コントラスト強化録音(PrAnCER)の足プリント解析:運動不足を評価するための低コストでオープンアクセスの自動歩行解析システム

ハロペリドール手順 この歩行解析システムを開発し、コントロールラットの歩行パラメータを、様々な運動、歩行、バランス障害を示す実験ラットの歩行パラメータを比較した。我々は、すべてのラットが生理生理生理生理生理、高用量ハロペリドールおよび低用量ハロペリドール条件で試験された被験者内設計を使用した。ラットは、カウンターバランシングを可能にするために2つのグループ(AとB)に分けました。歩行試験は、時間帯と状態の順序に対して相殺されました。各試験は48時間で分離し、ラットは生理生理生殖量またはハロペリドールのいずれかの経頭膜内(IP)注射を受け取る前にイソフランで軽く麻酔した。歩行は1時間の注射後に試験され、その時点でハロペリドールはピークレベル15、16、17にする必要があります。 行動結果 ハロペリドールで治療した動物の顕著な行動変化を観察した。高用量状態では、8匹のラットのうち5匹が歩道の開始時に不動の期間を有し、その間、実験者がそれらに触れ、動かすのに抵抗力があった。いくつかのケースでは、この状態は、ラットが歩道から取り除かれるまで数分間持続しました。他のケースでは、不動のラットは突然急に速く移動するか、または歩道を横切って「バインド」し、その後、終わりに近い不動状態に戻ります。低用量条件では、8匹のラットのうち3匹が同様の不動期間を持っていた。この投与量で, 境界動作のインスタンスは 1 つだけでした。.動物を生理生理で治療した場合、境界は認められなかった。 サポートのベース、ストライド長さ、ストライド速度、スタンス持続時間、スタンス対スイング比、最大接触面積、および四肢距離の下でのハロペリドールの効果を分析しました。前肢と後肢の歩行パラメータの多くは同一であり、ハロペリドールは一般的にすべての四肢に均一な影響を与えるため、後肢のみのパラメータを計算し、左右の手足のデータを分離しませんでした。各ラットについて、各試験日から使用可能なすべての実行から各歩行パラメータの平均を計算しました。すべてのパラメータ(速度変動を除く)は、実行の最初の4つの使用可能なステップの平均として計算されました。ハロペリドールの各投与量が歩行に大きな影響を与えたかどうかを評価するために、ペアサンプルt検定を使用した。実験1では、高用量ハロペリドールで処理された動物において、歩幅の長さ(図6A;t(7)=-2.962、p=0.021)および最大接触面積(図6A;t(7)=-2.51、p=0.04)の有意な増加があった。支持、スピード、スタンス持続時間、スイング比に対するスタンスのベースは重要ではありませんでした。実験2では、低用量ハロペリドールを与えられた動物は、生理生殖条件と比較して、スタンス持続時間(図6B;t(7)=-2.444、p=0.044)および最大接触面積(図6B;t(7)=-3.085、p=0.018)の有意な増加を示した。他の歩行パラメータは有意ではなかった。さらに、サポートベースの高用量と低用量ハロペリドール条件(図6C;t(7)=2.651、p = 0.033)、最大接触面積(図6C;t(7)=4.635、p=0.002)の間に有意な差がありました。図 6C;t(7) = 3.098、p = 0.017) 自動化されたシステムの位置の正確さおよび誤り PrAnCERの精度を評価するために、その自動分析を、6匹のコントロールラットの別のグループからランダムに選択された21本のビデオの手動スコアリングと比較しました。手の採点のために、ビデオは一連の画像に変換され、その後、印刷物の位置を手動でマークするために使用されました。効率化のため、後部プリントのみから測定された空間データに関する分析に焦点を当てました。各ビデオの平均ストライド長とBOSを抽出し、自動化値と比較しました。平均ストライド長は、手動スコアリングとPrAnCER解析(図7B;t(20)=-0.01、p=0.99)の間で有意に異なっていましたが、支持の基準は有意でした(図7A;t(20)= -2.21、p = 0.038)。自動スコアリングと手動スコアリングは一般的に良好に相関していましたが、自動システムは平均で5%大きいBOSを報告しました。この違いは、検出エラーではなく、セントロイド選択の分散が原因である可能性があります。