소설 동물 모터 기능 추적 간단 하 고 쉽게 사용할 수 있는 소프트웨어를 사용 하 여 시스템

Summary

현재의 연구는 쥐에 있는 모터 적자의 정량화를 자동화 목적입니다. 초기 평가 모델 모터 손해는 intracortical microelectrode 주입 모터 피 질에서 평가 합니다. 우리는 개발에 쉽게 적응할 수 있는 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어를 사용 하 여 추적 알고리즘의 사용을 보고 합니다.

Abstract

우리는 최근에 즉각적이 고 지속적인 모터 적자 결과 쥐의 모터 corteces intracortical microelectrodes 이식 증명 하고있다. 총 모터 기능을 측정 하는 오픈 필드 그리드 테스트 및 정밀한 모터 기능을 측정 하는 사다리 테스트 통해 모터 장애 정량 수동으로 했다. 여기, 우리가 우리의 사용자 정의 Capadona 행동 비디오 분석 시스템을 사용 하 여 비디오 기록 테스트의 자동화 된 정량화에 대 한 기술 토론: 그리드와 사다리 테스트, 또는 BVAS. 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어 활용 ( 테이블의 자료를 참조),이 프로그램 오픈 필드 눈금에 사다리 테스트 단일 동물의 추적에 대 한 수 있습니다. 필드 눈금, 추적 코드 임계값 강도 대 한 비디오, 그리드 테스트의 3 분 기간 동안 쥐의 위치를 추적 열고 경로 분석. 그것은 다음 계산 하 고 주행 한 총 거리, 최대 속도 달성, 왼쪽 및 오른 회전 수 및 쥐로 그리드 라인의 총 수에 대 한 측정을 반환 합니다. 사다리 추적, 코드 다시 임계값, 사다리에 걸쳐 쥐의 움직임을 추적 하는 강도 대 한 비디오 및 반환 계산된 측정 사다리를 건너 쥐 걸린 시간을 포함 하 여, 발 수의 비행기 아래 발생 전표는 사다리 가로 대, 그리고 침체 또는 반전으로 인 한 실패의 부각. 우리는 여기에 개발 된 BVAS 많은 부상 또는 질병 모델을 포함 하는 응용 프로그램의 다양 한 모터 기능 분석을 위해 채택 될 수 있다 구상.

Introduction

기능 및 행동 모터 및 인지 장애^1,2,3을 평가 하기 위해 많은 설립된 방법이 있다. 더 일반적으로 고용된 방법 중 일부 발 배치를 통해 정밀한 모터 기능 테스트, 스테핑, 사다리 테스트⁴, 총 모터 기능과 스트레스 행동을 통해 오픈 필드 그리드 테스트^{5 테스트에 사지 조정 포함 ,6}, 두려움, 우울증, 그리고 절망 을 통해 강제 수영 테스트^7,8 또는 회전자 봉⁹테스트. 그러나, 이러한 방법의 많은 인간 연구원은 "점수"는 동물 또는 그것의 성과 주관적으로 판단에 의존. 주관적인 인간의 평가 대 한 필요성은 뿐만 아니라 연구 바이어스의 고의 또는 의도 하지 않은 영향에 대 한 기회를 제공 하는 연구¹⁰생성 및 데이터의 분석을 저하 수 있습니다. 데이터의 추가, 주관적인 평가 또한 부정확 한 데이터 표현의 위험을 선물 한다 건 망 증, 불 쌍 한 동기 부여, 부적 절 한 훈련, 또는 과실¹¹을 통해.

우리 최근 오픈 필드 그리드 테스트 및 intracortical microelectrodes^12,13이식 쥐에 사다리 테스트의 사용을 보고 있다. 그 연구에서 결과의 참신 때문에 우리는 즉시 그 고용 시작 및 추가 기능 테스트 실험실에서 많은 지속적인 연구에서. 의도 하지 않은 인간 생성 변화 주관적 평가, 분석 처리량을 향상 시킬 수의 증가에서 발생의 기대에, 우리 행동 테스트 점수, 컴퓨터를 이용한 자동화 된 프로그램을 만들 밖으로 설정 그리고 오류에 대 한 잠재력을 크게 제한.

여기, 우리는 BVAS의 개발에 보고합니다. BVAS는 그로스와 잘 모터 함수, 통계는 오픈 필드 그리드 테스트 및 사다리 테스트를 각각 점수를 컴퓨터 분석을 사용 합니다. 부상 또는 질병, 부상 또는 질병 모델에 의해 발생 가능한 모터 기능 적자를 명료 하 게 하는 결과 사용할 수 있습니다. 분석 코드 행동 테스트 장비 또는 모터 기능의 다양 한 메트릭을 점수 변화에 적응 시킬 수 있다. 따라서, BVAS는 우리의 용도 또는 현재 다른 실험실에 의해 고용 되어 그의 용도 넘어 많은 응용 프로그램에서 구현할 수 있습니다.

