Tetherless miniaturized point detector device for monitoring cortical surface hemodynamics in mice
Notice bibliographique
Résumé
SignificanceSeveral miniaturized optical neuroimaging devices for preclinical studies mimicking benchtop instrumentation have been proposed in the past. However, they are generally relatively large, complex, and power-hungry, limiting their usability for long-term measurements in freely moving animals. Further, there is limited research in the development of algorithms to analyze long-term signals.AimWe aim to develop a cost-effective, easy-to-use miniaturized intrinsic optical monitoring system (TinyIOMS) that can be reliably used to record spontaneous and stimulus-evoked hemodynamic changes and further cluster brain states based on hemodynamic features.ApproachWe present the design and fabrication of TinyIOMS (8 mm×13 mm×9 mm3, 1.2 g with battery). A standard camera-based widefield system (WFIOS) is used to validate the TinyIOMS signals. Next, TinyIOMS is used to continuously record stimulus-evoked activity and spontaneous activity for 7 h in chronically implanted mice. We further show up to 2 days of intermittent recording from an animal. An unsupervised machine learning algorithm is used to analyze the TinyIOMS signals.ResultsWe observed that the TinyIOMS data is comparable to the WFIOS data. Stimulus-evoked activity recorded using the TinyIOMS was distinguishable based on stimulus magnitude. Using TinyIOMS, we successfully achieved 7 h of continuous recording and up to 2 days of intermittent recording in its home cage placed in the animal housing facility, i.e., outside a controlled lab environment. Using an unsupervised machine learning algorithm (k-means clustering), we observed the grouping of data into two clusters representing asleep and awake states with an accuracy of ∼91%. The same algorithm was then applied to the 2-day-long dataset, where similar clusters emerged.ConclusionsTinyIOMS can be used for long-term hemodynamic monitoring applications in mice. Results indicate that the device is suitable for measurements in freely moving mice during behavioral studies synchronized with behavioral video monitoring and external stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».