Важнейшим параметром в экспериментах, в которых участвуют животные в условиях свободного поведения, являются данные о местоположении и их фактической деятельности в каждый момент времени.
Существует несколько технических систем автоматической регистрации траектории движения животных. Наиболее распространенной является система, действующая на основе оптопар, работающих в инфракрасном диапазоне [7], в которой положение животного определяется с довольно низкой точностью по квадратам, образованным пересечением лучей оптопар. Поскольку эта технология отработана и не было выявлено влияния инфракрасной подсветки на поведение животных, она стала фактически стандартом.
Другая система автоматического видеотрекинга - с использованием персонального компьютера, видеокамеры и пакета специальных программ для анализа видеопотока как в реальном масштабе времени, так и по анализу записанного видеоролика, например система ANY-maze (http://www.anymaze.com/) [1]. Или программа SEE (Software for th Exploration of Exploration, http://www.tau.ac.il/~ilan99/see/help/ ) [3; 6]. В работе [7] достоверность работы программы SEE сравнивается со стандартным методом регистрации положения с применением оптопар, работающих в инфракрасном диапазоне, для оценки тревожности в эксперименте «открытое поле»[ 5]. Имеется также программная разработка EthoVision фирмы Noldus, http://www.noldus.com/, особенностью которой является наличие специального графического языка, позволяющего оптимизировать процесс анализа видеоинформаци [3].
Работа всех вышеупомянутых программных комплексов основана на анализе видеосигнала, поступающего с видеокамеры. Основным преимуществом оказывается возможность регистрации перемещения животных на произвольном поле наблюдения и отсутствие какого-либо воздействия на них перед экспериментом. Есть и отрицательные стороны. Например, для системы ANY-Maze, имеется ряд ограничений. Так при определении положения животного используется небольшое число - 11-13 состояний поведения, при которых достоверно определяется только положение центра масс животного. Определение же состояний поведения (стоек, груммингов и т.д.) - распознаётся программой не всегда достоверно. Предполагается, что животные могут находиться только в одном из состояний, а это означает, что в автоматическом режиме невозможно определить смешанные элементы поведения и переходы одного состояние в другое, минуя какие-либо стандартные промежуточные (например, переход из грумминга в стойку). К тому же невозможно дифференцировать нетипичные проявления поведения животных в опытах (обгрызание элементов установки, копание и т.п.). Существующие методики не позволяют оценивать пространственное положение частей тела экспериментальных животных, в частности положение их головы, что характеризует направление их внимания. Для определения положения частей тела животных часто используется подход, при котором производится последовательное вычисление центра масс, точки прикрепления хвоста животного и вычисление положение носа, на основе активных моделей формы [1].
Современные системы наблюдения за поведением животного являются многомодульными программами, которые нацелены не только на регистрацию трека перемещения животного, но и на оценку параметров перемещения отдельных частей тела животного. Например, в системе SEE производится разбивка трека на сегменты с разной скоростью движения, что позволяет определить особо предпочитаемые места в экспериментальной установке, а также выявить ряд особенностей поведения при совершении животным исследовательских экскурсий по установке [6].
Аналогичный принцип используется и в программе EthoVision. В этой программе имеется возможность гибкой настройки распознавания элементов поведения, с использованием графического языка для описания процесса анализа и сбора экспериментальных данных GEPS (Graphical EthoPlayer Script). При этом исследователь сам может задать режим запросов на отбор и группировку данных [3].
Общим недостатком всех приведенных выше программ является различный формат получаемых данных с учётом разных режимов наблюдения за животным.
Для преодоления недостатков, связанных с автоматическим видеотрекингом, нами разработана полуавтоматическая методика, позволяющая осуществлять наблюдение, регистрацию и запись трека перемещения животных и регистрацию нетипичных элементов их поведения, которые появляются в процессе самого эксперимента.
В предлагаемой нами методике используется: персональный компьютер с установленным на нём операционной системой Ubuntu 11.04 (Natty Narval), c ядром Linux (2.6.35-32-generic), видеокамера Logitech Web Cam C510, свободно распространяемая программа (GNU License) Cheese 2.32.0 и вновь разработанная программа SLR7 (свидетельство о государственной регистрации № 2012618270). Общий вид установки показан на рис. 1.