참고 열기 필드 그리드와 사다리 테스트 비디오 녹화 필요 합니다. 따라서, 각 테스트 [1080p, 최소 15 초당 프레임 (fps)] 비디오 카메라, 노트북, 및 비디오 데이터를 저장할 공간이 필요 합니다. 두 테스트에 대 한 모든 장치는 프레임에서 볼 수에 대 한 수 있도록 중심된 위치에 카메라를 배치 합니다. 앵커는 삼각대 또는 비 계에 카메라 테스트 기간 동안 이동 하지 않습니다. 가능한 테스트 기구의 가장자리와 평행에 가깝게 비디오 프레임의 가장자리 유지. 반드시 같은 인사는 모든 테스트 완료 객실은 온도 조절 시스템 환. 테스트 룸에 최소한의 변경 과정을 통해 모든 동물에 대 한 같은 공간을 사용 합니다. 시리얼 이나 바나나 칩 동작 테스트를 완료 하는 데 동물을 장려 좋은 보상을 확인 합니다.

Protocol

모든 절차 및 동물 관리 관행에 의해 승인 되었고 루이 스톡 클리블랜드 학과의 재향 군인 담당 센터 기관 동물 의료 및 사용 위원회 수행. 행동 테스트 프로토콜에는 이전에 게시 작업^12,13밀접 하 게 다음과 같습니다.

1. 행동 테스트: 촬영 작업

참고: 여기, 동물 어떤 만성 행동 변화를 감지 하는 8 주 동안 시험 되었다. 연구 기간 연구에 사용 되는 응용 프로그램/상해/질병 모델에 따라 달라 집니다.

1. 필드 표 테스트 오픈
   참고: 그리드 테스트 40cm 벽 1 m² 면적 및 사내 했다. 하단의 9 사각형 통해 밝은 색 테이프 (그림 1A)으로 분할 됩니다. 자동화 된 BVAS의 사용에 대 한 선 및 격자의 색상 쥐와 대조 중요 하다. 여기, 흰색 Sprague Dawley 쥐 사용 되었다; 따라서, 그리드 배경 검정, 그려졌다 고 밝은 분홍색 테이프로 만든 라인.
   1. 2 동물 테스트 x 나중 계산에 사용 하기 위해 기준 점수를 만들기 위해 연구를 시작 하기 전에 주를 포함 한 모든 테스트에 대 한 주당.
   2. 모든 테스트 장비 처음부터 염소 이산화 기반 sterilant와 각 테스트 세션의 고 각 동물 사이 청소.
   3. 테스트 룸에 동물을 가져오고 재판 시작 전 20 분을 위한 공간을 조정 하도록 허용.
   4. 촬영 시작 하 고 동물 그리드 테스트를 시작 하는 연구원, 멀리 직면 눈금의 중앙에 놓습니다.
   5. 동물 비디오 기록 위에서 하는 동안 3 분 동안 자유롭게 실행을 허용 합니다.
   6. 3 분 기간 종료 때 촬영 중지 하 고 그것의 집 감 금에 동물을 반환. 청소는 염소 이산화 기반 sterilant, 완벽 하 게 테스트 하기 전에 표면 건조 하도록 배려와 그리드. 각 동물 1 테스트 x 세션 당.
2. 사다리 테스트
   참고: 사다리 테스트 사내 고 두 아크릴 측 벽, 길이, 2cm 간격 (그림 2) 간격 3 m m 직경 가로 연결 각 1 m의 구성. 동물은 사다리 훈련 공식 테스트를 시작 하기 전에 주를 요구 한다. 훈련과 테스트 프로토콜 사이의 차이가 있다. 참고 훈련 촬영 될 필요가 없습니다.
   1. BVAS와 함께 사용 하기 위해 검은 포스터 보드 사다리 뒤에 벽을 커버 하 고 가로, 시작, 및 백색 쥐와 대조를 만드는 밝은 테이프로 마무리 라인의 레벨을 나타냅니다.
   2. 2 동물 테스트 x 나중 계산에 사용 하기 위해 기준 점수를 만드는 연구를 시작 하기 전에 주를 포함 한 모든 테스트에 대 한 주당.
   3. 모든 테스트 장비 처음부터 염소 이산화 기반 sterilant와 각 테스트 세션의 고 각 동물 사이 청소.
   4. 테스트 룸에 동물을 가져오고 재판 시작 전 20 분을 위한 공간을 조정 하도록 허용.
   5. 장소는 사다리를 테스트 하기 전에 깨끗 한 임시 장에 동물.
      참고: 임시 케이지는 동물의 집 케이지 사다리의 끝에 사용 하는 동안 동물을 단기 케이지. 연구에 사용 하는 모든 동물로 바이어스는 동일한 나이 및 완전 한 테스트는 같은 기간 동안 아무 나이입니다. 여기에 사용 되는 컨트롤은 순진한 동물 수술 받은 적.
   6. Span 2 개의 감 금 소;까지 사다리 장치 설정 시작 케이지 깨끗 한 케이지 이며 끝 케이지는 동물의 생활 케이지, 실행을 완료 하는 인센티브.
   7. 사다리의 길이에 중심, 삼각대에 카메라를 배치 합니다. 그래서 사다리 가로 대의 높이에 카메라의 렌즈는 삼각대를 확장 합니다. 이것이 슬립 감지 알고리즘 BVAS 코드에 대 한 중요 한 가로 대 렌즈와 정확 하 게 정렬 카메라를 배치 합니다.
   8. 비디오 녹화를 시작 하 고 사다리의 첫번째 가로 대에 그들의 정면 발을 눌러 실행을 시작 하는 쥐를 허용. 남의 사다리로 이동 하는 동물을 수 있습니다.
   9. 촬영 하는 동안 그들의 자신의 걸음에 결승에서 이동 하는 동물을 허용 합니다. 비디오 녹화를 끝내 고 동물 실행 완료 되 면 사다리에서 동물을 제거 합니다.
   10. 실패 한 실행 실행을 고려 동물 돌아서 또는 남아 20 정체 끝 비디오 녹화 s. 동물 실행에 실패 하는 경우는 사다리에서 동물을 제거 합니다. 느린 시간 사전 수술 초기 테스트 하는 동안 기록에 실패 한 실행에 대 한 페널티 점수를 할당 합니다.
   11. 각 동물 당 하루 테스트 5 실행 완료 되었는지 확인 하 고 그들에 게 각 재판 사이 1 분 휴식 기간.
       참고:이 연구에서 동물 들이 테스트 2 x 8 주 동안 주 당. 그러나, 기간은 연구자의 재량까지 이다.

