• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
13.04.2018
Редакция Naked Science
1
479

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.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 11:02
Игорь Байдов

Грузовой самолет будут использовать для перевозки 90-метровых лопастей ветряных турбин, которые невозможно доставить по суше из-за размеров. Предполагается, что этот аппарат произведет революцию в сфере возобновляемых источников энергии.

Вчера, 19:23
Полина

Распространено мнение, что, чтобы справиться с гневом, необходимо дать волю негативным эмоциям. Исследователи из США доказали, что такой метод не позволяет снизить уровень агрессии.

Вчера, 13:48
Университет «Дубна»

В поле внимания ученых университета «Дубны» оказался Z-бозон — фундаментальная частица слабого взаимодействия. Они провели анализ различных вращательно инвариантных величин с помощью экспериментальных данных по рассеянию мезонов на фиксированной мишени из вольфрама. Результат анализа — их хорошая согласованность с теоретическими предсказаниями: качественно показано, что инварианты не изменяются при вращении системы отсчета, в которой рассеиваются частицы. Это значит, что такие инварианты можно с высокой точностью применять в будущих научных исследованиях, связанных с поиском новых частиц и проверкой теоретических моделей.

Позавчера, 08:39
Михаил Орлов

Глобальные изменения климата сказываются как на природе, так и на населении Земли. Среди последствий потепления — волны жары и увеличение числа жарких дней, которые напрямую влияют на здоровье людей и повседневную жизнь. Российские ученые из Высшей школы экономики и Института географии РАН спрогнозировали, как летний зной будет влиять на жителей России в ближайшие десятилетия. Они назвали регионы РФ, которые могут пострадать от жары сильнее всего, и выявили ведущие факторы таких изменений.

Вчера, 11:02
Игорь Байдов

Грузовой самолет будут использовать для перевозки 90-метровых лопастей ветряных турбин, которые невозможно доставить по суше из-за размеров. Предполагается, что этот аппарат произведет революцию в сфере возобновляемых источников энергии.

15 марта
Юлия Трепалина

Рассмотрев опыт ферм по выращиванию крупных питонов в Азии, ученые пришли к выводу, что это один из эффективных, но в то же время наименее вредных для экологии видов животноводства. По мнению исследователей, людям стоит всерьез задуматься о его внедрении в массовых масштабах.

11 марта
Игорь Байдов

Американская компания Stratolaunch сообщила об успешном завершении летных испытаний прототипа гиперзвукового аппарата Talon-A, оснащенного ракетным двигателем. Во время беспилотного полета планер развил сверхзвуковую скорость.

13 марта
Алиса Гаджиева

Древние переселенцы из Анатолии не только устроили геноцид в Скандинавии, но и одарили выживших новыми болезнями.

20 февраля
Полина

В Российской академии наук завершили первый Большой словарь ударений, его издадут к концу года. Лингвисты собрали наиболее современные нормы произношения привычных слов и зафиксировали ударение для лексики, которая появилась в русском языке недавно.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий

perfect_genius
17.05.2018
-
0
+
"строение которой аналогично работе зрительной коры человека" Но это неточно.
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: