基於高速視覺的實驗動物多行為實時檢出方法研究

《基於高速視覺的實驗動物多行為實時檢出方法研究》是依託中國科學院合肥物質科學研究院，由聶余滿擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於高速視覺的實驗動物多行為實時檢出方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：聶余滿
• 依託單位：中國科學院合肥物質科學研究院

項目摘要

實驗動物的行為分析廣泛套用於新藥開發和生命科學等領域，傳統的人工分析和自動檢出方法及設備，通常只能離線檢出特定實驗中的少量慢速行為，面對多實驗環境下多行為實時分析的適應性還有待提高。本研究針對實驗動物行動快速、形狀多變的運動特點，通過高速視覺獲取數百幀每秒的高時空解析度實時圖像，結合硬體處理算法要求，提出基於仿射變換的平移旋轉不變特徵快速提取算法，以有效避免形狀匹配等方法中的誤識別問題，為多行為的量化定義和實時檢出提供依據；同時，基於高速圖像序列分析行為間的細微差別，建立動態行為的多參數描述模型，為發現新型行為和新的時間-行為結構，尤其是互動式社會行為實驗設計和分析提供研究支持。本研究所開展的行為特徵提取和檢出方法將是分析柔軟變形體運動特徵的重要手段之一，將對定量研究實驗動物行為，篩選和驗證新的藥理病理模型具有切實的促進作用。

結題摘要

項目以新藥開發和生命科學研究中的實驗動物行為分析為背景，主要研究實驗動物的行為特徵提取和行為分析方法，這些圖像分析方法也可以適用於人體運動、群體動物以及柔性體形變的特徵分析中。一直以來，實驗動物的行為分析都依賴於人工分析或低性能的自動檢出設備，例如針對撓動行為採用錄製低幀率視頻再離線檢出。但是這些特定實驗中的少量慢速行為並不能適用於多實驗環境下多行為實時分析。在國內的行為分析儀器市場中，主要還是一些來自歐洲和美國的廠商占據主流地位，國產設備因為在核心算法上難以突破，其性能一直不被認可。而自主設計和實驗分析能力的薄弱，也限制了實驗水平和效率的提高。 本項目的主要研究內容包括行為特徵提取和行為分析，以及這些普適方法在人體及動物群體行為分析等方面的套用。 針對動物形體柔軟多變、動作快速靈活的運動特點，通過高速視覺獲取高幀率實時圖像序列，實現了算法的硬體處理。特別是提出並實現了基於仿射變換的平移旋轉不變特徵快速提取算法，有效避免了形狀匹配等方法中的誤識別問題，為多行為的量化定義和實時檢出提供了可靠依據。在算法的長時間驗證實驗所得出的關鍵指標中，典型行為的檢出率達到了98.1%-99.0%，而作為對比，市售主流產品的識別率只能達到75-80%。相關算法套用于田徑運動中人體關鍵部位的特徵識別，識別率也達到了89.07%（4pix），在精度提高的同時也大幅度減輕了人工識別的工作量。在科學意義方面，本研究過程中提出和驗證了的行為特徵提取和檢出方法，對分析柔軟變形體運動特徵具有切實的意義。這不僅對於定量研究實驗動物行為，篩選和驗證新的藥理病理模型具有切實的促進作用，在已經套用的人體運動分析等方面也發揮了實際的作用。