手動スコアリングでは、PrAnCERの質量推定の中心の方法を手動で複製することは困難となるために、印刷場所は、各後部印刷のベースの周りに楕円形を描いてマークされました。明らかな傾向は、一部の動物が非対称的な方法でつま先を再生する可能性があるため、PrAnCERが手動スコアリングよりも極端な高等を観察する原因となる可能性があるため、PRAnCERがBOSを過大評価することでした。他のシステムはまた、一貫したストライド長さ測定17にもかかわらず、手動と自動スコアリングの間のBOSの大幅な増加を指摘しています。観察される小さな違いと他のシステムとの一貫性を考慮すると、PrAnCERは歩行パラメータの信頼性の高い尺度であると結論付けます。 すべての精度分析は、PrAnCERのGUIを使用して自動出力を手動で修正した後に行われたことに注意してください。既存の商用システムと同様に、この手順は、スコアリングのエラーを修正し、条件22を満たさない実行を排除するために必要です。ポストホックを修正する方が簡単なため、PrAnCER は偽陽性の側で誤りを修正するように調整しました。私たちは、PrAnCERが500以上のビデオの手動補正中に実際のプリントを検出するために失敗を観察したことがない。しかし、他のタイプのエラーが観察されました。これらは、誤検出 (印刷としての非印刷の検出)、誤分類 (前面/後部または左/右と誤ってラベル付けされた印刷)、および誤った組み合わせ (2 つの印刷物が誤ってマージされた) の 3 つのカテゴリに分類されます。これらのエラーは付属の GUI で簡単に修正され、通常は通常の条件下で撮影されたビデオのほんの一部でしか発生しません。このような補正を行っても、PrAnCERは歩行分析に関わる手作業量を著しく減少させる。各ビデオについて、PrAnCER を実行して出力エラーを修正するのに約 3 分かかると見積もっていますが、手動で同じビデオをスコア付けして分析するには約 10 分かかります。 図 1.歩行分析方法の比較(A)従来のインクと紙の方法では、足の形や位置の不正確なプリントが生成されます。(B)透明な床を持つビデオ録画は、足のプリントの詳細なビューを提供しますが、自動化されたスコアリングを複雑にするラットの体から多くの顕著な特徴が含まれています。(C)クリアフロアの上に軽量の用紙がノイズの多い画像を作成し、詳細を失います。(D)半透明の床を作成するためにベラムを使用すると、視覚的に体を排除しながら、非常に詳細なプリントを生成します。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図 2.歩行歩道装置及びビデオ録画の概略図。(A)ラットは、下から記録されている間、ホームケージゴールボックスに半透明の床を持つ明確な歩道を歩きます。この場合、ベラムは透明な床を覆い、半透明にします。歩道は、動物の足と体の間のレベルでその長さに沿って配置されたLEDストリップによって照らされます。(B)半透明の床の効果を示すビデオ録画のスクリーンショット。2本の足ははっきりと見えますが、ラットの体は本質的に検出できません。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図 3.足のプリントの1フレームの検出プロセス。(A)元の画像はノイズが除去され、背景減算(B)が行われます。(C)エッジ検出アルゴリズムが適用され、結果は輪郭(D)と呼ばれる一連の X、Y 座標に変換されます。(E)輪郭は近接でグループ化され、グループの凸部ハル(境界ボックス)は、印刷を含む単一の輪郭を生成するために取られます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図 4.個々の検出を分類された印刷に変換する。(A)足のプリントは、最初にフレームのセットで識別されます。(B)個々のオブジェクト検出には、それらを印刷として識別する番号が与えられ、片方の片方の配置(C)を表します。(D)最後に、動物のパスの中線に対する位置に基づいて左右に分類され、前の足のプリントに対する位置に基づいて前後に分類されます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図 5.分析された歩行パラメータの図。(A)足のプリントの識別と位置を示す出力の例。元の検出されたエッジは黒で表示されます。最終的に検出された足とおおよその領域は、足の分類を示す色で示されます。この図では、黄色:左前、緑:左後部、シアン:正面右、マゼンタ:右後部。ただし、Python スクリプトではユーザーの好みに応じて色を変更できます。(B) 2つの主要な時間パラメータを示すプロット:各足が地面(スタンス位相)と空気中に接触する時間(姿勢相)と空気中(スイング相)。色付きのブロックはスタンスフェーズを示し、空白はスイングフェーズを示します。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図 6.歩行に対するハロペリドールの影響(A)実験の結果1:高用量ハロペリドール(HalH)は、生理生理生理物の状態(Sal)と比較してストライド長および最大接触面積を有意に増加させた。(B)実験2は、より典型的なパーキンソニアン症状をもたらした。低用量ハロペリドール(HalL)有意に増加したスタンス持続時間および最大接触面積。(C)両実験からハロペリドール処理条件を比較した場合、高用量ハロペリドールは支持体のベースを増加させ、最大接触面積及び低用量条件と比較して四肢間距離を増加させた。データは±SEM、n =8を意味する。対になったサンプルt検定の違いは以下の通りでした: #p < 0.05, ## p < 0.01.この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図 7.自動分析の精度。(A)自動システムは、BOSを測定する際の手動スコアリングとは大きく異なりますが、検出エラーではなく、手動の経心度選択のバリエーションが原因である可能性があります。(B)自動システムは、ストライドの長さの手動スコアリングと大きく異なりません。これらの精度の結果は、他の利用可能なシステムの結果と一致します。データは±SEM、n=21を意味する。対になったサンプルt検定の違いは以下の通りであった: #p < 0.05.この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 図 8.時系列パラメータの比較。生理生理生理生理(A)および低用量ハロペリドール(B)で処理された動物の時間歩行パターン。(C)高用量ハロペリドールを与えられたラットからのブレースエスケープ応答の図。図5のように、色付きのブロックは足が地面に接触した日時 (スタンスフェーズ) を示し、空白は足が空中にいたとき(スイングフェーズ)を示します。略語: FL,左手前;HL,左後ろ;FR、正面右;HR、後ろだこの図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。 実験 1 実験2 テスト 1 テスト 2 テスト 3 テスト 4 テスト 5 テスト 6 テスト 7 テスト 8 グループ A ハルH サル ハルH サル サル ハルL サル ハルL グループ B サル ハルH サル ハルH ハルL サル ハルL サル 表 1.実験設計。この表は、この研究で使用される実験計画を示しています。我々は、すべてのラットが高用量ハロペリドール(Hal H)、低用量ハロペリドール(HalL)および生理生理生理物(サル)条件で試験された被験者内設計を使用した。ラットを2つの群に分けました。テストは、一日の時間と条件の順序に対して相殺されました。 パラメーター 定義 ストライドの長さ 同じ足の連続する接触間の距離 ステップの長さ 動きの方向の軸に沿った反対方向前面または後ろ足の連続した接触間の距離 サポートのベース (BOS) 連続する反対方向の前部または後ろ足の間の距離は、動きの方向の軸に垂直 最大接触領域 後続印刷の最大検出領域 リム間距離 前部と後ろ足の間の距離 スタンスデュレーション 足が地面に接触した時間の長さ スイングデュレーション 足が地面になかった時間の長さ スイング比に対するスタンス(SSR) スタンス持続時間/スイング持続時間 不連続速度 足のストライド長さ/(スタンス持続時間+スイング持続時間) 平均速度 分析に使用される期間の離散速度の平均 速度の変動性 実行中の不連続速度の変化率 実行速度 トンネル/トンネルの長さを横断する時間 表 2.歩行パラメータの説明。次の表は、最も一般的に使用される歩行パラメータについて説明します。本研究で使用したものは太字で示されています。