2. 파일 저장 및 명명

참고: BVAS 코드 구체적으로 지정 된 비디오 파일 및 폴더 비디오를 안정적으로 구문 분석 하 고 제대로 분석할 수 있도록 명명 규칙을 사용 합니다. 다른 명명 규칙은 현재 지원 되지 않습니다. 테스트 세션의 완료 후 동영상 파일 기본 이름 기본 위치에 저장 됩니다.

1. 개별 비디오 명명
   1. 각 비디오 동영상을 테스트 하는 모든 격자에 대 한 동물의 명칭을 이름.
   2. 각 동물에 대 한 세션을 테스트 당 5 사다리 동영상을 수집 합니다. 모든 5 개의 동영상을 선택 하 고 첫 번째 비디오, 동물의 명칭을 사용 하 여 이름을 바꿉니다. 예를 들어 동물의 이름이 "C1NS" 이면 파일 이름은 "C1NS (1)", "C1NS (2)", "C1NS (3)", 등
2. 저장 폴더 이름 지정
   1. 이제 각 동물의 이름을 따서 동영상 하 고 그들의 자신의 저장 폴더에 파일을 배치. 다음 규칙을 사용 하 여이 폴더의 이름을: "TestingWeek_TestMode_MM_DD_YY".
      참고: 예를 들어,이 폴더 그리드 동영상의 첫 번째 주를 보유 하 고 1 월 1 일에 촬영 되었다^세인트, 2018, 들고이 영화 "Week1_GridTest_01_01_18" 라는 폴더.
   2. 이 구체적으로 명명 된 폴더를 나타내는 것이 실험의 세트는 더 큰 연구에 속하는 다른 폴더에 배치 합니다.
      참고: 폴더 트리 시스템 연구를 계속에 대 한 명명 요구 사항은 없습니다 있습니다 및 조직 테스트 모드. 시스템 선택 유일한 폴더는 폴더 단계 2.2.1에서에서 라는 영화를 들고.
3. 스프레드시트 파일 만들기
   1. 외부 스프레드시트 프로그램을 사용 하 여 ( 테이블의 자료를 참조), 각 연구 및 테스트 모드에 대 한 데이터를 저장 하는 새로운 빈 스프레드시트 파일을 만듭니다.
      참고:이 파일에 대 한 아무 이름 또는 저장 위치 요구 사항이 있습니다. 각 연구 시스템, 그리드 테스트 및 사다리 테스트와 함께 사용 하기 위해 두 개의 스프레드시트 파일이 필요합니다. 빈 지금 동안 이러한 파일을 둡니다.
   2. 이러한 스프레드시트 파일에서 BVAS를 실행 하는 동안 어떤 컴퓨터에서 열려 있지 않습니다 되도록 확인 합니다.
      참고: 경우에 BVAS가 이미 열려 있는 스프레드시트 파일 열려고, 따라서 됩니다 오류가.

3. 시스템 설치

참고:는 BVAS 고 PC 운영 체제를 활용 하 여 런타임 구성 요소를 간단 하 고 쉽게 사용할 수 코딩 소프트웨어 테스트. 다른 시스템 구성은 현재 지원 되지 않습니다.

1. 최신 BVAS 버전 설치
   1. 표시 된 설치 프로그램 아이콘을 두 번 클릭 하 여 설치 프로그램을 실행 'BVASX. XXinstaller'. "X.XX"은 현재 버전 번호, 현재 'BVAS3.30installer'.
      참고: 이것은 오픈 소스 소프트웨어입니다. 가장 최근 버전에 대 한 해당 저자에 문의.
   2. 따라는 화면에서 BVAS을 설치 하는 지시.
      참고: 설치 프로그램에서 시스템 소프트웨어의 올바른 버전을 확인 합니다 (예., MATLAB 런타임) 그것을 찾을 수 없는 경우 그것은 인터넷에서 소프트웨어를 설치할 것 이다.
   3. 일단 설치를 클릭 하 여 프로그램을 실행 합니다 'BVAS.exe' 파일.

