一个自动化的老鼠笑容尺度用于评估疼痛
Brendan Arnold1, Rahul Ramakrishnan2, Amirah Wright1
1School of Biomedical Engineering and Sciences, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA.
Scientific reports
|November 2, 2023
概括
研究人员开发了一种自动化系统,使用计算机视觉来评分老鼠面表情表 (RGS) 疼痛行为. 该工具精确检测面部动作,为动物疼痛研究中手动RGS评分提供了有效的替代方案.
科学领域:
- * 兽医医学 * 兽医医学
- * 神经科学是一门神经科学.
- * 动物行为
背景情况:
- *动物模型中的疼痛评估对研究至关重要,但由于其主观性质,具有挑战性.
- *老鼠笑容量表 (RGS) 通过面部动作单位量化疼痛,但手动评分耗时且需要专业知识.
- *现有的微笑尺度计算机视觉模型尚未应用于RGS.
研究的目的:
- * 开发一种自动化系统,用于检测面部动作单元,并预测老鼠的RGS分数.
- * 提供一个客观,高效和标准化的方法来评估老鼠的疼痛.
主要方法:
- *开发计算机视觉模型,以检测老鼠图像中的特定面部动作单元.
- *培训和验证分类器,以根据检测到的行动单位预测RGS分数.
- * 评估自动化系统与训练有素的人类评分员的性能,使用爆炸创伤性脑损伤研究的数据.
主要成果:
- *自动化系统实现了97%的精度和行动单元检测的召回.
- * RGS分类器的加权准确度在81%至93%之间.
- * 系统的总RGS分数显示与人类评分器相比,类内相关系数为0.82,表明高度一致.
结论:
- *成功开发了一种自动化的RGS系统,在检测疼痛行为方面表现出高准确性.
- * 该工具提供了一种标准化和高效的方法来评估老鼠的疼痛,这可能有助于推进动物疼痛研究.
- * 该系统的性能与训练有素的人类观察员相美,促进了在科学研究中更广泛的采用.
