NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Görüntüleme teknolojisindeki ilerleme ile, farelerde hareket analizi yapmak için birçok ticari sistem geliştirilmiştir. Bununla birlikte, mevcut ticari sistemler pahalıdır ve tescilli yazılım kullanır. Bu makalede, C57BL/6 farelerdeki yürüyüş açıklarını denetlemek için özerk bir yürüyüş edinme ve analiz sisteminin düşük maliyetli, kamera tabanlı bir tasarımını anlatıyoruz. Sistemimiz video satın alma, özerk yürüyüş-olay tespiti, yürüyüş-parametre ekstraksiyonu ve sonuç görselleştirmesini içerir. Farelerin ayak izlerini tespit etmek ve sağlıklı ve nörotravmatik farelerde yürüyüş anormalliklerini analiz etmek için çeşitli yürüyüş parametrelerini hesaplamak için iyi bilinen görüntü işleme tekniklerini uygulamak için basit, kullanıcı dostu, adım adım ayrıntılı bir metodoloji sunuyoruz. Sistem, Parkinson hastalığının fare modelinde iyileşmeyi değerlendirmek için canlı bir hayvan çalışmasında kullanıldı. Çalışmada elde edilen videoları kullanarak, sistemimizin performansını alıcı işletim karakteristiği (ROC) ve Hit : Miss : False (H : M : F) algılama analizleri ile doğrularız. Sistemimiz farelerin ayaklarını ortalama H : M : F skoru 92.1 : 2.3 : 5.6 ile doğru tespit etti. ROC eğrisinin altındaki alan için tüm ROC şemaları için değerler 0.95'in üzerindedir, bu da neredeyse mükemmel bir algılama modelini gösterir. ROC ve H : M : F analizleri, sistemimizin doğru yürüyüş tespiti ürettiğini göstermektedir. Yürüyüş değerlendirme çalışmasından gözlemlenen sonuçlar bilinen literatürle uyumludur. Bu, sistemimizin bir yürüyüş analiz aracı olarak pratik uygulanabilirliğini göstermektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
With the advancement in imaging technology, many commercial systems have been developed for performing motion analysis in mice. However, available commercial systems are expensive and use proprietary software. In this paper, we describe a low-cost, camera-based design of an autonomous gait acquisition and analysis system for inspecting gait deficits in C57BL/6 mice. Our system includes video acquisition, autonomous gait-event detection, gait-parameter extraction, and result visualization. We provide a simple, user-friendly, step-by-step detailed methodology to apply well-known image processing techniques for detecting mice footfalls and calculating various gait parameters for analyzing gait abnormalities in healthy and neurotraumatic mice. The system was used in a live animal study for assessing recovery in a mouse model of Parkinson's disease. Using the videos acquired in the study, we validate the performance of our system with receiver operating characteristic (ROC) and Hit : Miss : False (H : M : F) detection analyses. Our system correctly detected the mice footfalls with an average H : M : F score of 92.1 : 2.3 : 5.6. The values for the area under an ROC curve for all the ROC plots are above 0.95, which indicates an almost perfect detection model. The ROC and H : M : F analyses show that our system produces accurate gait detection. The results observed from the gait assessment study are in agreement with the known literature. This demonstrates the practical viability of our system as a gait analysis tool.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.