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脑声常谈丨AI算法崛起:DeepLabCut等工具颠覆传统动物行为分析方法

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动物行为实验测试中,随着DeepLabCut等人工智能算法的迭代普及,越来越多的行为学测试范式可以应用 AI算法,完整跟踪动物的骨架关键点,获取更多的行为学复杂参数。DeepLabCut作为一个开源的深度学习工具,能够准确地标记和跟踪动物的各个身体部位,并且具有高度的灵活性和可扩展性。这使得研究人员能够在各种实验环境中应用这一技术,从而大大提升了数据的精确性和实验结果的可靠性。

与传统的商业化软件EthoVision等相比,DeepLabCut和类似的AI算法具有显著的优势。首先,AI算法能够处理更大规模和更复杂的行为数据,提供更细致的行为分析。例如,DeepLabCut能够识别和跟踪动物的细微动作,捕捉传统方法难以检测到的行为模式。其次,AI算法通常具有更高的可定制性,研究人员可以根据具体实验需求调整算法参数和跟踪标记点,这为个性化实验设计提供了更多可能性。

目前,应用AI算法商业化的软件也愈来愈多,比如SocialTrack AI软件,用于跟踪同一场景下多只动物的交互行为、攻击行为及交配行为;BehaviorAtlas 3D软件,多视角视频中提取动物多个部位的身体坐标进行三维重建和处理,实现对动物行为图谱的构建,提供神经功能、疾病亚型等与行为图谱关联分析的可能性;VisuCylinder圆筒实验软件和VisuGrid踏空脚误实验软件,用于动物肢体运动协调测试;VisuHTR软件用于动物致幻甩头、抽搐反应测试;VisuWalk软件,用于小鼠在自由活动,无空间约束状态下的步态分析与精细行为同步测试;VisuScratch软件,用于动物瘙痒模型的抓挠/搔抓像行为测试。

未来,随着AI技术的不断进步和应用的广泛推广,动物行为学研究将迎来更多创新和突破,比如动物触须行为、面部表情识别、超声发声、药丸抓取行为等更多范式,都可以使用AI。

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找实验方法,上脑声常谈

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