[发明专利]一种基于自动化图像识别的动物错步行为分析方法

说明书

本发明提供一种基于自动化图像识别的动物错步行为分析方法一种基于自动化图像识别的动物错步行为分析方法，包括如下步骤：(1)构件颅脑外伤小鼠；(2)用录像机记录小鼠的错步行为；(3)把视频文件按照每秒十帧的频率输出图片，并为小鼠行为图片加上时间标签；(4)人工识别小鼠行为图片，把图片对应放于错步文件夹和非错步文件夹内；(5)通过机器学习程序构建动物错步行为图片识别模型；(6)基于机器学习模型的未知图像的行为识别，由程序判断每一特定时刻动物行为表现是否错步，从而分析TBI损伤条件下，潜在药物是否可以对小鼠发挥神经保护的药理作用，以及潜在的量效关系与作用的分子机制。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于自动化图像识别的动物错步行为分析方法。

背景技术

创伤性脑损伤(traumatic brain injury,TBI)是神经外科领域常见的急症之一，已成为全世界35岁以下青壮年人群第一位死亡和致残原因。目前，临床上尚无一种确切的药物对脑损伤肯定有效。为此，有必要实现与TBI相关的神经损伤程度的自动化、高通量的定量分析，并全面评估其对TBI后的神经保护作用，并对其潜在分子机制进行深入研究。

错步行为：指一种动物实验，把小鼠放在一张金属网格上，金属网格由四个支架支撑(类似桌子)，网格下面是空的(金属网格相对于桌面)，一旦小鼠的任意一只腿踏空，就表示错步。如果四只腿一直不踏空，就表示非错步。单位时间内，小鼠的错步率与其TBI损伤的严重度存在明显相关性，也可以研究潜在药物对动物TBI后的神经保护作用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于自动化图像识别的动物错步行为分析方法，通过机器学习、图像识别技术实现动物错步行为的自动化、高准确率的定量分析。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种基于自动化图像识别的动物错步行为分析方法，包括如下步骤：

(1)构建颅脑外伤小鼠

利用小鼠打击器制备标准化的小鼠中重度控制性皮层撞击模型，以模拟人类可重复性颅脑外伤；

(2)将步骤(1)中构建的颅脑外伤小鼠放置在网格板上，用录像机记录小鼠5min内的网格行走行为，录像结束后，生成一个视频文件，保存于录像机的SD卡内；

(3)把步骤(2)中得到的视频文件按照每秒十帧的频率输出若干张png格式的小鼠行为图片，并按照小鼠行为图片的名字与录像视频中时间的一一对应关系，为这些小鼠行为图片加上时间标签，如下所示：

out1.png,第一秒

out2.png,第一秒

…

out10.png,第一秒

out11.png,第二秒

out12.png,第二秒

…

out20.png,第二秒

以此类推；

(4)人工识别图片，包括如下步骤：

(4-1)视频回放，人工计数颅脑外伤小鼠左前肢和左后肢在网格板上行走的总步数，同时计数颅脑外伤小鼠左前肢和左后肢在网格板踏空的步数，利用式I计算错步率；

错步率＝踏空率/总步数*100％ 式I；

(4-2)对每次踏空行为记录其始末时间点，精确到秒；

(4-2)按照步骤(3)的时间标签，若某一小鼠行为图片的时间标签落在某一次踏空行为的时间区间内，则把这一小鼠行为图片人工标记为踏空；反之，标记未不踏空；