Analys av musens synkroniserade rörelse av morrhåren

In active sensing, sensory organs are actively controlled by the motor system to optimize stimuli acquisition. Coupling behaviour of animal models with electrophysiological signals could give us important insights in the workings of this active sensing in health and disease. In this work, a contribution is made towards this aim. A modern machine learning method, called DeepLabCut, is evaluated and optimized for the use of tracking whiskers from videos of head-fixed, free whisking mice from two groups. Novel to the approach is the longer observation of the mice, without markers or trimming. This tracking is then used to investigate the natural statistics of whisking in healthy and Parkinsons Disease (PD) modeled animals. Two groups of mice (6 healthy versus 4 PD) were filmed for 5 minutes on 1-3 days per animal during head-fixed free air whisking, resulting in 21 filmed days in total. 6 Whiskers were tracked with 4 points per whisker using DeepLabCut and as few as 105 manually labeled images.A tracking accuracy of <3 pixels training error and <15 pixels test error was achieved. Qualitatively, tracking errors occurred both along and perpendicular to the whisker, but the perpendicular error reduced after 30 Hz low-pass filtering. The observed whisking was non-stationary and predominantly slow (<10 Hz). Whisking was also synchronized in time, as the cross-spectra were significantly higher than the random shuffled cross-values (pKS<0.05), but this synchronicity was lost on the right side in lesion animals with whisking frequencies between 15 and 25 Hz. In this PD-modeled group, a difference between left and right side co-synchronization was found (JSD=0.067, pKS<0.05) for higher frequencies (15-25 Hz). In total, control animals where whisking 34.1% of the time versus 35.6% for the lesion animals. Upon examining these active bouts, it was found that lesion animals have relatively more long bouts of co-activation than healthy controls across all subgroups (pKS<0.001). Furthermore, in lesion animals the activity distributions are laterally different (LL vs RR, JSD=0.178, pKS<0.001), but this cannot be concluded for healthy controls. Thus, it can be concluded that DeepLabCut is a promising method to speed up whisker tracking. Future improvements could be made in sharpness and contrast of the tips of the whiskers; incorporating information on the relation of whisker position in time; extending the tracking to 3D; and evaluating tracking by means of biomechanical models. These improvements will enable observation in a more realistic environment, and for a longer time. Finally, coupling of whisker position data to electrophysiological recordings will hopefully result in new insights in the relation between sensorimotor behaviour and global brain dynamics.Vid 'active sensing' styrs sinnesorgan aktivt av motorsystemet för att optimera insamling av stimuli. Koppling av djurmodeller med elektrofysiologiska signaler skulle kunna ge oss viktig insikt i funktionen av denna 'active sensing' i hälsa och sjukdom. I detta arbete görs ett bidrag till detta mål. En modern maskininlärningsmetod, kallad DeepLabCut, utvärderades och optimerades för användning av spårning av morrhår från videor där möss i två grupper hade huvudet fixerat men morrhåren kunde rör sig fritt. Nytt för denna metod är den längre observationen av mössen utan märkning eller hårklippning. Denna spårning användes sedan för att undersöka den naturliga statistiken över morrhårens rörelse i kontrollgruppen och gruppen med Parkinsons sjukdom (PD). Två grupper av möss (6 kontroll mot 4 PD) filmades i 5 minuter på 1-3 dagar per djur där huvudet var fixerat men morrhåren kunde röra sig fritt, vilket resulterade i totalt 21 filmade dagar. Sex morrhår spårades med 4 punkter per hår med hjälp av DeepLabCut med så få som 105 manuellt märkta bilder. En spårningsnoggrannhet med träningsfel på <3 pixlar och testfel på <15 pixlar uppnåddes. Kvalitativt inträffade spårningsfel både längs med och vinkelrätt mot morrhåret, men det vinkelräta felet minskade efter 30 Hz lågpassfiltrering. Den observerade rörelsen av morrhåret var föränderlig och övervägande långsam (<10 Hz). Rörelsen