深さセンシングを用いた行動迷路の実時間行動認識と閉ループ制御のための深層学習ベースシステム【JST・京大機械翻訳】

Geros, A. F.; Cruz, R.; de Chaumont, F.; Cardoso, J. S.; Aguiar, P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213058155576 整理番号：22P0316059

深さセンシングを用いた行動迷路の実時間行動認識と閉ループ制御のための深層学習ベースシステム【JST・京大機械翻訳】

Deep learning-based system for real-time behavior recognition and closed-loop control of behavioral mazes using depth sensing

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発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月24日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

動物行動の堅牢な定量化は,実験的神経科学研究の基本である。自動化行動評価を提供するシステムは,人間のバイアス,低い再現性およびコストのような問題を回避するマニュアル測定の重要な代替である。これらのツールを閉ループ制御システムと統合することは,環境と行動表現を効果的に相関させる条件を作り,最終的に行動の神経基礎を説明する。深さセンシングカメラから取得したビデオストリーム上の深層学習ネットワークを用いたげっ歯類の自動行動解析のための統合解を示した。深さセンサの使用は顕著な利点を持つ:追跡/分類性能は改善され,動物被覆色に無関係であり,ビデオは動物の自然行動に影響することなく暗条件で記録できる。畳み込みと再発層を深いネットワークアーキテクチャに組み合わせ,空間と時間表現を4クラス行動分類タスク(静止,歩行,飼育とグルーミング)のためにうまく学習した。Arduinoマイクロコントローラとの統合は,動物行動の深層学習自動分類に基づく低待ち時間フィードバック信号を提供する使いやすい制御プラットフォームを生成する。深さセンサカメラ,コンピュータ,およびArduinoマイクロコントローラを組み合わせた完全システムは,動物電流挙動と位置を用いて入出力制御信号の簡単なマッピングを可能にする。例えば,フィーダーはレバーを押すことではなく,動物行動自体によって制御できる。統合グラフィカルユーザインタフェイスは,動物追跡と行動分類のためのユーザフレンドリーでコスト効率の良い解決策を完成する。このオープンソフトウェア/オープンハードウェアプラットフォームは,自動化行動研究に対するカスタマイズプロトコルの開発を促進でき,より洗練された,信頼でき,再現性のある行動神経科学実験をサポートする。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識

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