AI-Σύστημα ανάλυσης συμπεριφοράς NHP 3D χωρίς δείκτες|Prisys Biotech

Τα μη-ανθρώπινα πρωτεύοντα (NHPs) είναι απαραίτητα μοντέλα για τη μελέτη ανώτερων εγκεφαλικών λειτουργιών και νευρολογικών διαταραχών λόγω των νευροανατομικών και γνωστικών ομοιοτήτων τους με τον άνθρωπο. Ωστόσο, η σύλληψη και η ποσοτικοποίηση της φυσικής τους συμπεριφοράς μη-επεμβατικά παραμένει μια σημαντική πρόκληση.

Οεπόμενης-γενιάς σύστημα ανάλυσης συμπεριφοράς NHPαπό την Prisys Biotech ενσωματώνει τεχνολογίες υπολογιστικής όρασης, βαθιάς μάθησης και 3D ανακατασκευής. Αυτή η σύγκλιση επιτρέπει την αυτοματοποιημένη, κοκκώδη και πολυδιάστατη-ανάλυση της συμπεριφοράς των ζώων, σηματοδοτώντας μια μετάβαση από την ποιοτική περιγραφή στην ακριβή ποσοτική ανάλυση στην προκλινική έρευνα.

Το σύστημά μας βασίζεται σε τρεις τεχνολογικούς πυλώνες που έχουν σχεδιαστεί για να μεγιστοποιούν την ακεραιότητα των δεδομένων και την καλή διαβίωση των ζώων.

1. Σχεδιασμός χωρίς δείκτες: Προτεραιότητα στη φυσική συμπεριφορά και την ευημερία

• Τεχνολογική Αρχή:Το σύστημα εξαλείφει την ανάγκη για αντανακλαστικούς δείκτες ή φορητούς αισθητήρες. χρησιμοποιώντας ροές βίντεο υψηλής-ανάλυσης, προηγμένοι αλγόριθμοι βαθιάς εκμάθησης εντοπίζουν και παρακολουθούν ανατομικά βασικά σημεία απευθείας από το ακατέργαστο υλικό σε πραγματικό-χρόνο.
• Επιστημονική αξία:Αφαιρώντας τους φυσικούς δείκτες, εξαλείφουμε πιθανή δυσφορία, αναστολή συμπεριφοράς ή τον κίνδυνο αποκόλλησης των δεικτών. Αυτό διασφαλίζει ότι τα ζώα παραμένουν σε φυσική κατάσταση, ενισχύοντας σημαντικά την οικολογική εγκυρότητα των δεδομένων και τηρώντας τα υψηλότερα πρότυπα ηθικής και καλής μεταχείρισης των ζώων.

2. Πολλαπλή-Προβολή Συγχρονισμένη 3D Παρακολούθηση: Πέρα από το επίπεδο 2D

• Τεχνολογική Αρχή:Χρησιμοποιούμε πολλές συγχρονισμένες κάμερες-υψηλής ταχύτητας καρέ-για να καταγράψουμε τη συμπεριφορά από διαφορετικές γωνίες. Οι αλγόριθμοι γεωμετρίας πολλαπλής-προβολής και ανακατασκευής συγχωνεύουν αυτές τις 2D εισόδους για να δημιουργήσουν τρισδιάστατες σκελετικές δομές σε πραγματικό-χρόνο και χωρικές τροχιές.
• Επιστημονική αξία:Οι ερευνητές αποκτούν πρόσβαση σε μια πλήρη χωρική ανακατασκευή της συμπεριφοράς. Πέρα από απλούς δισδιάστατους χάρτες θερμότητας, το σύστημα ποσοτικοποιεί πολύπλοκες κινηματικές παραμέτρους όπως οι γωνίες των αρθρώσεων (π.χ. κάμψη γονάτων), οι τροχιές των άκρων και η δυναμική της στάσης. Αυτό το βάθος δεδομένων είναι κρίσιμο για την ανάλυση των ανωμαλιών βάδισης, του κινητικού συντονισμού και των λεπτών κινητικών δεξιοτήτων με ακρίβεια που δεν μπορεί να επιτευχθεί με τις παραδοσιακές μεθόδους.

3. Βαθιά μάθηση-Βασισμένη αναγνώριση: Από την κινηματική στη σημασιολογία

• Τεχνολογική Αρχή:Εκπαιδευμένα σε εκτεταμένα σύνολα δεδομένων σχολιασμένων βίντεο συμπεριφοράς, τα βαθιά νευρωνικά μας δίκτυα υπερβαίνουν τη σκελετική παρακολούθηση για να ταξινομούν αυτόματα διακριτά συμβάντα συμπεριφοράς (π.χ. περπάτημα, αναρρίχηση, σύλληψη, περιποίηση). Το σύστημα καταγράφει τη χρονική ακολουθία, τη συχνότητα και τη διάρκεια αυτών των συμβάντων.
• Επιστημονική αξία:Αυτό μετατρέπει τα ακατέργαστα κινηματικά δεδομένα σε βιολογικά σημαντικές συμπεριφορικές ιδέες. Επιτρέπει την αυτόματη δημιουργία «ηθογραμμάτων» και την ανάλυση χρονικών προτύπων συμπεριφοράς. Οι εξελισσόμενοι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης του συστήματος διασφαλίζουν συνεχή βελτίωση στην ακρίβεια αναγνώρισης, επιτρέποντας την ανίχνευση λεπτών φαινοτυπικών αλλαγών που προκύπτουν από την εξέλιξη της νόσου ή τη φαρμακολογική παρέμβαση.

