발과 숫자 궤적의 3 차원 재구성에 도달 자동화 된 쥐 단일 펠릿
Summary
설치류 숙련된 도달은 일반적으로 손재주 기술을 연구하는 데 사용되지만 작업을 구현하고 행동을 분석하는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 우리는 모션 추적 및 도달 궤적의 3 차원 재구성과 도달 숙련 된 숙련 된 버전의 자동화 된 버전을 설명합니다.
Abstract
설치류 숙련된 도달은 일반적으로 손재주 기술을 연구하는 데 사용되지만 작업을 구현하고 행동을 분석하는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 숙련 된 도달의 여러 자동화 된 버전이 최근에 개발되었습니다. 여기서는 높은 프레임 속도(300fps)로 여러 각도에서 고화질 비디오를 녹화하는 동안 쥐에게 펠릿을 자동으로 제공하는 버전을 설명합니다. 발과 개별 숫자는 마커없는 포즈 추정을위한 기계 학습 알고리즘 인 DeepLabCut으로 추적됩니다. 이 시스템은 또한 생리학적 기록과 동기화되거나 생리학적 개입(예를 들어, 전기적 또는 광학적 자극)을 유발하는 데 사용될 수 있다.
Introduction
인간은 정밀하게 조정된 다중 조인트 및 숫자 움직임을 필요로 하는 움직임으로 정의된 손재주 기술에 크게 의존합니다. 이러한 기술은 구조적 병변 (예를 들어, 뇌졸중, 종양, 탈수초 병변), 신경 퇴행성 질환 (예를 들어, 파킨슨 병) 및 운동 기능 이상을 포함한 일반적인 중추 신경계 병리의 범위에 의해 영향을받습니다. 회로(예: 근긴장 이상). 따라서 중앙 모터 회로에서 손재주 기술을 배우고 구현하는 방법을 이해하면 많은 인구의 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이러한 이해는 훈련 및 재활 전략을 최적화하여 건강한 사람들의 운동 성능을 향상시킬 가능성이 높습니다.
인간에 있는 손재주 기술의 근본적인 신경 회로를 해부하는 것은 동물 모형의 사용을 필요로 하는 기술적이고 윤리적인 고려에 의해 제한됩니다. 비인간 영장류는 일반적으로 인간에 그들의 모터 시스템 및 행동 레퍼토리의 유사성을 감안할 때손재주 사지 운동을 연구하기 위하여 이용됩니다 1. 그러나, 비 인간 영장류는 연구 과목및 유전 적 개입의 수를 제한, 긴 생성 시간과 비싸다. 더욱이, 비인간 영장류에 적용 가능한 신경 과학 적인 도구 상자는 인간에 대 한 보다 큰, 많은 최근 기술 발전은 사용할 수 없거나 영장류에서 크게 제한.
설치류 숙련 된 도달은 손재주 모터 제어를 연구하는 보완적 인 접근 방식입니다. 쥐와 마우스는 인간에 도달하는 패턴에 상동운동의 고정 된 순서로 설탕 펠릿에 도달,파악 및 검색하도록 훈련 될 수있다 2. 상대적으로 짧은 생성 시간과 낮은 주거 비용뿐만 아니라 며칠에서 몇 주에 이르는 숙련 된 기술을 습득 할 수있는 능력으로 인해 학습 및 기술 통합 단계 모두에서 많은 수의 과목을 공부 할 수 있습니다. 설치류, 특히 마우스의 사용은 또한 손재주 기술을 연구하기 위해 강력한 현대 신경 과학 도구 (예 : 광유전학, 칼슘 이미징, 질병의 유전 모델)의 사용을 용이하게합니다.
