走向实时动物追踪与集成刺激控制,用于水生生态神经毒理学中的自动化调节

科学领域:

• 生态神经毒理学
• 行为分析行为分析.
• 水生物质毒理学研究

背景情况:

• 生态神经毒理学需要先进的分析系统来研究污染物对动物行为的影响,特别是认知功能.
• 有限的低成本技术阻碍了对神经毒剂对小水生生物更高层次神经功能影响的研究.

研究的目的:

• 提出一个概念验证原型,用于实时行为分析和水生生物的闭环刺激传递.
• 为了使各种小型水生模型生物的认知研究.

主要方法:

• 开发了具有图形用户界面的开源软件,用于实时追踪动物和视频分析.
• 利用基于值的自适应图像细分来精确检测各种水生物种.
• 集成的低成本,开源硬件 (如Arduino) 用于基于观察到的行为进行闭环刺激控制.

主要成果:

• 在多种水生物种 (鱼,青,平虫,甲类动物) 中经过精确的动物追踪,具有不同的运动模式.
• 成功地将跟踪软件与外部硬件连接起来,以交付行为触发的刺激.
• 验证了系统在飞行中的视频分析和自适应性刺激控制的能力.

结论:

• 开发的系统为研究水生动物行为和神经毒理学提供了一个新的,低成本的解决方案.
• 这项技术有助于研究认知行为和神经毒剂对各种水生生物的影响.
• 开源性质和易于集成为未来的生态神经毒理学和认知研究提供了一个多功能平台.