4. 시스템 사용

1. 프로그램 열기
   1. 다음 옵션을 수 있는 BVAS 메인 메뉴를 BVAS 프로그램 아이콘을 두 번 클릭: '그리드 분석', '사다리 분석', '사다리 검토', 또는 '종료'.
      참고: 저기 또한 '이메일 설정' (그림 3A) 라는 왼쪽된 상단 모서리에 있는 드롭 다운 메뉴.
2. 전자 메일 설정
   1. '이메일 설정' 드롭 다운 메뉴에서 클릭 하 고 먼저 '변경 이메일 대상'을 선택 합니다.
   2. 분석에 업데이 트를 수신 하 고 '확인'을 선택 합니다를 기본 전자 메일 주소를 입력 합니다. 현재 저장 된 이메일을 변경 하지 하려면 ' 취소'를 선택 합니다.
   3. 테스트 이메일 시스템에 현재 저장 된 이메일을 보내 '테스트 이메일 보내기' 버튼을 클릭 합니다. 닫기는 '이메일 전송!' 테스트의 완성을 의미 합니다 창 팝업.
3. 오픈 필드 그리드 테스트 분석
   1. 상단 메뉴 화면에서 '그리드 분석'을 선택 합니다.
   2. '단일 비디오/전체 세션/플롯 데이터'를 표시 하는 토글 단추 전체 세션 세션 비디오 테스트의 전체 집합에 분석을 표시 하는 확인 하십시오.
   3. 파일 시스템 분석 동영상 파일을 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆에 있는 '...' 버튼을 사용 합니다. 2.2.1 단계에서 설명 하는 스타일에 표시 된 폴더를 선택 합니다.
   4. 활용은... 파일 시스템 데이터를 저장 하는 스프레드시트 파일 선택을 클릭 하 여 검색 낮은 입력된 상자 옆의 단추.
      참고: 유의 뿐만 아니라 출력 데이터를 스프레드시트 파일, 각 비디오에 대 한 전체 경로 데이터 단계 4.3.3에서에서 선택한 동영상을 보유 하는 동일한 디렉터리에 데이터 파일 (.mat)에 저장 됩니다.
   5. 4.3.2 단계에서 언급 한 토글 버튼은 설정 확인 '단일 비디오' 하나의 비디오에 분석을 완료 합니다.
   6. 활용은... 비디오 분석 파일을 찾습니다 파일 시스템 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆의 단추.
   7. 활용은... 파일 시스템 데이터 파일 (.mat) 단일 비디오 분석 결과 저장 하는 디렉터리 선택을 클릭 하 여 검색 낮은 입력된 상자 옆의 단추.
      참고: 데이터 파일 동물의 이름을 따서 비디오 후 라는 것입니다.
   8. 4.3.2 단계에서 언급 한 전환에서 '출력 데이터'를 선택 합니다. 비디오 이전 분석된 그리드에서 데이터를 출력 합니다. 이 그려진된 데이터의 예는 그림 1B 및 1 C에 표시 됩니다.
   9. 활용은... 이전에 만든된 그리드 비디오 데이터 파일을 선택할 파일 시스템 클릭 하 여 검색 상단 입력된 상자 옆의 단추. 선택 '가!' 줄거리 및 데이터 그림을 만들.
      참고:이 함수 또한 라는 텍스트 파일을 만듭니다 같은 및 동물에 데이터 파일을 동일한 디렉터리에 위치에 데이터의 실행.
   10. 모두 필요한 파일 위치 되 면 선택 '가!' 비디오 분석을 시작. Note '반환' 버튼 상단 메뉴를 다시 열 것 이다 고 '종료' 버튼 프로그램을 완전히 종료 됩니다. '디버그 디스플레이' 전환 추적 알고리즘 (그림 3C 와 3D)의 시각적 표시를 선택 합니다.
   11. 선택 '가!' 분석 프로세스를 시작. 리뷰 화면에서 각 비디오의 이미지를 검사 합니다. 5 개 이상의 동영상 경우 '다음' 또는 '이전' 페이지 단추를 사용 합니다.
   12. 수동 선택 메뉴를가지고, 아무 녹색 선 또는 녹색 라인 테스트 주변 올바른 광장에 나타나지 않을 경우 '편집' 버튼을 선택 합니다. 모서리를 편집 하려면 ' 모서리 편집 ' 버튼을 선택 합니다.
       참고: '다음 프레임' 버튼에 동영상의 다음 프레임으로 대표적인 이미지를 변경합니다. 자동으로 주어진 프레임 방해 하는 경우 또는 초점 '다음 프레임' 버튼을 선택 합니다.
   13. 선택 과정을 완료 하려면 테스트 영역을 선택 하 고 'Enter' 히트를 대표 이미지의 오른쪽에 지시를 따릅니다.
       참고: 선택 된 녹색 라인 지금 대표 이미지에 표시 됩니다.
   14. 선택 영역을 저장 하 여 검토자 화면으로 돌아갑니다 '완료'를 선택 합니다.
   15. 각 비디오에 대 한 표 영역 선택 하 고 올바르게 완벽 한 분석 프로세스를 시작 하려면 센터 '완료' 버튼을 선택 합니다. 프로그램 실행을 허용 하 고, 완료 되 면 성공 메시지가 나타납니다.
       참고: 동영상의 세션의 전체 분석 시간, 동물 마다 약 10 분 걸릴 수 있습니다.
4. 사다리 테스트 분석
   참고: 초기 사다리 테스트 분석을 위한 프로토콜은 매우 단계 4.3.10–4.3.15에서 설명 하는 프로토콜에 비슷합니다. 그 단계 이전 주목할 만한 차이 다음과 같습니다.
   1. 사다리 분석 메뉴를 열고 상단 메뉴에서 '사다리 분석'을 선택 합니다.
   2. 토글, '단일 비디오' 및 '전체 세션' (그림 3B)에서 두 가지 옵션을 보기.
   3. '전체 세션', 상단 입력... 사다리 동영상 라는 폴더 선택 버튼을 선택와 단계 2.2.1.Select... 아래에서에서 버튼을 나중에 검토 하려면 사다리 동영상에서 데이터 폴더를 저장 하는 디렉터리를 선택 하.
   4. 경우 '단일 비디오' 선택, 선택 된 하나의 비디오 파일 상단으로... 버튼 위치 단계 4.4.3에서와 같이.
   5. 선택 '가!' 분석 프로세스를 시작 하 여 사다리 테스트 영역 평가 화면.
   6. 따라 단계 4.3.10–4.3.15 격자에 관해서는 사다리에 대 한 같은 방법으로 합니다. 프로그램 실행을 허용 하 고, 완료 되 면 성공 메시지가 나타납니다.
      참고: 문제가 생기는 경우는 분석 하는 동안, 4.2.2 단계에서 입력 한 이메일 주소로 이메일이 전송 됩니다. 완료 되 면 어떤 종류의 분석, 완료 이메일 동일한 이메일 주소로 전송 됩니다.
5. 사다리 이미지 검토
   참고: 다음 프로토콜 오류를 확인 하 여 전표를 발 사다리 동영상 분석 이전을 검토 하는. Note, 사다리 건너에 대 한 스프레드시트 파일 보려면 '사다리 이미지 검토' (단계 4.5.1–4.5.5) 완료 될 때까지 생성 되지 않습니다.
   1. 상단 메뉴에서 '사다리 이미지 검토'를 선택 합니다. 이 사다리 검토 파일 선택 화면을 제공합니다.
   2. 상단...을 선택 데이터 파일의 폴더를 선택 하는 버튼.
      참고: 파일 4.4.2 단계에서 선택한 위치에 저장 되 고 다음과 같은 형식으로 이름이 지정 됩니다: "M1_D1_Y1 사다리 비디오 세션 HH_MM M2_D2_YYYY". M 1, D1, Y1 분석 되 고 세션의 날짜는. "비디오 세션 사다리" 경우에 단일 비디오 분석 "단일 비디오 분석" 읽을 것 이다. HH_MM와 M2_D2_YYYY는 시간 및 검토 세션 시작 날짜.
   3. 연구에 대 한 만든 스프레드시트 파일을 선택 하려면 아래쪽...를 선택 합니다.
   4. 선택 '가!' 수동 검토 과정을 시작 하.
   5. 자동으로 열린된 사다리 데이터 평가 메뉴 보기 슬립이 감지 되 면 '다음 프레임'을 사용 하 고 가능한 경우 연속적으로 어떤을 확인 하는 '마지막 프레임' 버튼 프레임을 기록.
   6. 쥐의 어떤 발이 미 끄 러를 슬립 토글을 활용 합니다. 토글에 남길 '없음 슬립' 탐지는 false 인 경우 긍정적인. 다음 검색 (그림 2A)로 이동 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다.
   7. 오류가 발생할 경우 토글을 사용 하 여 실패 반전 (어디 쥐 돌아 실행 중) 또는 침체 (어디 쥐를 적시에 실행을 완료 하는 데 실패) 인지를 나타냅니다.
   8. 다음 검색 이동 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다. 마지막 검색에서 분석을 완료 하 고 이전에 선택한 스프레드시트 파일에 데이터를 저장 하려면 '저장/계속'을 클릭 합니다. 완료 통지를 닫습니다.
      참고: 검토 완료 되 면 검토 폴더 이름이 "검토 M1_D1_Y1 사다리 비디오 세션 HH_MM M2_D2_YYYY".

