AI-Driven Markerless NHP 3D Behavioral Analysis System|พริซิส ไบโอเทค

ไพรเมตที่ไม่ใช่มนุษย์ (NHP) เป็นแบบจำลองที่ขาดไม่ได้สำหรับการศึกษาการทำงานของสมองในระดับที่สูงขึ้นและความผิดปกติทางระบบประสาท เนื่องจากมีความคล้ายคลึงกันทางระบบประสาทและการรับรู้ของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม การจับและวัดปริมาณพฤติกรรมตามธรรมชาติของพวกมันโดยไม่-รุกรานยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ

ที่ระบบวิเคราะห์พฤติกรรม NHP รุ่นต่อไป-โดย Prisys Biotech ผสานรวมคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การเรียนรู้เชิงลึก และเทคโนโลยีการสร้างใหม่ 3 มิติ การบรรจบกันนี้ทำให้เกิดการวิเคราะห์พฤติกรรมสัตว์แบบละเอียดและหลายมิติ-แบบอัตโนมัติ ถือเป็นการเปลี่ยนผ่านจากคำอธิบายเชิงคุณภาพไปเป็นการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่แม่นยำในการวิจัยพรีคลินิก

ระบบของเราสร้างขึ้นจากเสาหลักทางเทคโนโลยีสามประการที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูลและสวัสดิภาพสัตว์ให้สูงสุด

1. การออกแบบที่ไร้เครื่องหมาย: จัดลำดับความสำคัญของพฤติกรรมตามธรรมชาติและสวัสดิภาพ

• หลักการทางเทคโนโลยี:ระบบไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องหมายสะท้อนแสงหรือเซ็นเซอร์แบบสวมใส่ได้ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงใช้-สตรีมวิดีโอความละเอียดสูงในการตรวจจับและติดตามจุดสำคัญทางกายวิภาคได้โดยตรงจากฟุตเทจดิบในแบบเรียลไทม์-
• คุณค่าทางวิทยาศาสตร์:ด้วยการลบเครื่องหมายทางกายภาพออก เราจะกำจัดความรู้สึกไม่สบายที่อาจเกิดขึ้น การยับยั้งพฤติกรรม หรือความเสี่ยงที่เครื่องหมายหลุดออก สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าสัตว์ต่างๆ จะยังคงอยู่ในสภาพธรรมชาติ เพิ่มความถูกต้องทางนิเวศวิทยาของข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญ และยึดมั่นในมาตรฐานสูงสุดด้านจริยธรรมและสวัสดิภาพสัตว์

2. การติดตาม 3 มิติแบบซิงโครไนซ์หลายมุมมอง: เหนือกว่าระนาบ 2 มิติ

• หลักการทางเทคโนโลยี:เราปรับใช้กล้องที่มี-เฟรม-สูงที่มีการซิงโครไนซ์หลายตัวเพื่อจับภาพพฤติกรรมจากมุมที่แตกต่างกัน เรขาคณิตมุมมองหลาย-และอัลกอริธึมการสร้างใหม่จะหลอมรวมอินพุต 2 มิติเหล่านี้เพื่อสร้าง-โครงสร้างโครงกระดูก 3 มิติแบบเรียลไทม์และวิถีเชิงพื้นที่
• คุณค่าทางวิทยาศาสตร์:นักวิจัยสามารถเข้าถึงการสร้างพฤติกรรมเชิงพื้นที่ใหม่ได้อย่างสมบูรณ์ นอกเหนือจากแผนที่ความร้อน 2 มิติแบบธรรมดา ระบบจะวัดปริมาณพารามิเตอร์จลนศาสตร์ที่ซับซ้อน เช่น มุมข้อต่อ (เช่น การงอเข่า) วิถีการเคลื่อนที่ของแขนขา และการเปลี่ยนแปลงของท่าทาง ข้อมูลเชิงลึกนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการวิเคราะห์ความผิดปกติของการเดิน การประสานงานของการเคลื่อนไหว และทักษะการเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อมัดเล็กด้วยความแม่นยำที่ไม่สามารถบรรลุได้ด้วยวิธีการแบบเดิมๆ

3. การเรียนรู้เชิงลึก-การจดจำตาม: จากจลนศาสตร์ไปจนถึงความหมาย

• หลักการทางเทคโนโลยี:เครือข่ายประสาทเชิงลึกของเราได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่กว้างขวางของวิดีโอพฤติกรรมที่มีคำอธิบายประกอบ นอกเหนือไปจากการติดตามโครงร่างเพื่อจำแนกเหตุการณ์พฤติกรรมที่ไม่ต่อเนื่องโดยอัตโนมัติ (เช่น การเดิน การปีนเขา การจับ การแต่งกาย) ระบบจะบันทึกลำดับเวลา ความถี่ และระยะเวลาของเหตุการณ์เหล่านี้
• คุณค่าทางวิทยาศาสตร์:สิ่งนี้จะเปลี่ยนข้อมูลจลนศาสตร์ดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกเชิงพฤติกรรมที่มีความหมายทางชีวภาพ ช่วยให้เกิด "ethograms" โดยอัตโนมัติและการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมชั่วคราว อัลกอริธึม AI ที่กำลังพัฒนาของระบบช่วยให้มั่นใจได้ถึงการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในความแม่นยำในการจดจำ ทำให้สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงทางฟีโนไทป์ที่ละเอียดอ่อนซึ่งเป็นผลมาจากการลุกลามของโรคหรือการแทรกแซงทางเภสัชวิทยา

