Här presenteras ett protokoll för att samla in och analysera tredimensionell kinematik av fyrbent förflyttning i gnagare för prekliniska studier.
Nyttan av tredimensionell (3D) kinematiska rörelseanalys system är begränsad i gnagare. En del av orsaken till denna otillräcklighet är användningen av komplexa algoritmer och matematisk modellering som åtföljer 3D-datainsamling och analysförfaranden. Detta arbete ger en enkel, användarvänlig, steg-för-steg detaljerad metod för 3D-kinematisk gånganalys under löpbandet förflyttning i friska och neurotraumatiska råttor med hjälp av en sex-kamera motion capture-system. Finns också Detaljer om 1) kalibrering av systemet i en experimentell uppsättning anpassad för fyrbent förflyttning, 2) datainsamling för löpband förflyttning hos vuxna råttor med hjälp av markörer placerade på alla fyra armar och ben, 3) alternativ för video spårning och bearbetning, och 4) grundläggande 3D kinematisk data generering och visualisering och kvantifiering av data med hjälp av den inbyggda datainsamlingsprogrammet. Slutligen, det föreslås att nyttan av denna motion capture system utvidgas till att studera en mängd olika motoriska beteenden före och efter Neurotrauma.
I gnagare, forelimb och bakbenet rörelseunderskott efter neurologiska sjukdomar är vanligen bedömas med hjälp av subjektiva poängsystem1. Automatiserade system2,3,4,5 har antagits för gånganalys men lider av nackdelar, eftersom de primära resultaten bygger på fotavtryck analys och misslyckas med att fånga avgörande segmentella och gemensamma kinematiska variabler som annars kan avslöja sann kinematik i extremitets rörelser2. Eftersom de flesta gång parametrar är korrelerade, en samling av gång parametrar behövs för att förstå ersättningar som antagits av råttor för att helt bedöma motoriska underskott.
Under det senaste decenniet har flera 3D-rörelseanalys system6 utvecklats för biomedicinsk forskning på människor. Dessa system har varit framgångsrika och visat sig vara effektiva i att fånga underskott i förflyttning hos friska vuxna människor samt förändrad kinematik att gå6,7. I gnagare, för närvarande tillgängliga 3D kinematiska rörelsesystem anta komplexa algoritmer och modellering för rörelse beteende och utnyttja sofistikerade dataanalys tekniker8,9,10,11 , som så småningom begränsar deras mångsidighet. Dessutom är de metoder som används för att samla in data med de flesta 3D-motion capture system inte tillräckligt förklaras i litteraturen. Detaljerna om datainsamling och analysförfaranden, begränsningar och tekniker som är involverade i att effektivt använda systemet saknas.
Följaktligen är en av de vanligaste begreppen bland forskarna att 3D-motion tracking kinematiska bedömningar är ganska framgångsrika och tidskrävande förfaranden som behöver teknisk expertis och utarbeta dataanalys. Avsikten med detta arbete är att bryta ner datainsamlings-och analys protokollen och beskriva metoden genom en stegvis process så att den är objektiv, lätt att lära, och kan systematiskt kontaktas. Idag finns det en framväxande betoning på att bedöma funktionella motoriska beteende på ett mer omfattande och systematiskt sätt efter neurologiska skador och interventioner i prekliniska studier.
I riket av fyrbent förflyttning, som presenteras här är användningen av en 3D motion tracking system som kan ge ytterligare information såsom kroppshållning, tass rotation med avseende på kropps axlar, Inter-relationer av lederna, och mer exakt information När det gäller samordning, samtidigt visualisera hela djuret från alla plan. Detta kan i sin tur avslöja kritiska skillnader i motoriskt beteende inom och mellan friska och skadade råttor genom flera utfall. Med en mer förfinad kinematisk analys som är korrekt och objektiv minimeras risken för felaktigt inferringseffekter av en intervention. De genererade data från denna motion capture programvara visualiseras ram för bild för kvaliteten på rörligheten och kan spåras automatiskt, och datainsamling eller kvantifiering kräver inte några ytterligare algoritmer eller modellering. Syftet med detta arbete är att ge metodologiska detaljer och överväganden involverade i datainsamling och analys av 3D-gång kinematik under löpbandet förflyttning i friska och ryggmärgs skadade råttor. Detta protokoll är avsett att användas av prekliniska forskare som använder neurologiska råtta modeller i experiment.
Denna protokoll artikel visar användningen av ett motion tracking-system för insamling och analys av 3D-kinematiska data under fyrbent löpband förflyttning på gnagare. Viktiga funktioner i 3D kinematisk rörelseanalys system inkluderar detaljerad kvantifiering av kinematik av ledrörelse (steg fas kinematik, gemensamma vinklar, rörelseomfång, steg hastigheter) från flera leder och armar och ben samtidigt, detektering av motoriska underskott omätbara av blotta ögat, eliminering av subjektiva bias i datainsamling och analys, och enkel visualisering av hela extremiteten och postural kinematik som kan jämföras med samtidig sammanställning av hela råtta i rörelse. Utan behovet av extra algoritmer och modellering, metoderna visar programvarans förmåga att kvantitativt analysera kinematik av gång med stor detaljrikedom, effektivitet, lätthet, precision, och reproducerbarhet.