5. 출력 데이터 분석

1. 그리드 스프레드시트 파일
   1. 각 그리드 비디오에서 스프레드시트 파일에서 만든된 데이터를 찾습니다.
      참고: 열은 왼쪽 오른쪽 다음과 같이: 동물의 이름, 테스트의 날짜, 연구 번호, 여행, 총 시간 중지 최대 속도 달성, 오른쪽, 왼쪽 회전, 총 거리 및 그리드 라인의 주 십자가 (그림 1D).
   2. 이러한 통계를 사용 하 여 계량 총 모터 성능 및 동물 및 시간 점 사이 비교 도표를 만들 수 있습니다.
2. 사다리 스프레드시트 파일
   1. 실패 다음 각 사다리 비디오에서 스프레드시트 파일에서 만든된 데이터를 찾아서 슬립 검토 발.
      참고: 열은 왼쪽 오른쪽 다음과 같이: 동물의 이름, 실행된 숫자 1-5, 연구 수 주, 테스트, 실행된 유형 (성공 또는 실패), 성공, 백분율 완료에 대 한 실행의 시간 발 각 발, 및 실패 모드에 전표. 시간 열이 비어는 실패 하 고 실패 모드 열 반전 또는 침체 (그림 2B) 읽을 것 이다.
   2. 이러한 통계를 사용 하 여 정밀한 모터 성과 계량 하 고 동물 및 시간 점 사이 비교 도표를 만들 수 있습니다.

