Учёные из России создали инструмент для анализа пространственной ориентации
Разработка тестируется на мышах и открывает новые возможности для изучения мозга и памяти
Исследователи Московского государственного университета представили новое программное обеспечение, которое позволяет с высокой точностью анализировать, как мыши ориентируются в сложных трёхмерных пространствах. Эта разработка открывает новые возможности для изучения мозга и пространственной памяти животных в условиях, максимально приближённых к реальности.
Обычная видеокамера и технология машинного зрения DeepLabCut
Традиционно эксперименты по поведению животных проводятся в простых плоских аренах, где они передвигаются только по горизонтали. Однако в природе навигация происходит в трёх измерениях: с подъёмами, спусками и преодолением многоуровневых препятствий. Чтобы воспроизвести эти условия, специалисты из Института перспективных исследований мозга и биологического факультета МГУ не только сконструировали сложный 3D-лабиринт, но и создали специальные алгоритмы для анализа движения в нём.
Главная инновация – в сочетании доступного оборудования и мощного математического подхода. Учёные смогли точно реконструировать трёхмерные траектории движения мыши, используя всего одну обычную видеокамеру и технологию машинного зрения DeepLabCut. Специальный алгоритм компенсирует искажения изображения и преобразует плоскую картинку в объёмную модель.
Интегрирована в Sphynx
Даже когда животное ненадолго скрывалось из виду или возникали блики, программа успешно восстанавливала его путь, используя знание структуры лабиринта. Новый модуль автоматически классифицирует участки пути, подсчитывает набор высоты, спуски и переходы между уровнями, фиксирует зоны, где мыши замедляются или ускоряются.
Разработка уже интегрирована в программный комплекс Sphynx. Весь код и документация находятся в свободном доступе на GitHub, что позволяет учёным со всего мира применять и адаптировать этот инструмент для своих исследований.
Представленная система – яркий пример успешной цифрового эксперимента в фундаментальной науке. Она углубляет понимание механизмов памяти и навигации, что важно для когнитивных исследований. Технологии, отработанные на животных, в перспективе могут способствовать созданию новых диагностических инструментов в медицине и более совершенных систем искусственного интеллекта.