설치류 숙련 된 도달은 정상적인 모터 제어를 연구하고 뇌졸중과 파킨슨 병과 같은 특정 병리의영향을받는 방법을 연구하기 위해 수십 년 동안 사용되어 왔다 3. 그러나, 이 작업의 대부분의 버전은 노동과 시간 집약적, 설치류를 공부의 혜택을 완화. 일반적인 구현은 설치류가 도달해야하는 좁은 슬롯 앞에 선반이있는 도달 챔버에 설치류를 배치하는 것을 포함합니다. 연구원은 수동으로 선반에 설탕 펠릿을 배치하고 동물이 도달 할 때까지 기다린 다음 다른 펠액을 놓습니다. 도달 은 실시간 또는 비디오 검토 4에 의해성공 또는 실패로 점수가 매겨지며 점수가 매겨지며. 그러나 성공 또는 실패로 점수 매기기는 단순히 도달하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 풍부한 운동학 데이터를 무시합니다. 이 문제는 비디오 도달에 대한 자세한 검토를 구현하여 반정적으로 점수도달 하위 이동 5를 식별하고 반정적으로 평가하여 해결되었습니다. 이로 인하여 도달 운동학에 관한 일부 데이터가 추가되었지만 실험자의 시간과 노력도 크게 증가했습니다. 또한, 실험자의 참여수준이 높면 동일한 실험실 내에서도 방법론및 데이터 분석의 불일치가 발생할 수 있습니다.
최근에는 숙련된 도달의 여러 자동화된 버전이 개발되었습니다. 일부는 홈 케이지6,7에부착하여 동물을 옮길 필요가 없습니다. 이것은 모두 동물에 대한 스트레스를 감소시키고 전문 도달 챔버에 적응 할 필요가 없습니다. 다른 버전은 특정 개입에 따라 운동 변화를 연구 할수 있도록 발 추적을 허용 8,9,10,또는 자동으로 펠릿이 선반(11)을노크 했는지 여부를 결정하는 메커니즘을 가지고 . 자동화 된 숙련 된 도달 작업은 부상 후 재활에 필요할 수 있습니다 로 고강도 훈련에 특히 유용합니다12. 자동화 된 시스템은 동물이 집중적 인 연구자의 개입없이 오랜 기간 동안 도달의 큰 숫자를 수행 할 수 있습니다. 또한 발 추적 및 자동 결과 점수를 허용하는 시스템은 연구원이 데이터 분석을 수행하는 데 소요되는 시간을 줄입니다.
우리는 몇 가지 특수 기능을 갖춘 자동화 된 쥐 숙련 된 도달 시스템을 개발했습니다. 첫째, 아래에서 “도달 위치”로 펠릿을 가지고 이동 식 받침대를 사용하여, 우리는 앞다리의 거의 방해받지 보기를 얻을. 둘째, 미러 시스템은 단일 카메라로 도달 범위를 여러 번 동시에 볼 수 있게 해주며, 고해상도 고속(300fps) 카메라를 사용하여 도달 궤적을 3차원(3차원)으로 재구성할 수 있습니다. 마커없는 모션 추적 13을위한 강력한 기계학습 알고리즘의 최근 개발로, 우리는 지금 뿐만 아니라 발하지만 개별 너클을 추적 상세한 범위를 추출하고 운동학을 파악. 셋째, 간단한 비디오 처리를 수행하는 프레임 그래버를 사용하면 고유한 도달 단계를 실시간으로 식별할 수 있습니다. 이 정보는 비디오 수집을 트리거하는 데 사용되며(연속 비디오 수집은 파일 크기로 인해 실용적이지 않음) 정확한 순간에 개입(예: 광유전학)을 트리거하는 데 사용할 수도 있습니다. 마지막으로, 개별 비디오 프레임은 트랜지스터 트랜지스터 논리(TTL) 펄스에 의해 트리거되어 비디오가 신경 녹음(예: 전기 생리학 또는 광측정기)과 정확하게 동기화될 수 있습니다. 여기서는 이 시스템을 구축하고, 쥐를 훈련하여 작업을 수행하고, 장치를 외부 시스템과 동기화하고, 3D 도달 궤적을 재구성하는 방법을 설명합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
설치류 숙련 된 도달은 운동 시스템 생리학 및 병리 생리학을 연구하는 표준 도구가되었다. 최소한의 감독으로 훈련 및 테스트, 3-D 발 및 숫자 궤적 재구성 (도달 중, 잡기 및 발 후퇴 중), 실시간 식별 : 우리는 허용 자동화 된 쥐 숙련 된 도달 작업을 구현하는 방법을 설명했습니다. 도달하는 동안 발을, 외부 전자 장치와 동기화. 그것은 생리학과 앞다리 운동학을 상관하거나 운동에 도달하는 동안…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
저자는 숙련 된 도달 작업에 대한 조언 카루네시 갠굴리와 그의 실험실에 감사하고 싶습니다, 그리고 알렉산더와 매켄지 매티스는 DeepLabCut 적응에 자신의 도움. 이 작품은 신경 질환과 뇌졸중의 국립 연구소에 의해 지원되었다 (부여 번호 K08-NS072183) 미시간 대학.
