Новый алгоритм безнадзорного машинного обучения, исследующий поведение животных, может помочь в изучении многих человеческих заболеваний. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
Изучение процессов, происходящих в мозге животных при каком-либо действии, помогает при исследовании многих неврологических заболеваний или расстройств (например, болезни Паркинсона или инсульта). Но распознавать и предсказывать поведение животных очень сложно. Ранее поведение животных изучали через наблюдение за крайне простыми действиями. Например, исследователи наблюдали за тем, нажимала ли обученная мышь на рычаг, принимало ли животное свою пищу и т. д. Единственным альтернативным методом было только наблюдение ученым вручную на протяжении многих часов. Поэтому исследователи крайне заинтересованы в новом способе.
Новый алгоритм безнадзорного машинного обучения облегчает изучение поведения и делает его точнее. B-SOiD определяет поведение на основе паттернов в положении тела животного. Алгоритм работает с программным обеспечением компьютерного зрения и может показывать исследователям, какое поведение происходит в каждом кадре видео. «Это уменьшает предвзятость пользователей и, что более важно, устраняет временные затраты и тяжелую работу. Мы можем точно обработать часы данных за считанные минуты», ― говорит Эрик Иттри с факультета биологических наук и нейробиологии университета Карнеги Меллон (США).
Ученые лаборатории и их коллеги уже использовали новый алгоритм во многих важных областях, включая исследования, направленные на лучшее понимание хронической боли и обсессивно-компульсивного расстройства. Сотрудники также начали использовать B-SOiD для изучения движений человека при болезни Паркинсона. «Мы пытаемся понять, можно ли использовать это как часть врачебного теста, который покажет, насколько далеко продвинулась болезнь пациента», ― заключает Иттри.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
