Vinsamlegast notið þetta auðkenni þegar þið vitnið til verksins eða tengið í það: https://hdl.handle.net/1946/48710
Neurobehavioral research faces limitations in accurately capturing subtle and fast movements, which can lead to the loss of critical behavior data. A case in point is drug repositioning which requires a behavioral read-out of a developed central nervous system and often relies on frame-based cameras and large populations of subjects. These methods compress the subjects' behavior into frames, massively reducing granularity. In contrast, in the current work, event-based vision is used to record behavior of two genotypes of zebrafish larvae (wildtype and adgrl3.1 mutants). This method of recording offers a high temporal resolution. By bias tuning the event camera and recording a dataset of zebrafish larvae experiments, behavioral parameters were derived. The work shows that event-based vision can effectively measure the differences between behavior of two genotypes of zebrafish larvae. This has implications for how behavior, in general, can be measured, classified and used for basic or applied science.
Atferferlisrannsóknar takmarkast af því hversu nákvæmlega hægt er að mæla og flokka atferli. Til dæmis, við endurskilgreiningu lyfja (e. drug repositioning) þegar rannsóknarspurningin krefst nákvæmra atferlismælinga á einstaklingum. Hingað til hafa slíkar rannsóknir notast við hefðbundnar myndavélar og mælingar af mörgum einstaklingum. Myndavélarnar þjappa saman hreyfingu og hegðun einstaklings inn í ramma sem takmarkar nákvæmni upptökunnar. Í þessari rannsókn er hins vegar notast við taugahagaða sjón til að taka upp hegðun tveggja arfgerða sebrafiskaseiða (villigerð og adgrl3.1 stökkbrigði). Þessi aðferð býður upp mjög á háa tímaupplausn. Með því að taka upp og vinna gagnasett af hreyfingum beggja arfgerða voru mismunandi þættir hegðunarinnar leiddir út. Niðurstöðurnar sýna að notkun taugahagaðrar sjónar getur auðveldað hágæða upptöku og flokkun á atferli tilraunadýra. Þetta hefur áhrif á hvernig atferli almennt getur verið mælt, flokkað og notað til rannsókna.
Skráarnafn | Stærð | Aðgangur | Lýsing | Skráartegund | |
---|---|---|---|---|---|
msc-thesis-unnar-2024-10-14.pdf | 10,34 MB | Opinn | Heildartexti | Skoða/Opna |