疼痛搜索器:一种头部姿势不变的深度学习方法,通过面部表情来评估老鼠的疼痛
Liu Liu1, Guang Li2, Dingfan Deng2
1Department of Endodontics, The Affiliated Stomatological Hospital of Nanjing Medical University; State Key Laboratory Cultivation Base of Research, Prevention and Treatment for Oral Diseases (Nanjing Medical University), Jiangsu Province Engineering Research Center of Stomatological Translational Medicine (Nanjing Medical University), Nanjing, China.
在使用面部表情的老鼠中,自动化疼痛评估对于动物福利至关重要. 一个新的深度学习模型,PainSeeker,准确地识别了老鼠面部表情中的疼痛指标,超过了现有的方法.
科学领域:
- 兽医科学 兽医科学 兽医科学
- 动物福利 动物福利
- 生物医学研究生物医学研究
背景情况:
- 实验室老鼠的自动疼痛评估对于动物福利和研究至关重要.
- 面部表情分析提供了一种有前途的非侵入性疼痛检测方法.
研究的目的:
- 开发和评估用于自动化大鼠疼痛识别的头姿势不变深度学习模型.
- 引入RatsPain数据集用于疼痛评估研究.
主要方法:
- 创建了一个数据集 (RatsPain) 的老鼠面部图像,并使用老鼠笑容尺度 (RGS) 进行注释.
- 开发了一个深度学习模型,PainSeeker,用于识别与疼痛相关的面部区域,并学习姿势不变的特征.
主要成果:
- 在RatsPain数据集上,PainSeeker获得了0.7731的F分数和74.17%的准确性.
- 该模型显著优于随机猜测和传统的机器学习方法.
结论:
- 面部表情分析是自动化鼠标疼痛评估的可靠工具.
- 疼痛寻找者模型在老鼠疼痛评估方面表现出卓越的有效性.
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