av morrhåren synkroniserades också i tid, eftersom korsspektra var signifikant högre än de blandade korsvärdena (pKS<0.05), men denna synkronitet förlorades på höger sida i PD djur med frekvenser mellan 15 och 25 Hz. I denna PD grupp hittades en skillnad mellan vänster och höger sida i samsynkronisering (JSD=0.067, pKS<0.05) för högre frekvenser (15-25 Hz). Kontrollgruppen rörde på morrhåren i totalt 34,1% av tiden mot 35,6% för PD gruppen. Inom denna aktiva period visade det sig att PD djur hade relativt mer långa perioder av samaktivering än kontrolldjur i alla delgrupper (pKS<0.001). Dessutom var aktivitetsfördelning laterallt olika i PD gruppen (LL vs RR, JSD=0,178,pKS<0.001), men detta kunde inte påvisas i kontrollgruppen. Således kan man dra slutsatsen att DeepLabCut är en lovande metod för att påskynda spårning av rörelse av morrhår. Framtida förbättringar skulle kunna göras med förbättrad skärpa och kontrast av morrhårens ändar; innehålla information om morrhårens postion relativt till varandra över tid; utvidga spårningen till 3D; och utvärdera spårning med hjälp av biomekaniska modeller. Dessa förbättringar möjliggör observation i en mer realistisk miljö och under en längre tid. Slutligen kommer koppling av morrhårspositionens data till elektrofysiologiska inspelningar förhoppningsvis att resultera i ny insikt i förhållandet mellan sensorimotoriskt beteende och global hjärndynamik

Analys av musens synkroniserade rörelse av morrhåren

In active sensing, sensory organs are actively controlled by the motor system to optimize stimuli acquisition. Coupling behaviour of animal models with electrophysiological signals could give us important insights in the workings of this active sensing in health and disease. In this work, a contribution is made towards this aim. A modern machine learning method, called DeepLabCut, is evaluated and optimized for the use of tracking whiskers from videos of head-fixed, free whisking mice from two groups. Novel to the approach is the longer observation of the mice, without markers or trimming. This tracking is then used to investigate the natural statistics of whisking in healthy and Parkinsons Disease (PD) modeled animals. Two groups of mice (6 healthy versus 4 PD) were filmed for 5 minutes on 1-3 days per animal during head-fixed free air whisking, resulting in 21 filmed days in total. 6 Whiskers were tracked with 4 points per whisker using DeepLabCut and as few as 105 manually labeled images.A tracking accuracy of <3 pixels training error and <15 pixels test error was achieved. Qualitatively, tracking errors occurred both along and perpendicular to the whisker, but the perpendicular error reduced after 30 Hz low-pass filtering. The observed whisking was non-stationary and predominantly slow (<10 Hz). Whisking was also synchronized in time, as the cross-spectra were significantly higher than the random shuffled cross-values (pKS<0.05), but this synchronicity was lost on the right side in lesion animals with whisking frequencies between 15 and 25 Hz. In this PD-modeled group, a difference between left and right side co-synchronization was found (JSD=0.067, pKS<0.05) for higher frequencies (15-25 Hz). In total, control animals where whisking 34.1% of the time versus 35.6% for the lesion animals. Upon examining these active bouts, it was found that lesion animals have relatively more long bouts of co-activation than healthy controls across all subgroups (pKS<0.001). Furthermore, in lesion animals the activity distributions are laterally different (LL vs RR, JSD=0.178, pKS<0.001), but this cannot be concluded for healthy controls. Thus, it can be concluded that DeepLabCut is a promising method to speed up whisker tracking. Future improvements could be made in sharpness and contrast of the tips of the whiskers; incorporating information on the relation of whisker position in time; extending the tracking to 3D; and evaluating tracking by means of biomechanical models. These improvements will enable observation in a more realistic environment, and for a longer time. Finally, coupling of whisker position data to electrophysiological recordings will hopefully result in new insights in the relation between sensorimotor behaviour and