Representative Results

여기에 제시 된 방법에 따라 쥐 오픈 필드 눈금을 완료 하 고 사다리 테스트 주당 2 배. BVAS를 사용 하 여와 수동으로 중지 시계와 데이터 분석 되었다에 의해 훈련 및 초보자 검토자. 제시 하는 결과 단일 비 이식 제어 동물에서 원시 주간 점수의 평균 8 주 연구 주 "0" 해당 기준선 테스트 하. 참고로이 수술 동물에 대 한 나머지 주 1 주 동안 아무 테스트 했다. 오픈 필드 그리드 테스트 1 이므로 하루 x, 사다리는 하루 5 x 테스트 그리고 주 당 2 개의 테스트 일, 오픈 필드 눈금에 대 한 16 시험의 샘플 반면 동일한 8 주 기간에에서 사다리 테스트에 대 한 80 실험.

BVAS 대 수동 분석:
BVAS 시스템의 일관성을 확인 하 고 수동 분석에 대 한 확인, 눈금선 교차 및 시간을 건너 사다리에 대 한 결과 3 전문 리뷰어에서 수동 결과에 비교 했다 (n = 3)으로 "금 표준". 초보 사용자 (n = 7) 또한 모두 데이터를 수동으로 검토 하 고는 BVAS를 사용 하 여. 유효성 검사, 각 검토자 한 동물에 대 한 실험의 동일한 1 일 검사 (그리드 테스트 한 비디오/재판 =; 테스트 사다리 = 5 개의 독립적인 실험). 오픈 필드 눈금 시험에 대 한 결과 전문 리뷰어 초보 리뷰어 보다 더 일관 된는 나타났다 (0 대 17.1의 분산의 분산을 각각), 하지만 BVAS를 사용 하면 전문가 초보자 모두 사용자 (제로 분산 그림 4 A). 마찬가지로, 사다리 테스트 결과 나타났다는 전문 리뷰어 초보 리뷰어 보다 더 일관성 (~3.5x 큰: 0.120 대 0.414의 분산의 분산을 각각), 하지만 BVAS를 사용 하 여, 다시 전문가 초보자 모두 사용자 (그림 4B)에 대 한 분산 제로입니다.

따라서, 가능한, 오픈 필드 그리드 및 사다리 동작 메트릭 테스트 같은 전문가 사용자에 의해 수동으로 계량 되었고 결과 BVAS를 사용 하 여 생성에 비해. 여기, 기간 내내 포함 된 모든 동물 실험의 결과 평가 했다. 그렇지 않으면 보고 하지 않는 한 모든 오류 평균 (SEM)의 표준 오류로 보고 됩니다. 두 가지 방법 간의 차이 0.64 ± 0.06의 사다리 테스트의 평균 선과 3.56 ± 0.53 그리드 테스트에 대 한에서 배열 했다. 두 가지 방법 사이의 8 주에 걸쳐 오픈 필드 그리드 테스트에 대 한 평균 차이 11.13 ± 3.03% 이었다. 두 가지 방법 사이의 8 주에 걸쳐 사다리 테스트에 대 한 평균 차이 9.05 ± 1.07% 이었다. 두 가지 방법 사이의 비율 차이 식 1에 따라 계산 됩니다.

1 방정식:

참고 또한 사다리 테스트 타이밍, 수동 데이터 컬렉션은 1로 정확한만 (이 시간을 유지 하는 데 사용 하는 장치에 따라 변경할 수 있습니다) s는 BVAS는 검토 되는 비디오의 프레임 속도의 역 수에 정확한. 예를 들어 초당 15 프레임에서 비디오를 촬영 하는 경우 BVAS 데이터는 두 번째의 1/15^일 에 정확한.

오픈 필드 표 테스트:
이전 다음 게시 프로토콜^12,13, 동물 자유롭게 그들의 총 모터 기능을 측정 하 여 동작을 스트레스 3 분에 대 한 오픈 필드 그리드 테스트에서 실행 되도록 허용 되었다. 테스트 기간 동안 기록 된 비디오 최대 속도, 총 거리, 교차, 눈금선의 수 및 오른쪽 회전 동물 (그림 5)에 의해 달성의 비율에 대 한 원시 점수를 수치화 하는 BVAS를 사용 하 여 분석 했다. 이 데이터는 하나의 동물을 나타냅니다, 증가 총 거리 여행 하 고 눈금선의 수를 증가 넘어 동향 달성, 증가 최대 속도의 연구의 과정을 통해 본 했다. 당연히, 서로에 비해, 총 거리 여행, 그리고 총 눈금선 교차 했다 강한 긍정적인 상관 관계. BVAS 눈금선 정량화에 수동 부 량 비교 비교 결과를 (그림 5C) 밝혔다. 이 특정 동물에 대 한 오른쪽 회전 비율 크게 40%와 50% (그림 5D) 사이 였다. 메모의 여행 총 거리, 최대 속도 및 회전 방향에 대 한 메트릭을 수동으로 측정할 수 및 자동화 된 BVAS 프로그램의 또 다른 추가 기능을 나타내는 수 없었습니다.