Materials
| clear polycarbonate panels | TAP Plastics | cut to order (see box design) | |
| infrared source/detector | Med Associates | ENV-253SD | 30" range |
| camera | Basler | acA2000-340kc | 2046 x 1086 CMV2000 340 fps Color Camera Link |
| camera lens | Megapixel (computar) | M0814-MP2 | 2/3" 8mm f1.4 w/ locking Iris & Focus |
| camera cables | Basler | #2000031083 | Cable PoCL Camera Link SDR/MDR Full, 5 m – Data Cables |
| mirrors | Amazon | ||
| linear actuator | Concentrics | LACT6P | Linear Actuator 6" Stroke (nominal), 110 Lb Force, 12 VDC, with Potentiometer |
| pellet reservoir/funnel | Amico (Amazon) | a12073000ux0890 | 6" funnel |
| guide tube | ePlastics | ACREXT.500X.250 | 1/2" OD x 1/4" ID Clear. Extruded Plexiglass Acrylic Tube x 6ft long |
| pellet delivery rod | ePlastics | ACRCAR.250 | 0.250" DIA. Cast Acrylic Rod (2' length) |
| plastic T connector | United States Plastic Corp | #62065 | 3/8" x 3/8" x 3/8" Hose ID Black HDPE Tee |
| LED lights | Lighting EVER | 4100066-DW-F | 12V Flexible Waterproof LED Light Strip, LED Tape, Daylight White, Super Bright 300 Units 5050 LEDS, 16.4Ft 5 M Spool |
| Light backing | ePlastics | ACTLNAT0.125X12X36 | 0.125" x 12" x 36" Natural Acetal Sheet |
| Light diffuser films | inventables | 23114-01 | .007×8.5×11", matte two sides |
| cabinet and custom frame materials | various (Home Depot, etc.) | 3/4" fiber board (see protocol for dimensions of each structure) | |
| acoustic foam | Acoustic First | FireFlex Wedge Acoustical Foam (2" Thick) | |
| ventilation fans | Cooler Master (Amazon) | B002R9RBO0 | Rifle Bearing 80mm Silent Cooling Fan for Computer Cases and CPU Coolers |
| cabinet door hinges | Everbilt (Home Depot | #14609 | continuous steel hinge (1.4" x 48") |
| cabinet wheels | Everbilt (Home Depot | #49509 | Soft rubber swivel plate caster with 90 lb. load rating and side brake |
| cabinet door handle | Everbilt (Home Depot | #15094 | White light duty door pull (4.5") |
| computer | Hewlett Packard | Z620 | HP Z620 Desktop Workstation |
| Camera Link Frame Grabber | National Instruments | #781585-01 | PCIe-1473 Virtex-5 LX50 Camera Link – Full |
| Multifunction RIO Board | National Instruments | #781100-01 | PCIe-17841R |
| Analog RIO Board Cable | National Instruments | SCH68M-68F-RMIO | Multifunction Cable |
| Digital RIO Board Cable | National Instruments | #191667-01 | SHC68-68-RDIO Digital Cable for R Series |
| Analog Terminal Block | National Instruments | #782536-01 | SCB-68A Noise Rejecting, Shielded I/O Connector Block |
| Digital Terminal Block | National Instruments | #782536-01 | SCB-68A Noise Rejecting, Shielded I/O Connector Block |
| 24 position relay rack | Measurement Computing Corp. | SSR-RACK24 | Solid state relay backplane (Gordos/OPTO-22 type relays), 24-channel |
| DC switch | Measurement Computing Corp. | SSR-ODC-05 | Solid state relay module, single, DC switch, 3 to 60 VDC @ 3.5 A |
| DC Sense | Measurement Computing Corp. | SSR-IDC-05 | solid state relay module, single, DC sense, 3 to 32 VDC |