global brain dynamics.Vid 'active sensing' styrs sinnesorgan aktivt av motorsystemet för att optimera insamling av stimuli. Koppling av djurmodeller med elektrofysiologiska signaler skulle kunna ge oss viktig insikt i funktionen av denna 'active sensing' i hälsa och sjukdom. I detta arbete görs ett bidrag till detta mål. En modern maskininlärningsmetod, kallad DeepLabCut, utvärderades och optimerades för användning av spårning av morrhår från videor där möss i två grupper hade huvudet fixerat men morrhåren kunde rör sig fritt. Nytt för denna metod är den längre observationen av mössen utan märkning eller hårklippning. Denna spårning användes sedan för att undersöka den naturliga statistiken över morrhårens rörelse i kontrollgruppen och gruppen med Parkinsons sjukdom (PD). Två grupper av möss (6 kontroll mot 4 PD) filmades i 5 minuter på 1-3 dagar per djur där huvudet var fixerat men morrhåren kunde röra sig fritt, vilket resulterade i totalt 21 filmade dagar. Sex morrhår spårades med 4 punkter per hår med hjälp av DeepLabCut med så få som 105 manuellt märkta bilder. En spårningsnoggrannhet med träningsfel på <3 pixlar och testfel på <15 pixlar uppnåddes. Kvalitativt inträffade spårningsfel både längs med och vinkelrätt mot morrhåret, men det vinkelräta felet minskade efter 30 Hz lågpassfiltrering. Den observerade rörelsen av morrhåret var föränderlig och övervägande långsam (<10 Hz). Rörelsen av morrhåren synkroniserades också i tid, eftersom korsspektra var signifikant högre än de blandade korsvärdena (pKS<0.05), men denna synkronitet förlorades på höger sida i PD djur med frekvenser mellan 15 och 25 Hz. I denna PD grupp hittades en skillnad mellan vänster och höger sida i samsynkronisering (JSD=0.067, pKS<0.05) för högre frekvenser (15-25 Hz). Kontrollgruppen rörde på morrhåren i totalt 34,1% av tiden mot 35,6% för PD gruppen. Inom denna aktiva period visade det sig att PD djur hade relativt mer långa perioder av samaktivering än kontrolldjur i alla delgrupper (pKS<0.001). Dessutom var aktivitetsfördelning laterallt olika i PD gruppen (LL vs RR, JSD=0,178,pKS<0.001), men detta kunde inte påvisas i kontrollgruppen. Således kan man dra slutsatsen att DeepLabCut är en lovande metod för att påskynda spårning av rörelse av morrhår. Framtida förbättringar skulle kunna göras med förbättrad skärpa och kontrast av morrhårens ändar; innehålla information om morrhårens postion relativt till varandra över tid; utvidga spårningen till 3D; och utvärdera spårning med hjälp av biomekaniska modeller. Dessa förbättringar möjliggör observation i en mer realistisk miljö och under en längre tid. Slutligen kommer koppling av morrhårspositionens data till elektrofysiologiska inspelningar förhoppningsvis att resultera i ny insikt i förhållandet mellan sensorimotoriskt beteende och global hjärndynamik

Analys av musens synkroniserade rörelse av morrhåren

In active sensing, sensory organs are actively controlled by the motor system to optimize stimuli acquisition. Coupling behaviour of animal models with electrophysiological signals could give us important insights in the workings of this active sensing in health and disease. In this work, a contribution is made towards this aim. A modern machine learning method, called DeepLabCut, is evaluated and optimized for the use of tracking whiskers from videos of head-fixed, free whisking mice from two groups. Novel to the approach is the longer observation of the mice, without markers or trimming. This tracking is then used to investigate the natural statistics of whisking in healthy and Parkinsons Disease (PD) modeled animals. Two groups of mice (6 healthy versus 4 PD) were filmed for 5 minutes on 1-3 days per animal during head-fixed free air whisking, resulting in 21 filmed days in total. 