사다리 테스트:
이전에 보고 된^4,14, 사다리 테스트 조정된 이해 및 정밀한 운동 기능 측정을 완료 되었다. 테스트 기간 동안 기록 된 비디오는 BVAS를 사용 하 여 교차 시간과 발 전표 (그림 6)의 수에 대 한 원시 점수를 계량 분석 했다. 이 동물에 시간 시작 4 주 주위에 증가 다음 사다리를 교차 하는 시간에 감소 추세가 있었다. BVAS에 수동 부 량 비교 교차 시간 부 량 비교 결과를 (그림 6A) 밝혔다. 제시 동물 수술 비 제어 되면서 발 전표는 드문, 왼쪽 및 오른쪽 발 (그림 6B) 사이의 숫자에 비교 했다.

그림 1 : 오픈 필드 그리드 테스트 결과의 예. (A)이이 패널 표시 행동 테스트 1 m² 열기는 검은 배경과 분홍색 눈금선 영역을 테스트 합니다. (B)이 단일 동물의 3 분 그리드 실행의 작의의 예입니다. 이 동물 격자의 한 회로 만든 그리고 주로 시간의 나머지 부분에 대 한 고정. 빨간 O와 x의 어디 차례 탐지 알고리즘 검색 왼쪽 (O) 또는 오른쪽 (X)를 나타냅니다. (C)이 단일 동물의 3 분 그리드 실행의 플롯의 두 번째 예입니다. 이 동물 전체 3 분 테스트 동안 매우 활발 했다. 빨간 O와 x의 어디 차례 탐지 알고리즘 검색 왼쪽 (O) 또는 오른쪽 (X)를 나타냅니다. (D)이 B 와 C패널에서 두 실행에 대 한 데이터 파일에 출력의 예입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 2 : 사다리 데이터 검토자 화면의 예. (A)이이 패널 사다리 테스트 설정 시연 화면을 갖춘 사다리 데이터 평가 화면, 보여줍니다. 이 스크린은 사용자 검색 된 전표 및 오류를 확인 합니다. 이 예제에 긍정적으로 감지 된 오른쪽 앞 발 슬립입니다. (B) 이것은 실행 하는 사다리에 대 한 데이터 파일에 출력의 예는 패널 A에서 시험 되었다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 3 : BVAS 분석 스크린의 예. (A)이이 패널은 BVAS의 상단 메뉴를 보여줍니다. 아래와 왼쪽된 상단 모서리에서 이메일 설정 드롭 다운 메뉴에 따라 4 개의 버튼 note (B)이 사다리 비디오 분석에 대 한 파일 선택 화면의 예를이 경우에. (C) 이것은 디버그 분석 뷰어 그리드 테스트 비디오에 대 한의 예. 이 그리드 테스트의 분석 하는 동안 탐지 알고리즘을 보여 줍니다. (D)이이 패널 비디오 사다리 테스트에 대 한 디버그 분석 뷰어의 예를 보여 줍니다. 이 사다리 테스트의 분석 하는 동안 탐지 알고리즘을 보여 줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 4 : 전문가 초보자 테스트 결과의 예. 이러한 패널 전문가 매뉴얼과 BVAS의 결과 표시 하 고 초보자 (A)에 대 한 테스트 눈금선 수 오픈 필드 그리드 테스트 및 (B)에 넘어 사다리 테스트에 교차 하는 시간. 두 테스트에 대 한 결과 전문가 사용자 했다 수동 분석을 위해 초보 사용자 보다 낮은 분산 제로 분산 사용자 전문 지식에 결과 BVAS를 사용 하 여 보였다. 표준 편차를 보고 됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 5 : 대표적인 필드 그리드 테스트 결과 열. 이러한 패널 최대 속도 달성, (B)는 총 주행 거리, (C) 눈금선의 총 수 넘어, 및 (D) (A)에 대 한 비 이식 제어 동물에 대 한 대표적인 오픈 필드 그리드 테스트 결과 보기는 동물에 의해 오른쪽 회전의 비율입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 6 : 대표 사다리 테스트 결과. 이러한 패널 (A)에 대 한 비 이식 제어 동물에 대 한 대표적인 사다리 테스트 결과 보기는 사다리, 및 (B) 수의 오른쪽-와 왼쪽-앞-앞 발 전표를 시간. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Discussion

강력한 분석 되도록 프로토콜의 가장 중요 한 부분은 일관성 있는 촬영입니다. 동영상 잘 조명 하 고 촬영에 있다면 정확한 위치 프로토콜의 첫 번째 섹션에서 설명한 것 처럼, 시스템에 대 한 정확한 분석을 할 수 있게 됩니다. 모든 이미지 처리 문제에서와 마찬가지로 더 정확 하 고 간단한 전처리에서 수행 하는 작업 후 처리를 만들 것입니다. 따라서, 기구 및 동물 테스트 하는 동안 환 하 고 어떤 그림자 또는 다른 모션 프레임에 최소한으로 유지 의미는 BVAS 정확도의 더 높은 수준에서 작동할 수 있습니다.