| DC Power Supply | BK Precision | 1671A | Triple-Output 30V, 5A Digital Display DC Power Supply |
| sugar pellets | Bio Serv | F0023 | Dustless Precision Pellets, 45 mg, Sucrose (Unflavored) |
| LabVIEW | National Instruments | LabVIEW 2014 SP1, 64 and 32-bit versions | 64-bit LabVIEW is required to access enough memory to stream videos, but FPGA coding must be performed in 32-bit LabVIEW |
| MATLAB | Mathworks | Matlab R2019a | box calibration and trajectory reconstruction software is written in Matlab and requires the Computer Vision toolbox |
References
- Chen, J., et al. An automated behavioral apparatus to combine parameterized reaching and grasping movements in 3D space. Journal of Neuroscience Methods. , (2018).
- Sacrey, L. A. R. A., Alaverdashvili, M., Whishaw, I. Q. Similar hand shaping in reaching-for-food (skilled reaching) in rats and humans provides evidence of homology in release, collection, and manipulation movements. Behavioural Brain Research. 204, 153-161 (2009).
- Whishaw, I. Q., Kolb, B. Decortication abolishes place but not cue learning in rats. Behavioural Brain Research. 11, 123-134 (1984).
- Klein, A., Dunnett, S. B. Analysis of Skilled Forelimb Movement in Rats: The Single Pellet Reaching Test and Staircase Test. Current Protocols in Neuroscience. 58, 8.28.1-8.28.15 (2012).
- Whishaw, I. Q., Pellis, S. M. The structure of skilled forelimb reaching in the rat: a proximally driven movement with a single distal rotatory component. Behavioural Brain Research. 41, 49-59 (1990).
- Zeiler, S. R., et al. Medial premotor cortex shows a reduction in inhibitory markers and mediates recovery in a mouse model of focal stroke. Stroke. 44, 483-489 (2013).
- Fenrich, K. K., et al. Improved single pellet grasping using automated ad libitum full-time training robot. Behavioural Brain Research. 281, 137-148 (2015).
- Azim, E., Jiang, J., Alstermark, B., Jessell, T. M. Skilled reaching relies on a V2a propriospinal internal copy circuit. Nature. , (2014).
- Guo, J. Z. Z., et al. Cortex commands the performance of skilled movement. Elife. 4, e10774 (2015).
- Nica, I., Deprez, M., Nuttin, B., Aerts, J. M. Automated Assessment of Endpoint and Kinematic Features of Skilled Reaching in Rats. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 11, 255 (2017).
- Wong, C. C., Ramanathan, D. S., Gulati, T., Won, S. J., Ganguly, K. An automated behavioral box to assess forelimb function in rats. Journal of Neuroscience Methods. 246, 30-37 (2015).
- Torres-Espín, A., Forero, J., Schmidt, E. K. A., Fouad, K., Fenrich, K. K. A motorized pellet dispenser to deliver high intensity training of the single pellet reaching and grasping task in rats. Behavioural Brain Research. 336, 67-76 (2018).
- Mathis, A., et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nature Neuroscience. 21, 1281-1289 (2018).
- Ellens, D. J., et al. An automated rat single pellet reaching system with high-speed video capture. Journal of Neuroscience Methods. 271, 119-127 (2016).