Αυτό το σύστημα έχει αναπτυχθεί επί του παρόντος για την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας σε διάφορα πλαίσια νευροεπιστημονικών μοντέλων και παθήσεων:

• Κινητικές Διαταραχές (Νόσος Πάρκινσον, SCI):Η ακριβής ποσοτικοποίηση των παραμέτρων βάδισης (μήκος βηματισμού, ρυθμός, συμμετρία), πλάτος τρόμου, βραδυκινησία και σταθερότητα στάσης παρέχει αντικειμενικά βιολογικά τελικά σημεία για την αξιολόγηση νευροπροστατευτικών παραγόντων ή κυτταρικών θεραπειών.
• Έρευνα Πόνου & Αναλγησία:Αντικειμενική αναγνώριση αυθόρμητου πόνου-συσχετιζόμενες συμπεριφορές-όπως το κουλούρι, η φύλαξη, η αποφυγή του βάρους-και το{3}}ειδικό ξύσιμο-σε συνδυασμό με ανάλυση κίνησης 3D για την αξιολόγηση της επίδρασης του πόνου στη γενική δραστηριότητα και κινητικότητα.

Νευροψυχιατρικά μοντέλα:

• Άγχος/Φόβος:Ανάλυση εξερεύνησης σε ανοιχτές δοκιμές-πεδίου, διάρκεια παγώματος και συμπεριφορές αξιολόγησης{1}}κινδύνων.
• Κίνητρο/Ανηδονία:Ποσοτικοποίηση των συμπεριφορών προσέγγισης προς ανταμοιβές (τροφή, κοινωνική αλληλεπίδραση), δαπάνες προσπάθειας και ταχύτητα αντίδρασης.
• Αυτοάνοσα νοσήματα (π.χ.Ρευματοειδής Αρθρίτιδα):Πέρα από τη φλεγμονή των αρθρώσεων, το σύστημα καθιερώνει ένα "Ηθογράφημα Συμπεριφοράς Νόσων", αναλύοντας τις αντισταθμιστικές κινητικές λειτουργίες και τις αλλαγές συμπεριφοράς που προκαλούνται από τον πόνο, προσφέροντας μια νέα διάσταση για την αξιολόγηση της ποιότητας-των-βελτιώσεων της ζωής.

Η ευέλικτη αρχιτεκτονική της πλατφόρμας υποστηρίζει εφαρμογές που εκτείνονται πολύ πέρα ​​από τα τρέχοντα τυπικά μοντέλα:

• Κοινωνική Νευροεπιστήμη:Παρακολούθηση-απόστασης μεταξύ υποκειμένων, προσανατολισμού και μοτίβων αλληλεπίδρασης σε ρυθμίσεις πολλών-ζώων για τη μελέτη των νευρικών μηχανισμών κοινωνικής ιεραρχίας, επιθετικότητας και υπέρ{2}}κοινωνικής συμπεριφοράς.
• Ύπνος και κιρκάδιοι ρυθμοί:η λεπτομερής-ανάλυση της αρχιτεκτονικής του ύπνου και της εγρήγορσης, σημαντική για τη μελέτη των κιρκαδικών διαταραχών και των προβλημάτων ύπνου σε νευροεκφυλιστικές ασθένειες.
• Λεπτός έλεγχος κινητήρα:Παρακολούθηση υψηλής-ακρίβειας των κινήσεων των δακτύλων και του χειρισμού αντικειμένων προσφέρει πληροφορίες για μελέτες ελέγχου του φλοιώδους κινητικότητας, έρευνα για τη διεπαφή του εγκεφάλου-Computer Interface (BCI) και στρατηγικές αποκατάστασης.
• Πολλαπλή-Σύντηξη δεδομένων:Οι χρονικές σημάνσεις υψηλής ακρίβειας-του συστήματος επιτρέπουν το συγχρονισμό σε επίπεδο χιλιοστών του δευτερολέπτου- με ΗΕΓ, ΗΜΓ, νευροαπεικόνιση και νευρωνικές εγγραφές in vivo. Αυτή η ικανότητα διευκολύνει την ανάλυση κλειστού-βρόχου, συνδέοντας άμεσα τις εξόδους συμπεριφοράς με την υποκείμενη δραστηριότητα του νευρικού κυκλώματος.

ΟΣύστημα ανάλυσης συμπεριφοράς 3D χωρίς δείκτες-με βάση AIαπό την Prisys Biotech αντιπροσωπεύει μια μεθοδολογική πρόοδο στη νευροεπιστήμη. Απελευθερώνοντας τους ερευνητές από την-εντατική και υποκειμενική βαθμολόγηση εργασίας, παρέχει αντικειμενικά σύνολα δεδομένων υψηλών{{2} διαστάσεων. Μέσω της απρόσκοπτης ενσωμάτωσης της παρακολούθησης χωρίς δείκτη και της βαθιάς μάθησης, αυτό το σύστημα γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ της πολύπλοκης συμπεριφοράς NHP και των νευρικών μηχανισμών, επιταχύνοντας τη μετάφραση των βασικών επιστημονικών ανακαλύψεων σε αποτελεσματικές κλινικές θεραπείες.