I gnagare, forelimb och bakbenet rörelseunderskott efter en ryggmärgsskada (SCI) är vanligen bedöms med hjälp av subjektiva och standardiserade Rörelseresultat system såsom BBB scoring system1. Subjektiva poängsystem införa i allmänhet testare bias eftersom olika forskare kan tilldela olika Poäng för samma motor underskott eller samma poäng för olika motoriska underskott, vilket resulterar i minskad reproducerbarhet och känslighet av testet13 . Dessutom bär oförmågan att upptäcka subtila underskott risken för felaktigt slutsatser om effekterna av en intervention.
För att bekämpa dessa problem, automatiserade system2,3,4,5 och system med eller utan användning av komplexa algoritmer14,15 har antagits av vissa utredare. Dessa tester utföra steg cykel analys som avslöjar viktbärande profiler och steg sekvens mönster som härrör från Paw placering rörelser av råttor som går över en landningsbana. Emellertid, en stor nackdel med ventrala plan video gånganalys är att motivet kropp själv inte är direkt synlig2,3. Dessa uppgifter blir begränsade till information som erhållits från exponeringar av fot-och Paw-rörelser, som ifrågasätter urvalet och tolkningen av gång parametrar vid bedömningen av underskott (se Chen et al.16). Detaljer om rörelse som avslöjar dynamiska segmentell kinematik av lem rörelse och positionering är inte korrekt erhållas för rörelseanalys3,5. Kritiska avvikelser av fogvinkeln data (dvs. olika rörelser, hastighet av rörelser, etc.), förhållandet mellan lederna med avseende på varandra inom en lem och mellan extremiteter, och underliggande organ mekanik som förändrar gångmönster är omöjliga att få. Som sådan, om någon observerbar gång nedskrivningar är till följd av förändringar i enstaka och/eller flera segmentell gemensamma rörelser (dvs., proximala distala intralimb koordination, postural relationer av stammen med avseende på position och gång cykeln av armar och ben, etc.) förbli maskerade.
Få för närvarande tillgängliga system fångar gång kinematik och bedömer motorisk dysfunktion kvalitativt och kvantitativt, men används mindre ofta. En full-body hög hastighet video-tracking gånganalys system filmer spontana gång cykler från tre sidor (en ventrala och två laterala plan) och spåra beniga landmärken att mata ut ett antal gång resultat17,18. Sagittal plan kinematisk gånganalys är anställd av vissa forskare för att få 2D-rörelsedata av den berörda bakbenet19,20. Men en tredje dimension av rörelse som sker ortogonalt till visnings planet (lateral eller sagittal) är omöjlig att upptäcka i analyserna11,18,19.
Andra mer sofistikerade, 3D, tre kropp-segmentet gnagare kropp postural datainsamlingssystem utnyttja 3D matematisk modellering av datainsamling samt analyssystem för att spåra och kvantifiera 3D rörelse av gnagare kropp segment medan inklusive huvud rörelsemönster8. Madete et al.9 har utvecklat en markör baserad optoelektroniska motion capture system för att kvantifiera 3D Body postural kinematik under Overground förflyttning på gång balkar med hjälp av en sju kamerasystem. De viktigaste resultaten som studerades i de två sistnämnda arbetena fokuserar främst på den övergripande hållningen hos gnagare snarare än gånganalys. 3D motion capture-system ger hög genomströmning 3D kinematiska gång data med hjälp av flera kameror och utarbeta mjukvarusystem, som granskats av Bhimani et al.21. Äldre versioner av det presenterade 3D-rörelseanalys systemet har också använts i tidigare arbete hos råttor med och utan neurotraumakirurg12,22,23.
Trots tillgängligheten av 3D-motion insamlings-och analyssystem för forskning, är preklinisk användning av denna teknik på gnagare relativt begränsad. En del av orsaken till detta problem är att datainsamlings-och analys protokollen är starkt beroende av att bygga kinematiska modeller och komplicerade algoritmer som passar en kinematisk modell av råttans bakben undergång för att generera fina, högupplösta gång kinematik8,9,11,22. Den detaljerade metod som presenteras här ger information om det förfarande som ingår i hela experiment processen, inklusive djurhantering, utbildning, experimentell uppsättning, datainsamling och analys steg.
Det finns också Detaljer om kalibrering av systemet, som är den grundläggande delen av protokollet, som kommer att garantera reproducerbarhet mellan angränsande prövningar inom och mellan ämnen. De beskrivna steg-för-steg-teknikerna introducerar objektivitet i datainsamlings förfarandet och gör det mycket reproducerbart. De genererade data från den här motion capture-programvaran kan visualiseras genom bildruta för bildkvalitet och spåras automatiskt. Vidare beskrivs hur denna datainsamling eller kvantifiering inte kräver några ytterligare algoritmer eller modellering. Studenter, personal och forskare kan använda enkel statistisk programvara för att generera grundläggande kinematisk produktion utan att förlita sig på specifik teknisk expertis.
