывают результаты тестирования сетки представитель открытое поле для животных-имплантированные управления для (A) максимальная скорость достигнута, (B) общее пройденное, (C) общее количество линий сетки пересекли и (D) процент правые повороты, сделанные животного. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 6
Рисунок 6 : Результаты испытаний представитель лестница. Эти панели показывают результаты испытаний представитель лестница для животного-имплантированные управления для (A) время, чтобы пересечь лестница и (B) число о право - и слева фронт Лапа скользит. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Наиболее важных часть протокола для обеспечения сильной анализ является последовательной съемки. Если видео хорошо освещены и снимался в правильном положении, как описано в разделе первого протокола, система будет в состоянии сделать точный анализ. Как и с любой проблемой обработки изображений, работу, проделанную в предварительной обработки будет делать пост-обработки более точным и простым. Таким образом убедившись, что аппарат и животных хорошо освещенные во время тестирования и любые тени или другие движения в кадре хранится до минимума будет означать, что BVAS могут функционировать на более высокий уровень точности.

Может использоваться протокол, представленные здесь можно воспроизвести и эффективно анализировать результаты от общей и мелкой моторики, тестирование в грызунов через открытую область сетки и тест лестница. Кроме того это уменьшает вероятность человеческой ошибки или предвзятости в процессе анализа, как анализ данных дополняется основном самостоятельно функционирующих компьютер без каких-либо ввода данных пользователем. Благодаря этой функции BVAS система может использоваться с тем же уровнем точности как экспертов, так и начинающих пользователей. Программа BVAS является самостоятельной проверки, легко осуществить и недорогой для использования. Кроме того код может быть адаптирована к индивидуальным потребностям исследователь. Например код сетки открытое поле может использоваться для анализа разнообразных метрик, включая общее расстояние, максимальная скорость достигнута, и количество левый и правый повороты и вероятно могут быть легко изменены для отслеживания в лабиринте воды или вынуждены плавать t Спросите. Код можно внести дополнительные изменения для учета различных освещения, различия в сетке и цвет линии лестница и различия в животных цвета. Хотя тестирование аппарат и BVAS код, приведенный здесь были предназначены для их использования в крыса исследования, мы ожидаем, что либо может масштабироваться вверх или вниз для использования с различные размера животных, хотя это не было проверено на сегодняшний день.

Как с всеми поведение тестирования и анализа данных, важно для поддержания максимально возможного изучения и последующего анализа согласованности. Хотя представленные BVAS значительно снижает любую зависимость от человеческого фактора для анализа данных, человека дисперсии могут вступить в игру с исследователь работает с животными и обработка процедуры15. Кроме того изменения в тестирования расположение16 или жилищного строительства и земледелия условиях17 также могут повлиять на результаты. В то время как BVAS могут быть обновлены с учетом освещения и угла камеры, такие факторы, как пахнет, персонала или диета может только быть приходилось во время исследования. Таким образом исследователи следует с осторожностью, чтобы оставаться как можно более последовательными в животных испытаний и жилищных условий, тестирование персонала и аналитических методов, среди других.

BVAS — роман из-за его составные обнаружения системы. Каждый кадр видео передается через несколько фильтров изображений для создания двоичного масок, калиброванные искать крыса в кадре. Каждой возможной крысы формы затем оценивается по системе на его вероятность крыса. Этот рейтинг факторов в размер, количество фильтров, что форма обнаруживается и последнего известного местоположения и предсказал местоположение животного, на основе предыдущих траектории. Это делает для сильной животных обнаружения, которые могут преодолеть большинство вопросов, которые возникают на основе теней и изменения освещения. В отличие от нынешних систем коммерчески доступных животных отслеживания этот метод не требует каких-либо изменений для животных, чтобы сделать его более видимым и использует единый стандарт скорость веб-камеры для записи видео. Система BVAS является также улучшением обычных вручную количественных поведение тестирования, потому что все метрики, которые выводятся объективно измерены от видео. Человека количественных поведенческие исследования будет иметь некоторые субъективности в природе, как исследователь решает образовывает лапы скольжения и линия сетки крест.

Система требует несколько конкретных установки для работы в его полном возможностей. Хотя это позволяет адаптировать систему к изменениям в аппарат, он в настоящее время потребует некоторых беглости в компьютере кодирования для редактирования кода. С некоторыми кодирования беглости устранение неисправностей производится легко потому, что ошибка уведомление электронной почты включают полный ошибка индикация информации. Если не в идеальной резолюции или частоту кадров (1080 p, 15 fps) видео, кормили в систему, пользователь имеет предупредил через предупреждающее сообщение. Это изменение будет влиять на точность функционирования системы, но он все еще может работать на нижнем резолюции видео. Любое освещение или тень проблемы, которые вызывают ошибку во время анализа приведет к динамической ошибки сообщение, отправленное на введенный пользователем адрес электронной почты. Пользователь может затем использовать средство просмотра отладки смотреть покадрового анализа понять, какие проблемы возникли. Сообщение об ошибке включает также ошибка отчет, так что если это является проблемой кодирования, она может решаться просто.

В будущем BVAS система может быть в состоянии далее адаптировать без знания синтаксиса от кодирования программного обеспечения. Помимо отслеживания параметров меню может позволить пользователю выбрать цвет линий сетки и животных, просто и удобно. Отслеживание тест лестница будет также увеличение точности с возможным добавлением Каскад детектора объекта в коде и лучше буровой установки освещения лестницы сопровождать тест лестница и съемки аппарат. Таким образом мы ожидаем, что в BVAS системе, описанной здесь может осуществляться легко в массив поведенческих и моторные функции задач, охватывающих широкий спектр болезней и травм моделей.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы не имеют ничего сообщать.