여기에 제시 된 프로토콜을 사용 하 여 효율적으로 그리고 reproducibly 그로스와 잘 모터 기능 통해 설치류에서 오픈 테스트에서 결과 분석 하 수 표와 사다리 테스트 필드. 또한, 데이터 분석은 모든 사용자 입력 없이 크게 자체 작동 컴퓨터에서 완료 된 것으로 인간의 오류 또는 분석 과정에서 편견의 가능성을 줄여줍니다. 이 기능 때문에 전문가 초보자 모두 사용자가 BVAS 시스템 정확도 동일한 수준의 사용 있습니다. BVAS 프로그램은 자체 검사, 구현 하기 쉽고 이용. 또한, 코드는 연구자의 개별 요구 사항에 맞게 적용할 수 있습니다. 예를 들어 오픈 필드 그리드 코드 메트릭 여행, 총 거리를 포함 하 여 최대 속도 달성 하 고, 다양 한 분석을 사용할 수 있습니다 그리고 왼쪽 및 오른쪽의 수, 그리고 물 미로에 추적에 대 한 가능성이 쉽게 수정 될 수 있습니다 또는 강제 수영 t 부탁 드립니다. 추가 수정 코드에 다양 한 실내 조명, 그리드 및 사다리 선 색, 차이 동물 색상에 차이를 만들 수 있습니다. 테스트 장비와 여기에 제시 된 BVAS 코드 쥐 연구에 그들의 사용을 위해 설계 되었습니다, 하지만 우리는 그 중 조정 될 수 위나 아래로 다양 한 크기의 동물 들과 함께 사용할 수 있지만이 날짜를 확인 하지는 기대 합니다.

모든 동작 테스트 및 데이터 분석, 것과 같이 그것은 연구 및 후속 분석을 통해 가능한 많은 일관성을 유지 하는 것이 중요. 제시 BVAS는 크게 데이터 분석에 대 한 인간의 입력에 대 한 신뢰도 감소, 비록 인간의 분산 연구원 동물을 사용 하 고 처리 절차¹⁵와 놀이로 올 수 있다. 또한, 테스트 위치¹⁶ 또는 주택 및 농업 조건¹⁷ 또한 결과 좌우할 수 있다. BVAS 조명 및 카메라 앵글에 업데이트 될 수 있습니다, 하는 동안 냄새, 직원, 또는 다이어트 등 요인 수만 수 차지 연구의 시간에서. 따라서, 연구자는 동물 테스트 및 주택 조건, 테스트 인력과 분석 방법, 다른 사람 사이 가능한 일관성 유지에 주의 해야한다.

BVAS의 복합 탐지 시스템 소설 이다. 비디오의 각 프레임은 프레임에 쥐에 대 한 보고 보정 모든 이진 마스크를 만드는 데 여러 이미지 필터를 통해 전달 됩니다. 각 가능한 쥐 모양 다음 시스템 쥐 되 고 그것의 가능성에 의해 평가 됩니다. 이 등급은 크기, 모양, 감지 하는 필터와 마지막 알려진된 위치와 이전 궤적에 따라 동물의 예측된 위치 수에에서 요인. 이 문제는 대부분 발생 하는 그림자에 따라 극복할 수 있는 강한 동물 검색 고 조명에 변경. 현재 상용 동물 추적 시스템과 달리,이 더 눈에 띄는 수 있도록 동물에 대 한 수정 필요 하지 않습니다 메서드와 단일 표준 속도 웹캠 비디오 녹화에 대 한 사용. BVAS 시스템은 또한 모든 통계 출력 되는 동영상에서 객관적으로 측정 하기 때문에 기존의 수동으로 정량된 동작 테스트를 통해 개선. 인간의 정량된 행동 연구 해야한다 어떤 주관 자연에서 연구원 크로스 발 전표 또는 그리드 라인을 구성 하는 것을 결정.

시스템의 최대한 기능을 작동 하도록 다소 특정 설치를 필요 합니다. 시스템 장치에 변화에 맞게 수 있지만 그것은 현재 일부 유창 코딩 하는 코드를 편집 하는 컴퓨터에서 필요 합니다. 일부 코딩 유창와 문제 해결은 쉽게 했다 오류 통지 이메일 전체 오류 정보 판독을 포함 하기 때문에. 시스템에 동영상 (1080p, 15fps) 이상적인 해상도 또는 프레임 속도에 없는 경우, 사용자는 보고를 통해 경고 메시지는. 이 변경 시스템의 정확도 영향을 미칠 것입니다 하지만 그것은 여전히 낮은 해상도 동영상에서 실행할 수 있습니다. 모든 조명 또는 그림자 문제 분석 중 오류가 발생 하는 사용자가 입력 한 이메일을 전송 동적 오류 메시지가 이어질 것입니다. 다음 사용자는 디버그 뷰어 사용 하 여 발생 한 어떤 문제를 이해 하 여 프레임 분석을 볼 수 있습니다. 오류 메시지는 또한 오류를 포함 보고, 그래서 코딩 문제를 경우에, 그것은 간단 하 게 해결할 수 있습니다.

미래에, BVAS 시스템 소프트웨어 코딩에서 구문에 대 한 지식 없이도 더 적응 될 수 있습니다. 추적의 추가 옵션 메뉴는 간단 하 고 편리 하 게 동물 및 그리드 라인의 색상을 선택할 수. 사다리 테스트 추적 가능한 추가 코드와 사다리 테스트 및 촬영 기구를 동반 하는 더 나은 사다리 조명 장비에서 캐스케이드 개체 검출기의 정확도 또한 높아집니다. 따라서, 우리는 여기에 설명 된 BVAS 시스템 쉽게 다양 한 질병과 상해 모델에 걸친 행동 및 모터 기능 작업의 배열로 구현 될 수 있습니다 기대 합니다.

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