Detta system kan också användas för Overground förflyttning, nå och greppa, och andra experimentella uppställningar för att passa det experimentella målet. Antal och typ av markörer kan också justeras för svans, rygg, bål, eller öron, efter behov. En större fördel med den presenterade programvaran i jämförelse med system är dess förmåga att samla in högupplösta video data i ämnet. Som sådan kan komplexa uppsättningar av beräkningar (dvs. vinkelrörelser, streck linjer som förbinder flera fogar etc.) läggas ovanpå den inspelade videon. Markör placering och den genererade 3D-data kan verifieras med faktiska rörelser av en råtta i rörelse. I motsats, med andra 3D motion capture-system, endast markörer fångas, och eventuella omanalys måste göras på Stick diagram (skelett ram) i stället för video av själva ämnet. Följaktligen saknas kontroll av markör placering på faktisk ämnes rörelse.
Baserat på erfarenheterna av detta system spelar kalibreringen en avgörande roll för att datainsamlingen ska bli framgångsrik. Kalibreringen av systemet är mycket känslig för förändring. och lätt förflyttning av en kamera kan äventyra hela 3D samordna datainsamling och analys process. Endast två kameror på vardera sidan av ett visnings plan krävs för datainsamling, men den tredje kameran rekommenderas starkt för att ge mer noggrannhet genom korsreferering av platserna för varje markör med andra kameror. När antalet spårnings kameror ökar ökar också noggrannheten i 3D-koordinaten för en specifik markör. Vid tillfällen då markörer blir skymmas på grund av gång underskott (t. ex. tå curling eller dra i händelse av gång efter Neurotrauma), dessa villkor kan kräva omfattande Manuell spårning. Ändå är mängden data som så småningom genereras från spårningen värdig den tid som investeras i Manuell spårning av markörer, vilket gör det till ett ovärderligt verktyg för att upptäcka subtila motoriska underskott.
Enligt vår erfarenhet, alla TRÅKIGHET i samband med användning av systemet ligger bortom användning av utrustning och teknik själv. I likhet med andra protokoll för bedömning av motoriska beteenden, den metod med vilken råttor hanteras och utbildas för uppgiften kraftigt påverkar resultaten. Till exempel, isolera råttor från deras kohort är kritisk under provningen; Annars, råttor som inte testas men är fortfarande närvarande under provningen visar eventuell försämring av uppgifts prestanda. Optimala rumstemperaturer, belysning och ljudnivåer är andra bestämningsfaktorer. Fouad et al. publicerade andra utmaningar som åtföljer funktionell motorprovning hos råttor24. Faktum är att förblindade användare från detta laboratorium som följde metodiken korrekt inte upplever några större hinder med datainsamling, motion tracking och dataanalys.
I det här dokumentet beskrivs en 3D motion capture-system för att samla in och analysera rörelsedata effektivt så att forskare kan samla in enorma mängder av djupgående rörelsedata snabbt från flera råttor. Vi arbetar för närvarande med att skapa en automatiserad dataanalys mall som kan byggas in i programvaran och bli kapabel att generera en rapport av förutbestämda utfall inom några sekunder för löpband förflyttning på gnagare, liknande vad som görs i mänskliga studier med motion capture och analyssystem6,25. Utvecklingen av denna mall kommer att tillåta prekliniska forskare att få detaljerade gnagare rörelsedata för att underlätta för några klick med musknappen. Förhoppningen är att de metoder som ges i detta arbete kommer att vara till nytta för prekliniska forskare att bedöma gnagare motoriska beteende mer objektivt. Vi är nu finjustering användningen av detta system för att samla in hög genomströmning 3D kinematiska data under gemensamma, skickliga forelimb beteenden såsom att nå och gripa. Viktigt, nyttan av denna metod kan utökas till råttor med en mängd olika neurotraumatiska och icke-neurotraumatiska skador.
The authors have nothing to disclose.
Vårt speciella tack till Pawan Sharma för hans hjälp med experimentell uppsättning för video och intellektuella bidrag till detta projekt. Vi tackar också Christopher Palacio för hans bidrag i hjälp med demonstration av video protokollet.
6 camera Basler (Scout scA640-120gu) motion capture system. | Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany | N/A | Recording device for motion analytics. |
Calibration Frame and Wand | Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany | N/A | L-shaped calibration defining the global coordinate sysetem, and the trident shape wand (100 mm) |
Markers | Shah Lab | N/A | Recording device for motion analytics. Markers are Custom made in our lab from 0.5cm googly-eyes covered with reflective tape. |
Matlab | Mathworks, Inc, Natic, Ca | N/A | Data analysis software |
Rodent Cage | Custom Made within Stony Brook. | N/A | Clear plexiglass cage used to keep the rodent on the treadmill. |
Simi Reality Motion Systems | Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany | N/A | 3D tracking Software. |
Treadmill | Mk Automation Inc., Bloomfield, CT 06002 | N/A | Treadmill used for rodent locomotion. |