Ученые смогли наблюдать за лабораторными животными без установки меток — Naked Science
8 минут
Редакция
1

Ученые смогли наблюдать за лабораторными животными без установки меток

Разработана система автоматического отслеживания перемещений и движений лабораторных животных, для которой не требуется установка меток.

14-0
©Wikipedia

Американские и немецкие ученые совместно разработали систему автоматического слежения за лабораторными животными — DeepLabCut. Теперь исследователи следят за перемещениями и действиями подопытных, не ставя на них метки.

 

Традиционно видеонаблюдение дает много материала для научной работы с животными, но и занимает достаточно времени. Просмотр записей — длительная процедура, которую не всегда можно ускорить. Отличать животных друг от друга трудно, и на них приходится ставить метки. Если пометить крысу цветными пятнами легко, то с мелкими насекомыми возникает проблема. Кроме того, животные стирают метки.

 

Проблема распознавания отдельных особей с маркерами давно решена, также используют тепловые сигнатуры — они хорошо подходят для крупных животных на свободе. Если же эксперимент требует следить за отдельными конечностями или другими частями животного, то задача многократно усложняется. Сам ученый легко распознает детали на видео, но вынужден просматривать записи в реальном времени. Для автоматического распознавания движений пальцев метки придется ставить очень тесно. Крепления при этом сложно сделать надежно, так как животные будут их грызть.

 

Коллектив ученых во главе с Маттиасом Бетге (Matthias Bethge) отказался от меток, решив использовать нейросети. Метод прост: снимки размечают вручную с указанием точек, которые затем отслеживает программа. Нейросеть обучают, и она определяет для каждого пикселя изображения вероятность появления соответствующей части тела с учетом положения животного в пространстве. Число снимков, которые нужно разметить вручную, невелико: уже со ста система работает уверенно, исследователи рекомендуют для надежности разметить 200 кадров.

 

Ученые использовали сверточную нейронную сеть (convolutional neural network, CNN), строение которой аналогично работе зрительной коры человека. Поэтому такая архитектура сети хорошо подходит для распознавания образов. Специалисты дополнительно применили метод глубокого обучения (deep learning) с использованием технологии DNN (Deconvolutional Neural Networks). Параметры и фильтры, сформированные в процессе обучения CNN, используют для первичной обработки сигналов, что улучшает распознавание объектов.

 

Специалисты провели два эксперимента на мышах и один на дрозофилах.

 

Бег грызуна по бумажной катушке с «нарисованной» запахом дорожкой изучали при первом опыте. Видеозапись специально осложняли помехами: неоднородное освещение, динамические тени от животного, искажения от широкоугольного объектива. Во время бега мышь часто пересекала след и поворачивала.

 

Для опыта использовали семь мышей. Съемку вели две камеры, 640×480 и 1700×1200 пикселей, с частотой 30 Гц.  Кадры с высоким разрешением чрезмерно велики для обработки, поэтому их обрезали до размера 800×800 пикселей вокруг изображения мыши. Ученые взяли 1080 случайных кадров из разных съемок и проставили метки на морду, кончики ушей и основание хвоста.

 

На видео зеленые и голубые точки показывают 30 будущих и прошлых позиций морды с периодичностью в 33,3 миллисекунды. Пурпурные ромбы обозначают расположение тела и морды с ушами в прошлом. Вместе эти четыре точки определяют направление тела и головы мыши. Дорожка с запахом нарисована серым цветом.

 

Мониторинг движения мыши по запаховому следу / © A. Mathis, Murthy Lab (Harvard University)

 

При втором исследовании отслеживали движения передней лапки мыши. Предварительно зверьков научили за вознаграждение тянуть специальный рычаг. Метки при таком наблюдении использовать практически невозможно.

 

В эксперименте использовали пять мышей. Съемка велась на камеру с разрешением 2048×1088 пикселей и частотой 100-320 кадров в секунду. Исследователи разметили 159 кадров, на каждом пальце было по четыре метки: на кончике, межфаланговом и пястно-фаланговом суставах, основании запястья. Изображение обрезали до области, содержащей нужное движение. Видео наглядно демонстрирует возможности метода.

