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更新時間：2025-05-09
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在行為神經科學領域，了解嚙齒動物的社交互動是深入了解神經發育和精神疾病的重要一步。傳統的行為分析通常依賴于人工觀察或簡陋的追蹤系統，而這些方式很難捕捉復雜社交互動的細微差別。
隨著動物運動軌跡跟蹤系統EthoVision XT 18的最新進展，結合先進的深度學習算法，研究人員如今能夠以高精度和效率分析社交行為。這項技術能夠捕捉動物在無壓力條件下自發的自然行為，將您的行為研究提升到一個新的水平。
社交行為是神經科學研究的一個基本方面。它在自閉癥譜系障礙、精神分裂癥和焦慮相關障礙等疾病的研究中發揮著至關重要的作用。
觀察動物的理毛、追逐和依偎等社交互動，可以為了解大腦功能和功能障礙提供寶貴的見解。通過在社交環境而非隔離環境中評估行為，研究人員可以評估遺傳、藥理或環境因素如何影響這些重要的互動。
近年來，獲取更多與動物行為學相關的數據日益成為一種趨勢。研究人員正在逐漸放棄人工實驗裝置，轉而更加注重在與動物自然狀態相似的環境中進行研究。
伴隨著這一轉變，研究人員也開始注重改善動物飼養和處理方式，以確保減少動物應激，并顯著提高行為數據的有效性。通過在研究設計中貫穿這些原則，研究人員能夠收集到更準確、更有轉化相關性的數據，從而能更好地反映動物和人類在現實世界中的行為。
諾達思的 EthoVision XT 長期以來一直是視頻追蹤軟件的黃金標準。此次更新的EthoVision XT 18版本，憑借其強有力的深度學習算法功能，為EthoVision XT帶來了多項關鍵的改進：
精準追蹤，極少干預：與需要彩色標記的傳統追蹤方法不同，EthoVision XT 18 只需極少干預即可精準追蹤兩只動物。簡單的物理標記，例如剃掉動物背部的一小塊毛發或在尾巴上放置非侵入式標記，即可實現可靠的識別。
先進的深度學習追蹤：EthoVision XT 18 現已將神經網絡模型擴展到社交互動研究，能夠以更高的精度實現成對追蹤，這使得研究人員能夠更有效地研究社會等級制度和成對互動等復雜的動態變化。
復雜條件下的強大性能：無論是在高密度環境中還是在變化的光照條件下，EthoVision XT 18 的深度學習引擎都能確?？煽康母?，使其能夠適應不同的實驗設置。
雖然傳統的開放式實驗環境能夠提供寶貴的數據，但它們可能會引入人為限制，影響行為研究的有效性。家籠式監測提供了更具動物行為學相關性的環境，能夠長時間持續觀察自然行為。動物運動軌跡跟蹤系統EthoVision XT 18與鼠類家居行為活動觀測箱PhenoTyper 2結合使用，研究人員將受益于強大的集成行為系統，該系統能夠清晰地洞察以下方面：
社交聯系和群體互動：研究人員無需承受陌生環境的壓力，即可評估自由互動群體中穩定的社會關系、支配等級和親和行為。
晝夜節律和睡眠模式：通過追蹤晝夜節律中動物的運動活動，研究人員可以更深入地了解睡眠-覺醒行為，這是神經退行性疾病和精神健康障礙研究中的一個重要因素。
刻板行為和異常行為：長期監測可以提高發現重復行為、自我梳理模式或攻擊行為的可能性，這些行為是自閉癥和強迫癥模型的關鍵指標。
低壓力環境下的認知功能：在籠養環境中集成自動化認知任務，可以在最大限度地減少實驗人員干擾的環境中評估學習、記憶和決策能力。
EthoVision XT 18和PhenoTyper 2的組合提供了一個強大且高度集成的平臺，可簡化行為研究流程，使臨床前研究的數據收集更加高效可靠。
深度學習驅動的追蹤技術與籠養監測相結合，解決了臨床前研究中一些最緊迫的挑戰：
減少應激引起的變異性：傳統的行為評估需要操作，這可能會帶來應激并影響結果。EthoVision XT 18 通過在動物的家養環境中監測動物，消除了這一因素，確保了更可靠的數據。
提高研究效率和可擴展性：人工觀察耗時且主觀性強。EthoVision XT 18可實現追蹤和分析的自動化，使研究人員能夠擴大研究規模，并在更短的時間內收集更多數據。
提供持續、實時的洞察：許多神經系統疾病是逐漸發展的。通過長時間的持續監測，研究人員可以發現短期研究中可能被忽略的細微行為變化。
提供更具可轉化性的結果：在自然環境中收集的行為數據更能反映真實情況，從而提高研究成果向人類應用的轉化價值。
消除人為評分錯誤：主觀行為評分容易出現不一致。EthoVision XT 18 基于深度學習的追蹤技術可標準化測量，確保實驗的一致性。
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