6 Whiskers were tracked with 4 points per whisker using DeepLabCut and as few as 105 manually labeled images.A tracking accuracy of <3 pixels training error and <15 pixels test error was achieved. Qualitatively, tracking errors occurred both along and perpendicular to the whisker, but the perpendicular error reduced after 30 Hz low-pass filtering. The observed whisking was non-stationary and predominantly slow (<10 Hz). Whisking was also synchronized in time, as the cross-spectra were significantly higher than the random shuffled cross-values (pKS<0.05), but this synchronicity was lost on the right side in lesion animals with whisking frequencies between 15 and 25 Hz. In this PD-modeled group, a difference between left and right side co-synchronization was found (JSD=0.067, pKS<0.05) for higher frequencies (15-25 Hz). In total, control animals where whisking 34.1% of the time versus 35.6% for the lesion animals. Upon examining these active bouts, it was found that lesion animals have relatively more long bouts of co-activation than healthy controls across all subgroups (pKS<0.001). Furthermore, in lesion animals the activity distributions are laterally different (LL vs RR, JSD=0.178, pKS<0.001), but this cannot be concluded for healthy controls. Thus, it can be concluded that DeepLabCut is a promising method to speed up whisker tracking. Future improvements could be made in sharpness and contrast of the tips of the whiskers; incorporating information on the relation of whisker position in time; extending the tracking to 3D; and evaluating tracking by means of biomechanical models. These improvements will enable observation in a more realistic environment, and for a longer time. Finally, coupling of whisker position data to electrophysiological recordings will hopefully result in new insights in the relation between sensorimotor behaviour and global brain dynamics.Vid 'active sensing' styrs sinnesorgan aktivt av motorsystemet för att optimera insamling av stimuli. Koppling av djurmodeller med elektrofysiologiska signaler skulle kunna ge oss viktig insikt i funktionen av denna 'active sensing' i hälsa och sjukdom. I detta arbete görs ett bidrag till detta mål. En modern maskininlärningsmetod, kallad DeepLabCut, utvärderades och optimerades för användning av spårning av morrhår från videor där möss i två grupper hade huvudet fixerat men morrhåren kunde rör sig fritt. Nytt för denna metod är den längre observationen av mössen utan märkning eller hårklippning. Denna spårning användes sedan för att undersöka den naturliga statistiken över morrhårens rörelse i kontrollgruppen och gruppen med Parkinsons sjukdom (PD). Två grupper av möss (6 kontroll mot 4 PD) filmades i 5 minuter på 1-3 dagar per djur där huvudet var fixerat men morrhåren kunde röra sig fritt, vilket resulterade i totalt 21 filmade dagar. Sex morrhår spårades med 4 punkter per hår med hjälp av DeepLabCut med så få som 105 manuellt märkta bilder. En spårningsnoggrannhet med träningsfel på <3 pixlar och testfel på <15 pixlar uppnåddes. Kvalitativt inträffade spårningsfel både längs med och vinkelrätt mot morrhåret, men det vinkelräta felet minskade efter 30 Hz lågpassfiltrering. Den observerade rörelsen av morrhåret var föränderlig och övervägande långsam (<10 Hz). Rörelsen av morrhåren synkroniserades också i tid, eftersom korsspektra var signifikant högre än de blandade korsvärdena (pKS<0.05), men denna synkronitet förlorades på höger sida i PD djur med frekvenser mellan 15 och 25 Hz. I denna PD grupp hittades en skillnad mellan vänster och höger sida i samsynkronisering (JSD=0.067, pKS<0.05) för högre frekvenser (15-25 Hz). Kontrollgruppen rörde på morrhåren i totalt 34,1% av tiden mot 35,6% för PD gruppen. Inom denna aktiva period visade det sig att PD djur hade relativt mer långa perioder av samaktivering än kontrolldjur i alla delgrupper (pKS<0.001). Dessutom var aktivitetsfördelning laterallt olika i PD gruppen (LL vs RR, JSD=0,178,pKS<0.001), men detta kunde inte påvisas i kontrollgruppen. Således kan man dra slutsatsen att DeepLabCut är en lovande metod för att påskynda spårning av rörelse av morrhår. Framtida förbättringar skulle kunna göras med förbättrad skärpa och kontrast av morrhårens ändar; innehålla information om morrhårens postion relativt till varandra över tid; utvidga spårningen till 3D; och utvärdera spårning med hjälp av biomekaniska modeller. Dessa förbättringar möjliggör observation i en mer realistisk miljö och under en längre tid. Slutligen kommer koppling av morrhårspositionens data till elektrofysiologiska inspelningar förhoppningsvis att resultera i ny insikt i förhållandet mellan sensorimotoriskt beteende och global hjärndynamik