싱글의 3D 마우스 포즈

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13554(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

우리는 단안 비디오에서 팔다리와 발을 포함한 생쥐의 3D 포즈를 추론하는 방법을 제시합니다. 많은 인간의 임상 조건과 이에 상응하는 동물 모델은 비정상적인 동작을 초래하며 규모에 맞게 3D 동작을 정확하게 측정하면 건강에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 3D 포즈는 2D 표현보다 건강 관련 속성의 분류를 향상시킵니다. 추론된 포즈는 발이 대부분 가려진 경우에도 보폭을 추정할 수 있을 만큼 정확합니다. 이 방법은 연령과 유전자형에 따라 동물을 성공적으로 분류하는 데 사용되는 것으로 입증된 바와 같이 동물 건강을 비침습적으로 측정하기 위한 지속적인 모니터링 시스템의 일부로 적용될 수 있습니다. 우리는 실제 키포인트와 행동 레이블이 있는 집에 있는 실험용 쥐의 최초의 대규모 비디오 데이터세트인 마우스 자세 분석 데이터세트를 소개합니다. 데이터 세트에는 3D 포즈 재구성을 위한 모양 모델을 구축하는 데 사용되는 고해상도 마우스 CT 스캔도 포함되어 있습니다.

많은 인간 임상 조건과 이에 상응하는 동물 모델로 인해 비정상적인 움직임이 발생합니다1. 동작을 측정하는 것은 이러한 피험자의 건강을 연구하는 데 필요한 단계입니다. 동물 대상의 경우 연구자는 일반적으로 동물에 대한 높은 비용, 제한된 해상도 및 높은 스트레스로 수동으로 측정을 수행합니다. 이 연구에서는 실험실 쥐의 3D 자세로 동작을 지속적으로 측정하기 위한 저비용, 비침습적, 컴퓨터 비전 기반 접근 방식을 제시합니다.

파킨슨병이나 진전과 같은 운동 장애의 동물 모델을 연구하거나 일반적으로 행동을 측정하기 위해 연구자들은 로타로드, 정적 수평 막대, 개방형 테스트 또는 인간 채점2,3과 같은 수동 도구에 의존합니다. 보행과 운동을 연구하기 위한 점점 더 복잡한 자동화 도구가 개발되고 있습니다4,5. 컴퓨터 비전과 기계 학습은 2D 추적 또는 행동6,7,8,9,10,11,12을 위한 홈 케이지 환경에서 새로운 측정 기회를 창출하고 있습니다. 열린 들판은 기능이 없는 경기장인 반면, 집 케이지는 친숙한 침구, 음식, 물뿐만 아니라 동물이 다양한 움직임과 행동을 보여줄 수 있는 강화 품목이 갖춰진 인클로저입니다. 지금까지 홈 케이지에서 3D 모션을 측정하는 연구는 거의 없으며, 해상도나 관절 수 또는 여러 대의 카메라가 필요한 경우에만 가능합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 새로운 측정 도구는 새로운 분석을 위한 강력한 기회를 제공합니다13,17,18,19.

이와 동시에 컴퓨터 비전과 머신러닝은 이미지에서 인간의 3D 자세를 결정하는 데 있어 큰 발전을 가져왔습니다. 이미지 데이터에 맞게 운동학적 모델을 최적화하기 위한 모델은 2D 포즈 추정의 개선과 짝을 이루고 있습니다. 이러한 방법을 인간 모양24 및 인간 포즈 라이브러리와 결합함으로써 3D 인간 포즈 추정은 실제 운동학 모델 및 현실적인 모션에 기초할 수 있습니다. 진행 중인 연구는 공간적, 시간적 일관성을 개선하고 있습니다28,29,30.

이 작업은 원래 마우스에 대한 3D 인간 자세를 추론하기 위해 개발된 이러한 기술을 적용합니다. 우리는 마우스의 2D 키포인트를 예측한 다음 데이터에서 학습한 사전 정보를 바탕으로 3D 포즈를 최적화합니다. 인간의 자세를 추론하기 위해 인간의 모양, 자세, 2D 키포인트 및 3D 키포인트에 대한 데이터베이스를 쉽게 사용할 수 있지만 마우스에서는 이들 중 어느 것도 사용할 수 없습니다. 데이터 부족으로 인해 3D 포즈를 정확하게 추론하는 데 어려움이 있었습니다. 우리는 새로운 데이터를 수집하고 필요한 곳에 적응함으로써 이러한 문제를 극복합니다. 우리는 두 가지 목표를 달성하기 위해 알고리즘을 설계하고 데이터를 수집합니다.

확장성. 알고리즘은 오랜 기간 동안 홈 케이지에 있는 마우스를 지속적으로 모니터링할 수 있으며 동시에 많은 수의 케이지에서 이를 수행할 수 있습니다. 오픈 필드 분석은 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 분석 중 하나이지만 동물에게 스트레스를 유발하고 연구 결과에 차이를 유발합니다. 홈 케이지는 피험자에게 가장 자연스러운 설정을 제공하고 편견 없는 생리 및 행동 연구를 용이하게 합니다31. 다양한 홈 케이지에서의 활동 측정은 새로운 과제를 제기하며15 강력한 알고리즘이 필요합니다.