Отследить движения лабораторных животных поможет компьютерное зрение

Группа немецких и американских исследователей разработала систему автоматического наблюдения за действиями и перемещениями лабораторных животных DeepLabCut. В ее основе лежит метод машинного обучения, благодаря которому можно с высокой точностью визуализировать расположение объекта в пространстве.

Наблюдение за грызунами, насекомыми и другими живыми существами является важной частью любых лабораторных исследований. Когда подобные наблюдения проходят в темноте, проанализировать полученные данные бывает сложно. Для определения перемещений животного в таких случаях обычно используются метки — они хорошо визуализируются на камерах и помогают определить, какие действия совершали подопытные.

В ряде случаев использовать маркеры невозмозможно или просто неудобно. В частности много меток на теле живого существа могут изменить его поведение, что, в свою очередь, отразится на выводах ученых. Также не получится использовать метки для анализа поведения мелких насекомых ввиду малого размера их тела.

Группа исследователей под руководством Маттиаса Бетге разработала алгоритм машинного обучения, благодаря которому визуализировать действия животных будет компьютерное зрение. Новая система кадр за кадром анализирует изображение, полученное с видеокамер, и распознает даже мельчайшие движения частей тела. Компьютерное зрение уже помогло ученым подробно рассмотреть движения мышиной лапы, захватывающей предмет, и процесс откладывания яиц мелкой мухой-дрозофилой.

Новая система откроет перед учеными широкие возможности в изучении и анализе поведения животных, повысит точность результатов исследований, на которые не будут влиять метки.

Эксперты отмечают, что метод машинного обучения, лежащий в основе DeepLabCut, может использоваться и в создании систем для отслеживания позы и перемещений человека.