Deep learning-based behavioral analysis reaches human accuracy and is capable of outperforming commercial solutions
Notice bibliographique
Résumé
To study brain function, preclinical research heavily relies on animal monitoring and the subsequent analyses of behavior. Commercial platforms have enabled semi high-throughput behavioral analyses by automating animal tracking, yet they poorly recognize ethologically relevant behaviors and lack the flexibility to be employed in variable testing environments. Critical advances based on deep-learning and machine vision over the last couple of years now enable markerless tracking of individual body parts of freely moving rodents with high precision. Here, we compare the performance of commercially available platforms (EthoVision XT14, Noldus; TSE Multi-Conditioning System, TSE Systems) to cross-verified human annotation. We provide a set of videos-carefully annotated by several human raters-of three widely used behavioral tests (open field test, elevated plus maze, forced swim test). Using these data, we then deployed the pose estimation software DeepLabCut to extract skeletal mouse representations. Using simple post-analyses, we were able to track animals based on their skeletal representation in a range of classic behavioral tests at similar or greater accuracy than commercial behavioral tracking systems. We then developed supervised machine learning classifiers that integrate the skeletal representation with the manual annotations. This new combined approach allows us to score ethologically relevant behaviors with similar accuracy to humans, the current gold standard, while outperforming commercial solutions. Finally, we show that the resulting machine learning approach eliminates variation both within and between human annotators. In summary, our approach helps to improve the quality and accuracy of behavioral data, while outperforming commercial systems at a fraction of the cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».