Acknowledgments

Это исследование было поддержано обзор заслуги # B1495-R (с Джеффри р. Capadona) и начале карьеры премии президента для ученых и инженеров (PECASE) (для Джеффри р. Capadona) из департамента Соединенных Штатов Америки дел реабилитации ветеранов Исследования и развития службы. Кроме того эта работа частично поддерживалась Управлением из помощника министра обороны по вопросам здравоохранения через Peer обзор медицинских исследований программы под № премии W81XWH-15-1-0608. Авторы признают источник для своих летних исследований финансовой поддержки. Содержимое не представляют взгляды департамента Соединенных Штатов по делам ветеранов или правительства Соединенных Штатов. Авторы хотели бы поблагодарить Хироюки Arakawa в ядре поведение грызунов КЕЙЗА за его руководство в разработке и грызунов поведенческих протоколы испытаний. Авторы также хотели бы поблагодарить Джеймса Дрейк и Кевин Talbot от КЕЙЗА Департамент механической и аэрокосмической инженерии за их помощь в проектировании и производстве теста грызунов лестница.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Sprague Dawley rats, male, 201-225 g Charles River CD
Webcam HD Pro c920 Logitec 960-000764
Excel Microsoft N/A
Matalb 2017a, Computer Vision System Toolbox Mathworks N/A
Open field grid test Made in-house at Case Western Reserve University N/A
Ladder test Made in-house at Case Western Reserve University N/A

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Beery, A. K., Kaufer, D. Stress, social behavior, and resilience: insights from rodents. Neurobiology of Stress. 1, 116-127 (2015).
  2. Crawley, J. N. Behavioral phenotyping of rodents. Comparative Medicine. 53, 140-146 (2003).
  3. Wolf, A., Bauer, B., Abner, E. L., Ashkenazy-Frolinger, T., Hartz, A. M. A Comprehensive Behavioral Test Battery to Assess Learning and Memory in 129S6/Tg2576 Mice. PLoS One. 11, 0147733 (2016).
  4. Metz, G. A., Whishaw, I. Q. Cortical and subcortical lesions impair skilled walking in the ladder rung walking test: a new task to evaluate fore- and hindlimb stepping, placing, and co-ordination. Journal of Neuroscience Methods. 115, 169-179 (2002).
  5. Bailey, K. R., Crawley, J. N. Anxiety-Related Behaviors in Mice. Methods of Behavior Analysis in Neuroscience. Buccafusco, J. J. , CRC Press/Taylor & Francis. Boca Raton, FL. chapter 5 (2009).
  6. Prut, L., Belzung, C. The open field as a paradigm to measure the effects of drugs on anxiety-like behaviors: a review. European Journal of Pharmacology. 463, 3-33 (2003).
  7. Porsolt, R. D., Bertin, A., Jalfre, M. Behavioral despair in mice: a primary screening test for antidepressants. Archives Internationales de Pharmacodynamie et de Thérapie. 229, 327-336 (1977).
  8. Porsolt, R. D., Brossard, G., Hautbois, C., Roux, S. Rodent models of depression: forced swimming and tail suspension behavioral despair tests in rats and mice. Current Protocols in Neuroscience. , Chapter 8, Unit 8 10 (2001).
  9. Dunham, N. W., Miya, T. S. A note on a simple apparatus for detecting neurological deficit in rats and mice. Journal of the American Pharmaceutical Association. 46, 208-209 (1957).
  10. Forstmeier, W., Wagenmakers, E. J., Parker, T. H. Detecting and avoiding likely false-positive findings - a practical guide. Biological Reviews of the Cambridge Philosophical Society. 92, 1941-1968 (2017).
  11. Reason, J. Human error: models and management. The Western Journal of Medicine. 172, 393-396 (2000).
  12. Goss-Varley, M. Rodent Behavioral Testing to Assess Functional Deficits Caused by Microelectrode Implantation in the Rat Motor Cortex. Journal of Visualized Experiments. , (2018).
  13. Goss-Varley, M., et al. Microelectrode implantation in motor cortex causes fine motor deficit: Implications on potential considerations to Brain Computer Interfacing and Human Augmentation. Scientific Reports. 7, 15254 (2017).
  14. Metz, G. A., Whishaw, I. Q. The ladder rung walking task: a scoring system and its practical application. Journal of Visual Experiments. (28), e1204 (2009).
  15. Chesler, E. J., Wilson, S. G., Lariviere, W. R., Rodriguez-Zas, S. L., Mogil, J. S. Influences of laboratory environment on behavior. Nature Neuroscience. 5, 1101-1102 (2002).
  16. Crabbe, J. C., Wahlsten, D., Dudek, B. C. Genetics of mouse behavior: interactions with laboratory environment. Science. 284, 1670-1672 (1999).
  17. Richter, S. H., Garner, J. P., Auer, C., Kunert, J., Wurbel, H. Systematic variation improves reproducibility of animal experiments. Nature Methods. 7, 167-168 (2010).

Tags

Поведение выпуск 138 поведение крыса лестница открытом поле сетки отслеживание алгоритм поведенческий анализ анализ движения
Роман одного животного моторную функцию отслеживания системы с помощью простой, легко доступных программного обеспечения
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Dona, K. R., Goss-Varley, M.,More

Dona, K. R., Goss-Varley, M., Shoffstall, A. J., Capadona, J. R. A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software. J. Vis. Exp. (138), e57917, doi:10.3791/57917 (2018).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter