Summary

多目的な自家製ビデオカメラとDeepLabCutを使用して、オペラコンディショニングチャンバー内のラットを追跡する

Published: June 15, 2020
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Summary

このプロトコルは、小型で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法と、そこから得られたビデオを使用してニューラルネットワークを訓練し、オペラ座内の動物の位置を追跡する方法を説明します。これは、オペラコンディショニングテストから得られたデータログの標準的な分析を補完する貴重なものです。

Abstract

オペラコンディショニングチャンバーは、神経科学の分野で幅広い行動検査を行うために使用されます。記録されたデータは、通常、チャンバー内に存在するレバーと鼻突きセンサーのトリガーに基づいています。これは、動物が特定の応答を実行するタイミングと方法の詳細なビューを提供しますが、センサーをトリガーしない動作を評価するために使用することはできません。したがって、動物が自分自身を配置し、チャンバー内を移動する方法を評価することはめったに不可能です。この情報を得るためには、研究者は一般的にビデオを記録して分析する必要があります。オペラコンディショニングチャンバーのメーカーは、通常、高品質のカメラ設定を顧客に供給することができます。しかし、これらは非常に高価であり、必ずしも他のメーカーまたは他の行動テストのセットアップからのチャンバーに合うわけではありません。現在のプロトコルは、ホビーエレクトロニクスコンポーネントを使用して安価で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法を説明しています。さらに、画像解析ソフトウェアパッケージDeepLabCutを使用して、強力な光信号の状態とラットの位置を、オペランコンディショニングチャンバーから収集したビデオで追跡する方法について説明します。前者は、テストセッション全体をカバーするビデオに関心のある短いセグメントを選択する際に大きな助けとなり、後者は、オペラ室によって生成されたデータログから得ることができないパラメータの分析を可能にします。

Introduction

行動神経科学の分野では、研究者は一般的にげっ歯類の異なる認知および精神医学的特徴の広い範囲を評価するためにオペラコンディショニングチャンバーを使用しています。このようなシステムには複数の異なるメーカーがありますが、通常は特定の属性を共有し、ほぼ標準化された設計11、2、32,を持っています。チャンバーは一般的に正方形または長方形の形をしており、動物を内部に配置するために開くことができる1つの壁と、レバー、鼻突き開口部、報酬トレイ、応答ホイールおよび様々な種類のライト1、2、32,3などのコンポーネントを含む残りの壁の1つまたは2つを有する。チャンバーに存在するライトとセンサーは、テストプロトコルを制御し、動物の行動11、2、3、4、52,3,45追跡するために使用されます。典型的なオペラの調節システムは動物が部屋に存在する異なったオペランドおよび開口部と相互作用する方法の非常に詳細な分析を可能にする。一般に、センサーがトリガされる任意の機会は、システムによって記録することができ、このデータからユーザーは、テスト44、55の特定のステップの間に動物が何をしたかを記述する詳細なログファイルを取得することができます。これは動物の性能を広範囲に表現しますが、1つ以上のセンサー44,55を直接トリガする動作を記述するためにのみ使用できます。そのため、試験の異なる段階で動物がチャンバー内をどのように位置づけ、移動するのかについては、6、7、8、9、10などはよく説明されていない。6,7,8,9,10このような情報は動物の行動を完全に理解するために価値がある可能性がありますので、これは残念です。例えば、特定の動物が特定のテスト6で悪いパフォーマンスを発揮する理由を明らかにするために使用され、困難,なタスク6、7、8、9、107,8,9を扱うために動物が開発する戦略を記述したり、おそらく単純な行動11、12,12の真の複雑さを理解することができます。610このような明瞭な情報を得るために、研究者は一般的にビデオ,6、7、8、9、10、117,8,9,10の手動分析に目を向けます。611

オペラコンディショニングチャンバーからのビデオを録画する場合、カメラの選択は非常に重要です。チャンバーは一般的に孤立したキュービクルに位置し、プロトコルは頻繁に可視光が輝いているステップを利用して3、6、7、8、9。6,7,8,9そのため、赤外線(IR)照明とIRに敏感なカメラを組み合わせて使用する必要があります。また、隔離キュービクル内にカメラを配置するために利用可能なスペースは、多くの場合、非常に限られた、広い視野を有するレンズ(例えば、魚眼レンズ)9を用いた小型カメラを有することから強く利益を得られることを意味する。オペラコンディショニングシステムのメーカーは、多くの場合、顧客に高品質のカメラのセットアップを供給することができますが、これらのシステムは高価であり、必ずしも他のメーカーや他の行動テストのためのセットアップからのチャンバーに適合しません。しかし、スタンドアロンビデオカメラを使用する上で顕著な利点は、これらのセットアップは、多くの場合、オペランコンディショニングシステム13、14,14と直接インターフェースすることができるということです。これにより、完全なテスト セッションではなく特定のイベントのみを記録するように設定できるため、次の分析に大きく役立ちます。

現在のプロトコルは、ホビーエレクトロニクスコンポーネントを使用して安価で汎用性の高いビデオカメラを構築する方法を説明しています。カメラは魚眼レンズを使用し、IR照明に敏感で、IR発光ダイオード(IR LED)のセットが取り付けられています。さらに、それは平らで、細いプロフィールを持つために造られる。これらの側面は、市販のオペラコンディショニングチャンバーや他の行動テスト設定からのビデオを録画するのに理想的です。このプロトコルはさらに、カメラで取得したビデオを処理する方法と、ソフトウェアパッケージDeepLabCut15,16を使用して、目的のビデオシーケンスを抽出し16動物の動きを追跡する方法について説明します。これは、コンディショニングシステムのオペラメーカーが提供する統合ソリューション上でスタンドアロンカメラを使用することの欠点を部分的に回避し、行動の手動スコアリングを補完します。

プロトコルを一般的な形式で記述し、プロセス全体を異なるオペラコンディショニングテストのビデオに適応させることができることを強調する努力がなされています。特定の主要概念を説明するために、5選択逐次反応時間試験(5CSRTT)1717を行うラットの動画が例として用いられる。

Protocol

動物の取り扱いを含むすべての手順は、動物研究のためのマルメルンド倫理委員会によって承認されています。 1. ビデオカメラの構築 注: カメラの構築に必要なコンポーネントのリストは、 材料表に記載されています。 図 1、 図 2、図 3、 図 4、図 …

Representative Results

ビデオカメラのパフォーマンス 代表結果は、床面積が28.5cm x 25.5cm、高さ28.5cmのラット用の手術用コンディショニングチャンバーに集めた。魚眼レンズを取り付けた状態で、カメラはチャンバーの上に置くと、床面積全体と周囲の壁の大部分を捉えます(図7A)。そのため、カメラがチャンバーの上部の中心外に配置されていても、良好な?…

Discussion

このプロトコルは、操作コンディショニングチャンバーやその他の動作テスト設定からビデオを記録するために使用できる安価で柔軟なビデオカメラを構築する方法を説明します。さらに、DeepLabCutを使用してこれらのビデオ内の強い光信号を追跡する方法と、完全なテストセッションをカバーするビデオファイルの関心のある短いビデオセグメントを特定するのにどのように使用できるかを…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

この研究は、スウェーデン脳財団、スウェーデンパーキンソン財団、スウェーデン政府臨床研究資金(M.A.C.)、ウェンナー・グレン財団(M.A.C,E.K.H.C)、オーレン財団(M.A.C)、財団ブランシュフロール・ボンコムニ・ルドヴォヴィシ(S.F.)からの助成金によって支えられました。

Materials

32 Gb micro SD card with New Our Of Box Software (NOOBS) preinstalled The Pi hut (https://thpihut.com) 32GB
330-Ohm resistor The Pi hut (https://thpihut.com) 100287 This article is for a package with mixed resistors, where 330-ohm resistors are included.
Camera module (Raspberry Pi NoIR camera v.2) The Pi hut (https://thpihut.com) 100004
Camera ribbon cable (Raspberry Pi Zero camera cable stub) The Pi hut (https://thpihut.com) MMP-1294 This is only needed if a Raspberry Pi zero is used. If another Raspberry Pi board is used, a suitable camera ribbon cable accompanies the camera component
Colored LEDs The Pi hut (https://thpihut.com) ADA4203 This article is for a package with mixed colors of LEDs. Any color can be used.
Female-Female jumper cables The Pi hut (https://thpihut.com) ADA266
IR LED module (Bright Pi) Pi Supply (https://uk.pi-supply.com) PIS-0027
microcomputer motherboard (Raspberry Pi Zero board with presoldered headers) The Pi hut (https://thpihut.com) 102373 Other Raspberry Pi boards can also be used, although the method for automatically starting the Python script only works with Raspberry Pi zero. If using other models, the python script needs to be started manually.
Push button switch The Pi hut (https://thpihut.com) ADA367
Raspberry Pi power supply cable The Pi hut (https://thpihut.com) 102032
Raspberry Pi Zero case The Pi hut (https://thpihut.com) 102118
Raspberry Pi, Mod my pi, camera stand with magnetic fish eye lens and magnetic metal ring attachment The Pi hut (https://thpihut.com) MMP-0310-KIT

Referenzen

  1. Pritchett, K., Mulder, G. B. Operant conditioning. Contemporary Topics in Laboratory Animal Science. 43 (4), (2004).
  2. Clemensson, E. K. H., Novati, A., Clemensson, L. E., Riess, O., Nguyen, H. P. The BACHD rat model of Huntington disease shows slowed learning in a Go/No-Go-like test of visual discrimination. Behavioural Brain Research. 359, 116-126 (2019).
  3. Asinof, S. K., Paine, T. A. The 5-choice serial reaction time task: a task of attention and impulse control for rodents. Journal of Visualized Experiments. (90), e51574 (2014).
  4. Coulbourn instruments. Graphic State: Graphic State 4 user’s manual. Coulbourn instruments. , 12-17 (2013).
  5. Med Associates Inc. Med-PC IV: Med-PC IV programmer’s manual. Med Associates Inc. , 21-44 (2006).
  6. Clemensson, E. K. H., Clemensson, L. E., Riess, O., Nguyen, H. P. The BACHD rat model of Huntingon disease shows signs of fronto-striatal dysfunction in two operant conditioning tests of short-term memory. PloS One. 12 (1), (2017).
  7. Herremans, A. H. J., Hijzen, T. H., Welborn, P. F. E., Olivier, B., Slangen, J. L. Effect of infusion of cholinergic drugs into the prefrontal cortex area on delayed matching to position performance in the rat. Brain Research. 711 (1-2), 102-111 (1996).
  8. Chudasama, Y., Muir, J. L. A behavioral analysis of the delayed non-matching to position task: the effects of scopolamine, lesions of the fornix and of the prelimbic region on mediating behaviours by rats. Psychopharmacology. 134 (1), 73-82 (1997).
  9. Talpos, J. C., McTighe, S. M., Dias, R., Saksida, L. M., Bussey, T. J. Trial-unique, delayed nonmatching-to-location (TUNL): A novel, highly hippocampus-dependent automated touchscreen test of location memory and pattern separation. Neurobiology of Learning and Memory. 94 (3), 341 (2010).
  10. Rayburn-Reeves, R. M., Moore, M. K., Smith, T. E., Crafton, D. A., Marden, K. L. Spatial midsession reversal learning in rats: Effects of egocentric cue use and memory. Behavioural Processes. 152, 10-17 (2018).
  11. Gallo, A., Duchatelle, E., Elkhessaimi, A., Le Pape, G., Desportes, J. Topographic analysis of the rat’s behavior in the Skinner box. Behavioural Processes. 33 (3), 318-328 (1995).
  12. Iversen, I. H. Response-initiated imaging of operant behavior using a digital camera. Journal of the Experimental Analysis of Behavior. 77 (3), 283-300 (2002).
  13. Med Associates Inc. Video monitor: Video monitor SOF-842 user’s manual. Med Associates Inc. , 26-30 (2004).
  14. . Coulbourn Instruments Available from: https://www.coulbourn.com/product_p/h39-16.htm (2020)
  15. Mathis, A., et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nature Neuroscience. 21 (9), 1281-1289 (2018).
  16. Nath, T., Mathis, A., Chen, A. C., Patel, A., Bethge, M., Mathis, M. W. Using DeepLabCut for 3D markerless pose estimation across species and behaviors. Nature Protocols. 14 (7), 2152-2176 (2019).
  17. Bari, A., Dalley, J. W., Robbins, T. W. The application of the 5-chopice serial reaction time task for the assessment of visual attentional processes and impulse control in rats. Nature Protocols. 3 (5), 759-767 (2008).
  18. . Raspberry Pi foundation Available from: https://thepi.io/how-to-install-raspbian-on-the-raspberry-pi/ (2020)
  19. . Pi-supply Available from: https://learn.pi-supply.com/make/bright-pi-quickstart-faq/ (2018)
  20. . Python Available from: https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/NonProgrammers (2020)
  21. . MathWorks Available from: https://mathworks.com/academia/highschool/ (2020)
  22. . Cran.R-Project.org Available from: https://cran.r-project.org/manuals.html (2020)
  23. Liu, Y., Tian, C., Huang, Y. . Critical assessment of correction methods for fisheye lens distortion. The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences. , (2016).
  24. Pereira, T. D., et al. Fast animal pose estimation using deep neural networks. Nature Methods. 16 (1), 117-125 (2019).
  25. Graving, J. M., et al. DeepPoseKit, a software toolkit for fast and robust animal pose estimation using deep learning. Elife. 8 (47994), (2019).
  26. Geuther, B. Q., et al. Robust mouse tracking in complex environments using neural networks. Communications Biology. 2 (124), (2019).

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Clemensson, E. K. H., Abbaszadeh, M., Fanni, S., Espa, E., Cenci, M. A. Tracking Rats in Operant Conditioning Chambers Using a Versatile Homemade Video Camera and DeepLabCut. J. Vis. Exp. (160), e61409, doi:10.3791/61409 (2020).

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