ขณะนี้ระบบนี้ถูกนำไปใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพในบริบทแบบจำลองทางประสาทวิทยาศาสตร์และโรคต่างๆ:

• ความผิดปกติของการเคลื่อนไหว (โรคพาร์กินสัน, วิทยศาสตร์):การระบุปริมาณที่แม่นยำของพารามิเตอร์การเดิน (ความยาวก้าวก้าว จังหวะการเต้น ความสมมาตร) แอมพลิจูดของแรงสั่นสะเทือน อาการเคลื่อนไหวช้า และความมั่นคงของท่าทางให้จุดสิ้นสุดทางชีวภาพตามวัตถุประสงค์สำหรับการประเมินสารปกป้องระบบประสาทหรือการบำบัดเซลล์
• การวิจัยความเจ็บปวดและยาแก้ปวด:การระบุวัตถุประสงค์ของความเจ็บปวดที่เกิดขึ้นเอง-พฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับ-เช่น การโค้งงอ การเฝ้าดูแล -การหลีกเลี่ยงน้ำหนัก และ-การเกาเฉพาะจุด- รวมกับการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว 3 มิติเพื่อประเมินผลกระทบของความเจ็บปวดต่อกิจกรรมทั่วไปและการเคลื่อนไหว

แบบจำลองประสาทจิตเวช:

• ความวิตกกังวล/ความกลัว:การวิเคราะห์การสำรวจใน-การทดสอบภาคสนาม ระยะเวลาหยุดนิ่ง และ-พฤติกรรมการประเมินความเสี่ยง
• แรงจูงใจ/Anhedonia:ปริมาณของพฤติกรรมการเข้าถึงรางวัล (อาหาร ปฏิสัมพันธ์ทางสังคม) ค่าใช้จ่ายด้านความพยายาม และความเร็วของปฏิกิริยา
• โรคแพ้ภูมิตัวเอง (เช่นโรคข้ออักเสบรูมาตอยด์):นอกเหนือจากการอักเสบของข้อ ระบบยังสร้าง "Ethogram พฤติกรรมของโรค" ซึ่งวิเคราะห์การทำงานของมอเตอร์ชดเชยและการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่เกิดจากความเจ็บปวด นำเสนอมิติใหม่สำหรับการประเมินคุณภาพ-ของ-การปรับปรุงชีวิต

สถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นของแพลตฟอร์มรองรับแอปพลิเคชันที่ขยายเกินกว่ารุ่นมาตรฐานในปัจจุบัน:

• ประสาทวิทยาศาสตร์สังคม:การติดตาม-ระยะห่างระหว่างวัตถุ การวางแนว และรูปแบบปฏิสัมพันธ์ใน-สัตว์ต่างๆ เพื่อศึกษากลไกทางประสาทของลำดับชั้นทางสังคม ความก้าวร้าว และพฤติกรรมที่สนับสนุน-ทางสังคม
• การนอนหลับและจังหวะการเต้นของหัวใจ:การวิเคราะห์อย่างละเอียด-เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมการนอนหลับและความตื่นตัว ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการศึกษาการหยุดชะงักของวงจรชีวิตและปัญหาการนอนหลับในโรคที่เกิดจากความเสื่อมของระบบประสาท
• การควบคุมมอเตอร์แบบละเอียด:การติดตามการเคลื่อนไหวของนิ้วและการจัดการวัตถุที่มีความแม่นยำสูง-ให้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับการศึกษาการควบคุมมอเตอร์ในเยื่อหุ้มสมอง การวิจัย-ส่วนต่อประสานกับคอมพิวเตอร์ (BCI) ของสมอง และกลยุทธ์การฟื้นฟู
• การรวมข้อมูลหลายรูปแบบ-:การประทับเวลาที่มีความแม่นยำสูง-ของระบบช่วยให้สามารถซิงโครไนซ์ระดับมิลลิวินาที-กับ EEG, EMG, การสร้างภาพระบบประสาท และการบันทึกระบบประสาทในสิ่งมีชีวิต ความสามารถนี้อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์วงปิด- โดยเชื่อมโยงเอาต์พุตเชิงพฤติกรรมกับกิจกรรมวงจรประสาทพื้นฐานโดยตรง

ที่ระบบวิเคราะห์พฤติกรรม 3 มิติแบบไม่มีมาร์กเกอร์ที่ใช้ AI-โดย Prisys Biotech แสดงถึงความก้าวหน้าด้านระเบียบวิธีในด้านประสาทวิทยาศาสตร์ ด้วยการปลดปล่อยนักวิจัยจากการใช้แรงงาน-การให้คะแนนแบบเข้มข้นและการให้คะแนนเชิงอัตวิสัย ทำให้เกิดชุดข้อมูลที่มีมิติสูง- ด้วยการผสานรวมการติดตามแบบไร้เครื่องหมายและการเรียนรู้เชิงลึกเข้าด้วยกัน ระบบนี้เชื่อมช่องว่างระหว่างพฤติกรรม NHP ที่ซับซ้อนและกลไกของระบบประสาท เร่งการแปลการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ขั้นพื้นฐานไปสู่การรักษาทางคลินิกที่มีประสิทธิภาพ