 

Мониторинг движения передней лапы мыши при тяге за рычаг / © A. Mathis, Murthy Lab (Harvard University)

 

Третий опыт — мониторинг поведения дрозофил во время яйцекладки. В этом случае нанесение меток крайне затруднительно из-за размера мушек. На кадрах разметили 12 точек: четыре на голове, семь на тельце и одну на яйцекладке. Метод отлично работал и в этом случае.

 

Вычисления каждого эксперимента требовали около полумиллиона шагов обучения нейросети, что заняло от 24 до 36 часов работы видеокарты NVIDIA GTX 1080 Ti.

 

Ученые выложили программу вычислений в свободный доступ.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Вчера, 18:38
14 минут
Василий Парфенов

Новое масштабное журналистское расследование собрало воедино самые вопиющие факты коррупции, махинаций с официальной статистикой и игнорирования пандемии на государственном уровне.

13 апреля
5 минут
Илья Ведмеденко

Согласно представленным данным, строительству российской орбитальной станции дали зеленый свет. Практическая реализация программы должна начаться вскоре.

6 часов назад
3 минуты
Сергей Васильев

Новый краситель на основе сульфата бария отражает видимые и ИК-волны, сохраняя температуру ниже окружающей среды.

13 апреля
5 минут
Илья Ведмеденко

Согласно представленным данным, строительству российской орбитальной станции дали зеленый свет. Практическая реализация программы должна начаться вскоре.

13 апреля
5 минут
Ольга Иванова

Ученые из Австралии узнали, на протяжении какого периода времени сохраняется эффект эйфории после употребления марихуаны. Это необходимо, например, для более эффективного применения лекарств на основе каннабиса или понимания того, сколько времени необходимо, чтобы сесть за руль.

Вчера, 18:38
14 минут
Василий Парфенов

Новое масштабное журналистское расследование собрало воедино самые вопиющие факты коррупции, махинаций с официальной статистикой и игнорирования пандемии на государственном уровне.

17 марта
12 минут
Василий Парфенов

Продолжавшееся более пяти лет уголовное дело подошло к завершению: серийного сетевого сексуального маньяка осудили на 75 лет тюремного заключения. Чтобы поймать человека, растлившего 375 несовершеннолетних девушек, потребовалось пойти на беспрецедентные и этически спорные меры: создать вредоносное ПО и подсунуть злоумышленнику видеоловушку со встроенным вирусом.

25 марта
36 минут
Александр Березин

Улыбающийся мультимиллиардер планирует понять, насколько эффективно мел в стратосфере защищает планету от солнечного света, и если результат хорош, распылить его там в гигантских количествах. Потенциально это результативная задумка: ученые давно показали, что так можно добиться полного покрытия Земли устойчивыми льдами — вплоть до экватора. Увы, идея Гейтса — плагиат, причем не лучший. Советский исследователь предложил похожее полвека назад с более эффективной серой. Интереснее другое: подобные мероприятия один раз едва не уничтожили человечество. Разбираемся в деталях, а также в том, грозит ли нам повторение.

31 марта
51 минута
Александр Березин

Самый зловещий оружейный проект всех времен и народов — термоядерная торпеда, предназначенная для радиационного поражения огромных площадей и создания искусственного цунами. Никогда до этого ни одна страна даже не заявляла о намерении сделать нечто настолько опасное для живых существ. Поэтому российский проект «Посейдон», обещающий именно это, вызывает бурю эмоций. Однако тщательный технический анализ показывает: в реальности он будет совсем не таким, как об этом пишут в СМИ. Даже если он предназначен для радиационного поражения обширных площадей, оно не будет долгим. А уже через год «омытые» им районы будут абсолютно безопасны. Тем не менее новая система действительно изменит стратегический баланс на планете — но не так, как все думают. Попробуем разобраться в ситуации подробнее.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий

-
0
+
"строение которой аналогично работе зрительной коры человека" Но это неточно.
Подтвердить?
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: