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大鼠运动行为的自动分析

作　者: 郑秀娟
导　师: 张恒义
学　校: 浙江大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 动物行为学实验大鼠运动行为自动分析高斯混合模型(GMM) 隐马尔科夫模型(HMMs)
分类号: R-332
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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引　用: 2次
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内容摘要

实验动物行为分析是高级中枢神经功能研究的一项重要技术手段,不仅广泛应用于神经心理学、神经药理学等传统领域,而且延伸到人工智能、仿生学、脑机接口等新兴交叉研究领域。运动行为参数化描述是行为分析的基础,因此建立动物行为自动分析方法对促进相关学科的发展具有重要意义。根据运动行为分析的要求和大鼠行为的特点,本文提出混合高斯模型表征器-行为模型方法自动分析大鼠旷野实验中的运动行为。首先,应用数字图像处理技术自动识别和跟踪大鼠重心位置,记录旷野实验中大鼠的时序运动轨迹;联合使用稳健LOWESS算法和RRM算法提取轨迹特征,并将轨迹划分为静止段和运动段两个子行为。其次,用高斯混合模型表征法,识别“行进”、“逗留”以及“飞奔(Darting)”等基本行为单元,进而分析逗留段空间分布、Darting次数等评价大鼠旷野实验的量化参数。最后应用隐马尔科夫模型方法建立大鼠运动行为模型,用于描述不同状态下的运动行为。以睡眠剥夺对大鼠行为影响研究为例,对此方法进行了初步应用测试。实验结果表明,逗留段空间分布较运动距离在各组间的差异更加显著,更好地反映不同状态大鼠空间运动水平和兴奋性,同时证实Darting次数是评价不同状态大鼠运动行为的一项有效指标。在行为描述中,正常条件模型较睡眠剥夺模型对相应条件下大鼠的运动行为的判别率高,二者正确率分别为100%和66.7%。实验结果也说明了高斯混合模型表征器-行为模型应用于大鼠运动行为自动分析的有效性和实用性。

大鼠运动行为的自动分析

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