전임상 연구에서 -인간이 아닌 영장류(NHP)의 행동 관찰은 신경과학 및 약물 개발에 중요한 데이터를 제공합니다. 전통적인 행동 추적 방법에는 동물에 부착된 물리적 마커가 필요합니다. 이러한 마커는 자연스러운 행동에 영향을 미치고 스트레스를 유발하며 움직임 패턴을 변경할 수 있습니다.
그만큼AI{0}}기반 NHP 행동 분석 시스템(NBAS)BehaviorAtlas라고도 하는 는 다음에 의해 개발되었습니다.프리시스 생명공학. 시스템은 마커 없는 추적, 다중-뷰 카메라 및 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 영장류의 행동을 기록하고 분석합니다.
NHP 관측을 위한 마커리스 기술
NBAS는 마커리스 기술을 사용하여 인간이 아닌 영장류의 3D 자세를-포착합니다. 이 시스템에는 동물에 대한 물리적 마커가 필요하지 않습니다. 이는 불편함을 줄이고 실험 과정을 덜 침습적으로 유지합니다.
연구자들은 간섭 없이 자연스러운 움직임을 관찰할 수 있습니다. 이는 정상적인 행동을 유지하는 데 도움이 되며 행동 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다. 이 접근 방식은 동물 연구의 윤리적 표준도 지원합니다.
움직임 캡처를 위한 다중{0}}뷰 동기화
NBAS는 다중-카메라 시스템으로 행동을 기록합니다. 시스템은 3D 녹화용으로 설계된 4개 이상의 고속-카메라를 사용합니다. 카메라는 서로 다른 각도로 배치되어 동시에 녹화됩니다.
시스템은 모든 카메라의 공간 좌표와 녹화 시간을 동기화합니다. 이 설정은 시각적 폐색과 원근 오류를 줄이고 3차원 공간에서 움직임을 정확하게 재구성할 수 있게 해줍니다.- 시스템은 밀리미터-수준의 정밀도로 동작을 추적할 수 있습니다.
딥러닝 및 3D 골격 재구성
NBAS는 딥러닝 알고리즘으로 영상 데이터를 처리합니다. 시스템은 비디오 녹화물에서 동물의 윤곽, 신체 자세, 사지 관절을 감지합니다. 알고리즘은 다양한 조명 조건에서 작동하며 안정적인 감지 성능을 유지합니다.
소프트웨어는 동물의 3D 골격 모델을 재구성합니다. 21개 이상의 주요 신체 지점을 추적하고 이동 중에 해당 위치를 기록합니다.
그런 다음 시스템은 행동 순서를 자동으로 분석합니다. 연속적인 동작을 행동 세그먼트로 나누고 두 번째-레벨 시간 해상도로 행동 상태를 추정합니다. 이러한 자동화된 분석은 수동 작업을 줄이고 데이터 추출 시 인적 오류가 발생할 위험을 낮춥니다.
신경과학 및 약물 개발 분야의 응용
NBAS는 신경과학 연구를 위한 객관적인 행동 측정을 제공합니다. 이 시스템은 다음을 포함한 여러 신경 질환 모델의 행동 패턴을 분석하는 데 사용됩니다.
이 시스템은 약물 개발 연구도 지원합니다. 연구자들은 치료 연구 중에 관절 움직임과 신체 움직임 패턴을 측정할 수 있습니다. 이러한 측정은 약리학적 개입의 행동 효과를 평가하는 데 도움이 됩니다.
수집된 데이터는 전임상 평가와 이후 임상 연구 설계를 뒷받침하는 정량적 증거를 제공합니다. 이 시스템을 통해,프리시스 생명공학중개 연구에서 동물 행동 분석을 위한 자동화된 도구를 제공합니다.
