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3D-AI 动物行为学分析系统
自动化 Automated
智能化 Intelligent
精细化 Fine-grained
无需添加任何物理标记,无需大量的人工标注数据集,自动识别动物身体部位和行为序列。
基于动物行为自然结构启发的分解框架,通过深度学习等算法,实现对动物行为从姿态-动作-行为谱的层次化表征。
多视角三维追踪,可灵敏检测攀爬等垂直方向的运动,采集精度达毫米级,可精细提取40种*以上行为亚型。

*可提取的行为亚型数量和物种及样本量有关

BehaviorAtlas®
适配或替代传统行为范式
跨物种动物

覆盖大小鼠、树鼩、非人灵长类、猪等多种实验动物;

犬类等警用动物;

猫等家用宠物。

多设备连用
3D散点图上的每个点代表一个动作片段(n=935片段)。11种不同的颜色对应11种运动类型。
行为成分的时空特征空间
行为成分的时空特征空间
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底部用树状图进行重新排列。矩阵上的每个像素代表第 i 行第 j 列的一对运动片段的归一化相似度值。
成对相似性矩阵图
成对相似性矩阵图
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显示动物在不同位置的速度分布情况,颜色的变化代表速度的差异。速度热图有助于解释速度的分布模式和可能的动力学过程。
速度热图
速度热图
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在同一动作类型下,将两组动物进行低维分布(红色,KO组,n=10;蓝色,WT组,n=10),两组动物有明显的区分。
实验组和对照组的低维表示
实验组和对照组的低维表示
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底部颜色标签和树状图表示动作类型,可以发现KO小鼠在驼背(Hunching)和理毛(Self-grooming)等动作上表现出了更多的倾向性。
实验组和对照组之间动作类型分数的比较
实验组和对照组之间动作类型分数的比较
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实验组(KO,自闭症模型,下半部分),对照组(WT,野生型,上半部分)。可以发现,KO小鼠在驼背(Hunching)和理毛(Self-grooming)等状态下停留了更多的时间。
实验组和对照组8种典型动作的行为谱
实验组和对照组8种典型动作的行为谱
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软件生态
Capture Series
行为采集软件
Analyzer Series
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固定眼动追踪系统
全面、高清晰、高帧率的采集设备和软件
移动眼动追踪系统
轻至1g的创新性电路设计
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实时全景低畸变,图像生成提速6倍
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眼动追踪
1 行为数据采集
2 动物姿态估计
3 行为学参数量化
4 行为大数据分析
01
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行为数据采集
软硬件配套,支持多种采集方式
单视角采集
多视角同步采集
RGB相机
红外相机
高帧率采集
高分辨率采集
02
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动物姿态估计
精准的动物视频追踪
3D轨迹重建
2D姿态追踪
复杂环境追踪
多应用范式
新物体识别
多只动物
03
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行为学参数量化
动物行为转化为可量化的数字信息
运动速度/强度
运动距离
跳跃高度/速度
动作序列占比
动作持续时间
动作出现次数
04
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行为大数据分析
多种动物行为背后的科学解释
差异化分析
聚类分析
相关性分析
状态转移分析
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社交网络分析
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