Рис. 1. Общий вид установки.
Видеокамера жёстко закреплена на специально спроектированном штативе непосредственно над экспериментальной установкой. Формируемое изображение выводится на экран персонального компьютера с диагональю экрана 15.6''. При этом диагональ видеоокна равна около 27 см, что позволяет достичь регистрации минимального разрешения в 3 мм.
Экспериментальная установка представляет собой модифицированный вариант клетки [2], в которой находятся два отсека, разделённые перегородкой, в которой имеется дверца. Один отсек - стартовый, с опилками, из клетки вивария, в которой содержались экспериментальные животные. Во втором отсеке, в противоположной от дверцы стенке располагается поилка. Пол этого отсека оснащён пластинами, на которые можно подавать электрический ток заданной величины. Цвет двух (передней и задней) стенок можно менять с белого на чёрный. Белый цвет стенок применяется при положительном подкреплении (удовлетворении питьевой мотивации крыс). Чёрный цвет стенок применяется при отрицательном подкреплении (электрокожном раздражении). При этом в зависимости от задачи экспериментаторов элементов пусковой мотивации можно наблюдать питьевое и оборонительное поведение животных.
Для анализа экспериментальных данных пол установки разделяется на несколько зон (рис. 2). Координаты зон вводятся в программу перед каждым экспериментом, а также могут загружаться из отдельного файла. Трекинг осуществляется указателем манипулятора мышь, поверх окна видеовывода.
Рис. 2 Задание зон на полу установки.
Указателем мыши следуя за животным, можно как задать автоматическую запись события (например, попадание в зону 5 или выход из зоны 5), так и регистрировать элементы поведения путём нажатия на соответствующие кнопки клавиатуры. Этим способом удобно регистрировать состояния животного, не связанные с перемещением, например начало грумминга — конец грумминга.
Для условий данного эксперимента необходимо было отслеживать перемещение животного в 5 зонах, каждая из которых связана с предполагаемым мотивом действия животных. Так, нахождение крысы в зоне 4 - связывается с элементами предвидения подкрепления, при закрытой дверце между отсеками. Нахождение крысы в зоне 3 — связано с удовлетворением питьевой потребности, в зоне 1 — нахождение в безопасной зоне, в зоне 2 - с элементами исследовательской активности.
Данные о перемещении животного записываются в файл типа .csv с периодом 0.1 с. . Программой POINTS (свидетельство государственной регистрации № 2012618268) можно визуализировать форму трека перемещения животного. Примеры визуализации (для необученной и обученной крысы показаны на рисунке 2. Элементы поведения обозначены условными символами, значение которых представлено в нижней части рисунка.
Рис. 2. Примеры визуализации треков перемещения и элементов поведения животных
При объективных недостатках, связанных с ручной регистрацией перемещения животных (главным из которых является субъективность экспериментатора), имеется целый ряд достоинств описанного выше метода. Это - возможность гибкой перестройки работы под любую экспериментальную установку; работа при низком уровне освещённости и наличии неравномерности окраски фона (подстилающей поверхности); быстрое обучение персонала, а также возможность оперативно регистрировать новые элементы поведения животных (например, копание или обгрызание определённых элементов экспериментальной установки), предвидеть появление которых заранее невозможно.
Представленный метод можно использовать совместно с другими существующими методами регистрации, например с использованием методов прямой регистрации перемещения животных (микропередатчиками, закрепленными или имплантированными в животных), а также с существующими программными комплексами видеотрекинга.
Рецензенты:
Сюзев Владимир Васильевич, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой ИУ-6 (Компьютерные системы и сети), Московский государственный университет им. Н.Э. Баумана, г. Москва.
Умрюхин Павел Евгеньевич, доктор медицинских наук, профессор Кафедра нормальной физиологии, Первый московский медицинский университет им. И.М. Сеченова, г. Москва.