[发明专利]基于深度学习的小鼠悬挂实验的自动化分析系统和方法

说明书

本发明公开了基于深度学习的小鼠悬挂实验的自动化分析系统和方法，涉及啮齿动物悬尾实验技术领域，包括悬挂实验模块、数据传输模块、视频分析模块、存储模块以及预测模块，通过悬挂实验模块中的视频数据采集单元获取小鼠的追踪视频数据，将追踪视频数据通过视频分析模块进行分析，并将分析结果进行输出和保存；同时还设置有预测模块，能够使得在身体关键点出现被遮挡的情况时，能够对被遮挡的身体关键点的位置进行预测，并输出被遮挡的身体关键点的预测数据，从而降低了实验数据的人为因素影响，使得实验数据更加准确。

技术领域

本发明属于啮齿动物悬尾实验技术领域，具体是基于深度学习的小鼠悬挂实验的自动化分析系统和方法。

背景技术

悬挂实验是一种测量啮齿动物肌肉力量与平衡能力的常用方法，在悬挂实验中，实验人员将小鼠两前肢放置在铁丝上，随后放开，再盖上透明的塑料板，小鼠也因此不能翻身站在铁丝上。并且铁丝距离地面有一定高度，小鼠不会让自身轻易掉落，只能尽力抓取铁丝保持悬挂状态。在实验开始到动物掉落的这段时间内，记录动物的悬挂评分和悬挂时间，分别用来评估动物的平衡力与肌肉力量。

传统悬挂实验中，实验人员采取人工记录观察方法，存在费时费力、主观性强、精准度低等明显缺点。随着计算机科学、数学等学科的快速发展，我们也首次将计算机视觉技术已经运用于悬挂实验中，实现了半自动化或全自动化悬挂行为分析，大大提高了实验的效率与准确性。以往的悬挂实验中，实验人员只能通过使用秒表记录动物悬挂时间，用眼睛观察实验中动物抓取铁丝的最多肢数来评分。例如：两条后肢抓住铁丝，评分4分、一只后肢抓住铁丝，评分3分、两只前肢抓住铁丝，评分2分、一只前肢抓住铁丝，评分1分。由于小鼠在悬挂过程中存在转向、翻转身体的现象，导致实验人员在观察小鼠肢体时被小鼠的背部所遮挡，以及小鼠肢体快速触碰铁丝后又迅速放下的情况存在，使得实验人员观察得到的现象和数据并不准确，现提供基于深度学习的小鼠悬挂实验的自动化分析系统和方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于深度学习的小鼠悬挂实验的自动化分析系统和方法。

本发明所要解决的技术问题为：如何降低小鼠悬挂实验中，人为因素对实验结果的影响，同时使得小鼠悬挂实验所获得的数据更加的准确。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于深度学习的小鼠悬挂实验的自动化分析系统，包括悬挂实验模块、数据传输模块、视频分析模块、存储模块以及预测模块；

所述视频分析模块用于对小鼠的追踪视频数据进行分析，具体分析过程包括以下步骤：

步骤S1：获取追踪视频数据中的追踪视频，对追踪视频中的铁丝进行标记，并将铁丝的一端记为原点，然后设置X、Y轴坐标系；对悬挂实验的区域转化为像素点，获取小鼠的每个身体关键点的身体关键点像素值；

步骤S2：获取小鼠抓取铁丝未在水平方向上移动的时间，并将小鼠抓取铁丝未在水平方向上移动的时间记为悬挂时间XT；

获取小鼠抓取铁丝在水平方向上移动的时间，并将小鼠抓取铁丝在水平方向上移动的时间记为爬行时间PT；当小鼠在0.5s的时间内在X轴方向上移动超过nA个像素点距离时，记为爬行了一次，获取小鼠的爬行次数PC；获取小鼠的移动轨迹的长度，并将小鼠的移动轨迹的长度记为爬行距离PL；

步骤S3：将追踪视频分解为M帧照片，筛选符合悬挂实验的区域的帧数中四肢分别抓取铁丝的帧数与四肢抓取铁丝的总帧数，并分别记为ZS_i和ZS，通过公式ZL_i＝ZS_i/ZS获得四肢抓取准确率ZL_i；

步骤S4：获取小鼠在实验期间的最大运动速度以及平均运动速度，并分别记为峰值速度V_MAX和平均速度V_P；将峰值速度V_MAX和平均速度V_P通过数据传输模块发送至存储模块进行保存。