AI-управлявана безмаркерна NHP 3D система за анализ на поведението|Prisys Biotech

Не{0}}човекоподобните примати (NHPs) са незаменими модели за изучаване на висши мозъчни функции и неврологични разстройства поради техните невроанатомични и когнитивни прилики с хората. Въпреки това улавянето и количественото определяне на естественото им поведение не-инвазивно остава значително предизвикателство.

Theсистема за анализ на поведението NHP от следващо-поколениеот Prisys Biotech интегрира технологии за компютърно зрение, дълбоко обучение и 3D реконструкция. Тази конвергенция позволява автоматизиран, подробен и много-измерен анализ на поведението на животните, отбелязвайки преход от качествено описание към прецизен количествен анализ в предклиничните изследвания.

Нашата система е изградена върху три технологични стълба, предназначени да увеличат максимално целостта на данните и хуманното отношение към животните.

1. Дизайн без маркери: Даване на приоритет на естественото поведение и благосъстояние

• Технологичен принцип:Системата елиминира необходимостта от отразяващи маркери или носими сензори. използвайки видео потоци с висока-резолюция, усъвършенстваните алгоритми за задълбочено обучение откриват и проследяват анатомични ключови точки директно от необработените кадри в реално-време.
• Научна стойност:Чрез премахването на физическите маркери ние елиминираме потенциалния дискомфорт, поведенческото потискане или риска от отделяне на маркера. Това гарантира, че животните остават в естествено състояние, като значително подобрява екологичната валидност на данните и се придържа към най-високите стандарти за етика и хуманно отношение към животните.

2. Синхронизирано 3D проследяване с много-изглед: Отвъд 2D равнината

• Технологичен принцип:Разполагаме с множество синхронизирани камери с висока-кадрова-честота, за да улавяме поведение от различни ъгли. Геометрията с множество изгледи и алгоритмите за реконструкция обединяват тези 2D входове, за да генерират 3D скелетни структури и пространствени траектории в реално-време.
• Научна стойност:Изследователите получават достъп до пълна пространствена реконструкция на поведението. Освен прости 2D топлинни карти, системата определя количествено сложни кинематични параметри като ъгли на ставите (напр. флексия в коляното), траектории на крайниците и постурална динамика. Тази дълбочина на данните е от решаващо значение за анализиране на аномалии в походката, двигателна координация и фини двигателни умения с прецизност, непостижима с традиционните методи.

3. Разпознаване-базирано на задълбочено обучение: от кинематика до семантика

• Технологичен принцип:Обучени върху обширни набори от данни за анотирано поведенческо видео, нашите дълбоки невронни мрежи надхвърлят скелетното проследяване, за да класифицират автоматично отделни поведенчески събития (напр. ходене, катерене, хващане, оформяне). Системата записва времевата последователност, честотата и продължителността на тези събития.
• Научна стойност:Това трансформира необработените кинематични данни в биологично значими поведенчески прозрения. Той позволява автоматично генериране на "етограми" и анализ на времеви поведенчески модели. Развиващите се AI алгоритми на системата осигуряват непрекъснато подобряване на точността на разпознаване, което позволява откриването на фини фенотипни промени в резултат на прогресия на заболяването или фармакологична интервенция.

Тази система понастоящем се използва за оценка на ефикасността в различни контексти на невронаучни и болестни модели:

• Двигателни нарушения (Болест на Паркинсон, SCI):Прецизното количествено определяне на параметрите на походката (дължина на крачката, каданс, симетрия), амплитуда на тремора, брадикинезия и постурална стабилност осигурява обективни биологични крайни точки за оценка на невропротективни агенти или клетъчни терапии.
• Изследване на болката и аналгезия:Обективно идентифициране на поведение,-свързано със спонтанна болка-като къдрене, предпазване,-избягване на носенето на тежести и-специфично драскане-комбинирано с 3D анализ на движението за оценка на въздействието на болката върху общата активност и мобилност.

Невропсихиатрични модели:

• Безпокойство/страх:Анализ на проучването при-тестове на открито, продължителност на замразяване и поведение при-оценка на риска.
• Мотивация/Ангедония:Количествено определяне на поведението на подход към награди (храна, социално взаимодействие), изразходване на усилия и скорост на реакция.
• Автоимунни заболявания (напр.Ревматоиден артрит):Освен възпалението на ставите, системата създава „Етограма на поведението на болестта“, анализирайки компенсаторните двигателни функции и поведенческите промени, причинени от болка, предлагайки ново измерение за оценка на качеството-на-подобрения в живота.

Гъвкавата архитектура на платформата поддържа приложения, които надхвърлят текущите стандартни модели:

• Социална неврология:Проследяване на между-дистанция, ориентация и модели на взаимодействие в множество-животински настройки за изследване на невронните механизми на социалната йерархия, агресията и про-социалното поведение.
• Сън и циркадни ритми:финия-подробен анализ на архитектурата на съня и будността, критичен за изучаване на циркадните смущения и проблеми със съня при невродегенеративни заболявания.
• Фин моторен контрол:Високо{0}}прецизното проследяване на движенията на пръстите и манипулирането на обекти предлага прозрения за изследвания на кортикалния моторен контрол, изследване на мозъчния-компютърен интерфейс (BCI) и стратегии за рехабилитация.
• Мулти{0}}обединяване на модални данни:Времевите отпечатъци с висока{0}}прецизност на системата позволяват синхронизиране на ниво-милисекунди с ЕЕГ, ЕМГ, невроизображения и in vivo невронни записи. Тази възможност улеснява-анализа на затворен цикъл, като директно свързва поведенческите резултати с основната активност на невронната верига.

TheAI-базирана система за 3D анализ на поведението без маркериот Prisys Biotech представлява методологичен напредък в неврологията. Като освобождава изследователите от трудоемко-и субективно оценяване, той предоставя обективни,-многоразмерни набори от данни. Чрез безпроблемното интегриране на проследяване без маркери и задълбочено обучение, тази система преодолява празнината между сложното поведение на NHP и невронните механизми, ускорявайки превръщането на основните научни открития в ефективни клинични терапии.