AI-drivet markörlöst NHP 3D beteendeanalyssystem|Prisys Biotech

Icke-mänskliga primater (NHP) är oumbärliga modeller för att studera högre hjärnfunktioner och neurologiska störningar på grund av deras neuroanatomiska och kognitiva likheter med människor. Att fånga och kvantifiera deras naturliga beteende icke-invasivt är dock fortfarande en betydande utmaning.

Denästa-generations NHP beteendeanalyssystemav Prisys Biotech integrerar datorseende, djupinlärning och 3D-rekonstruktionsteknologier. Denna konvergens möjliggör automatiserad, granulär och fler-dimensionell analys av djurs beteende, vilket markerar en övergång från kvalitativ beskrivning till exakt kvantitativ analys i preklinisk forskning.

Vårt system bygger på tre tekniska pelare utformade för att maximera dataintegriteten och djurens välbefinnande.

1. Markörlös design: Prioritering av naturligt beteende och välfärd

• Teknisk princip:Systemet eliminerar behovet av reflekterande markörer eller bärbara sensorer. Med hjälp av högupplösta videoströmmar kan avancerade algoritmer för djupinlärning upptäcka och spåra anatomiska nyckelpunkter direkt från råmaterialet i realtid-.
• Vetenskapligt värde:Genom att ta bort fysiska markörer eliminerar vi potentiellt obehag, beteendehämning eller risken för markörlossning. Detta säkerställer att djuren förblir i ett naturligt tillstånd, vilket avsevärt förbättrar den ekologiska giltigheten av data och följer de högsta standarderna för djurets etik och välfärd.

2. Fler-Visa synkroniserad 3D-spårning: bortom 2D-planet

• Teknisk princip:Vi distribuerar flera synkroniserade kameror med hög-bildhastighet-för att fånga beteendet från olika vinklar. Fler-vygeometri och rekonstruktionsalgoritmer kombinerar dessa 2D-ingångar för att generera-3D-skelettstrukturer i realtid och rumsliga banor.
• Vetenskapligt värde:Forskare får tillgång till en fullständig rumslig rekonstruktion av beteendet. Utöver enkla 2D-värmekartor kvantifierar systemet komplexa kinematiska parametrar som ledvinklar (t.ex. knäböjning), lembanor och postural dynamik. Detta datadjup är avgörande för att analysera gångavvikelser, motorisk koordination och finmotorik med en precision som inte kan uppnås med traditionella metoder.

3. Deep Learning-Based Recognition: From Kinematics to Semantics

• Teknisk princip:Våra djupa neurala nätverk är utbildade på omfattande datauppsättningar av kommenterad beteendevideo och går längre än skelettspårning för att automatiskt klassificera diskreta beteendehändelser (t.ex. promenader, klättring, grepp, skötsel). Systemet registrerar den tidsmässiga sekvensen, frekvensen och varaktigheten av dessa händelser.
• Vetenskapligt värde:Detta förvandlar rå kinematisk data till biologiskt meningsfulla beteendeinsikter. Det möjliggör automatisk generering av "etogram" och analys av tidsmässiga beteendemönster. Systemets utvecklande AI-algoritmer säkerställer kontinuerlig förbättring av igenkänningsnoggrannheten, vilket möjliggör detektering av subtila fenotypiska förändringar som är ett resultat av sjukdomsprogression eller farmakologisk intervention.

Detta system används för närvarande för att bedöma effektivitet i olika neurovetenskapliga och sjukdomsmodellsammanhang:

• Rörelsestörningar (Parkinsons sjukdom, SCI):Exakt kvantifiering av gångparametrar (steglängd, kadens, symmetri), tremoramplitud, bradykinesi och postural stabilitet ger objektiva biologiska slutpunkter för att utvärdera neuroprotektiva medel eller cellterapier.
• Smärtforskning och smärtlindring:Objektiv identifiering av spontana smärtrelaterade-beteenden-som curling, skyddande, undvikande av vikt-bärande och platsspecifika repor-kombinerat med 3D-rörelseanalys för att bedöma smärtans inverkan på allmän aktivitet och rörlighet.

Neuropsykiatriska modeller:

• Ångest/rädsla:Analys av utforskning i öppna-fälttester, frysningsvaraktighet och risk{1}}bedömningsbeteenden.
• Motivation/Anhedonia:Kvantifiering av förhållningssätt mot belöningar (mat, social interaktion), ansträngningsutgifter och reaktionshastighet.
• Autoimmuna sjukdomar (t.ex.Ledgångsreumatism):Utöver ledinflammation, upprättar systemet ett "sjukdomsbeteendetografi", som analyserar kompensatoriska motoriska funktioner och beteendeförändringar orsakade av smärta, och erbjuder en ny dimension för att utvärdera-förbättringar av-livskvalitet.

Plattformens flexibla arkitektur stöder applikationer som sträcker sig långt utöver nuvarande standardmodeller:

• Social neurovetenskap:Spåra inter-ämnesavstånd, orientering och interaktionsmönster i multi-djuruppsättningar för att studera de neurala mekanismerna för social hierarki, aggression och pro-socialt beteende.
• Sömn och dygnsrytm:den finkorniga-analysen av sömnarkitektur och vakenhet, avgörande för att studera dygnsstörningar och sömnproblem vid neurodegenerativa sjukdomar.
• Finmotorstyrning:Hög-precisionsspårning av fingerrörelser och objektmanipulation ger insikter för kortikala motorkontrollstudier, hjärn-forskning i datorgränssnitt (BCI) och rehabiliteringsstrategier.
• Multi-Modal Data Fusion:Systemets hög-precisionstidsstämplar möjliggör synkronisering på millisekund-nivå med EEG, EMG, neuroimaging och in vivo neurala inspelningar. Denna förmåga underlättar analys med sluten-slinga, vilket direkt länkar beteendeutdata till underliggande neurala kretsaktivitet.

DeAI-baserat markörlöst 3D-beteendeanalyssystemav Prisys Biotech representerar ett metodiskt framsteg inom neurovetenskap. Genom att befria forskare från arbetsintensiva-och subjektiva poängsättningar levererar den objektiva,-högdimensionella datauppsättningar. Genom den sömlösa integrationen av markörlös spårning och djupinlärning, överbryggar detta system gapet mellan komplext NHP-beteende och neurala mekanismer, vilket påskyndar översättningen av grundläggande vetenskapliga upptäckter till effektiva kliniska terapier.