[发明专利]自动分类动物行为

说明书

本发明涉及用于在表示对象的运动的三维(3D)视频数据中客观地识别亚秒级行为模块的系统和方法。基于3D视频数据本身的结构定义行为模块(而不是使用先验定义来确定什么是可衡量的行动单位)来识别先前未探索的亚秒级规则，该亚秒级规则定义组织行为的时间尺度，产生关于行为的组成部分和结构的重要信息，提供对主体中行为变化本质的洞察力，以及能够客观的发现图案化行为中的细微变化。本发明的系统和方法可以适用于药物或基因疗法分类、药物或基因疗法筛选、包括疾病发作的早期检测、毒理学研究、副作用研究、学习和记忆过程研究、焦虑研究以及消费者行为研究。

联邦资助研究声明

本发明是在下列的政府支持下做出的：(1)由美国国立卫生研究院(NationalInstitutes of Health，NIH)院长办公室授予的第DP20D007109号NIH创新奖；以及(2)由NIH国立耳聋与其它交流障碍性疾病研究所(NIDCD)授予的第RO1DC011558号研究项目基金计划。政府享有本发明的一些权利。

技术领域

本发明涉及用于识别和分类动物行为、人类行为或其它行为度量的系统和方法。

背景技术

下面的说明包括可能有助于理解本发明的信息。并不是承认此处提供的任何信息是现有技术或与当前要求保护的发明有关或者明确或暗示引用的任何出版物是现有技术。

在从药物研发到理解神经退行性疾病的生物学研究范围中，动物行为的量化是必不可少的第一步。它通常由手工完成；训练有素的观察者在现场或是在录像带上观察动物的行为，并记录所有的感兴趣行为的时刻。

单次实验的行为数据可涉及数百只小鼠，这跨越数百个小时的视频，需要观察者团队，由此不可避免地降低了结果的可靠性和重复性。此外，构成“感兴趣行为”的内容本质上留给人类观察者：虽然对于人类观察者来说为特定行为或行为系列(即“直立”、“嗅”、“侦查”、“行走”、“凝滞”、“采食”等)赋予拟人化命名是琐碎的，但几乎肯定地存在着由小鼠生成的与违反简单的人类分类的小鼠有关的行为状态。

在更先进的应用中，可以通过计算机程序半自动地分析视频。然而，大脑产生随着时间平稳展开但却由不同的运动模式组成的行为。用于触发动作的各个感觉神经元可以在小至一毫秒的时间内完成与行为相关的计算，并且用于调解行为的神经群体表现出以数十到数百毫秒的时间尺度演变的动态^[1-8]。这种快速的神经运动与较慢的神经调节系统相互作用，以产生同时以多个时间尺度组织的行为^[9]。对于神经回路如何产生复杂的行为(尤其是由自由行为动物表达的自发或先天行为)的最终理解需要明确的架构组织，以用于表征如何以与神经系统相关的时间尺度来组织行为。

发明内容

虽然通过演化塑造了使动物能够完成特定的目标的行为(如寻找食物或配偶)，但目前尚不清楚这些行为是如何随着时间，特别是以快速的时间尺度组建起来的。然而，一种用于表征行为结构的强有力的方法来自于行为学，行为学提出：大脑通过将更简单动作的定型模块表达在特定序列中来建立连贯的行为^[10]。例如，监督分类方法和非监督分类方法都已经鉴定出线虫、果蝇幼虫和果蝇成虫在探索过程中表达的潜在行为模块^[11-16]。这些实验揭示了这些生物的行为的基础结构，该基础结构进而揭示了无脊椎动物大脑所使用的用于使行为适应情景变化的策略。在线虫的情况下，向嗅觉线索的导航至少部分地由神经回路调停，这些神经回路将连接行为模块的转移可能性调整成随时间的序列；因此，蠕虫神经系统可以通过对一组核心行为模块重新排序来产生新的由感观驱动的行为(类似于正趋化性)^[17-19]。也针对苍蝇幼虫的感官驱动行为进行了类似的观察^[11]。