La stima della posa senza marcatori durante il comportamento e tra più specie è cruciale per molte applicazioni nelle neuroscienze. Gli organismi modello comuni sono raffigurati in azione, con le loro traiettorie passate illustrate. Credito:Ella Maru Studio
Un team di ricercatori affiliati a diverse istituzioni in Germania e negli Stati Uniti ha sviluppato un algoritmo di deep learning che può essere utilizzato per il motion capture di animali di qualsiasi tipo. Nel loro articolo pubblicato sulla rivista Neuroscienze della natura, il gruppo descrive il loro strumento di tracciamento chiamato DeepLabCut, come funziona e come usarlo. Kunlin Wei e Konrad Kording con l'Università di Pechino e l'Università della Pennsylvania offrono rispettivamente un pezzo di News &Views sul lavoro svolto dal gruppo nello stesso numero della rivista.
Come notano Wei e Kording, gli scienziati hanno cercato di applicare la cattura del movimento a uomini e animali per oltre un secolo:l'idea è di catturare la complessità di tutti i piccoli movimenti che insieme compongono un più grande, movimento più evidente, come un singolo passo di danza. Essere in grado di tracciare tali movimenti negli animali offre alcuni indizi sulla loro biomeccanica e su come funziona il loro cervello. Essere in grado di farlo con gli esseri umani può aiutare negli sforzi di terapia fisica o migliorare le prestazioni sportive. Il processo attuale prevede la registrazione video del soggetto e l'esecuzione di un laborioso processo di etichettatura delle immagini fotogramma per fotogramma. In questo nuovo sforzo, i ricercatori hanno sviluppato una tecnica di automazione informatica per eseguire il processo, rendendolo molto più veloce e più facile.
Per creare DeepLabCut, il gruppo ha addestrato una rete neurale utilizzando le informazioni di un database chiamato Imagenet che contiene un numero enorme di immagini e metadati associati. Hanno quindi sviluppato un algoritmo che ottimizzava le stime delle pose. Il terzo pezzo era il software che esegue l'algoritmo, interagisce con gli utenti e offre output di risultati. Il risultato è uno strumento che può essere utilizzato per eseguire la cattura del movimento sugli esseri umani e praticamente su qualsiasi altra creatura. Tutto ciò che un utente deve fare è caricare campioni di ciò che sta cercando, dire, immagini di uno scoiattolo, con le sue parti principali etichettate e alcuni video che mostrano come si muove in generale. Quindi l'utente carica il video di un soggetto che svolge un'attività di interesse, ad esempio uno scoiattolo che spacca una noce. Il software fa il resto, producendo la cattura del movimento dell'attività.
Un moscerino della frutta che si muove in una camera 3D viene automaticamente tracciato con DeepLabCut Credit:Mathis et al, 2018
Il team ha reso il nuovo strumento liberamente accessibile a chiunque desideri utilizzarlo per qualsiasi scopo. Wei e Kording suggeriscono che lo strumento potrebbe rivoluzionare il motion capture, rendendolo facilmente disponibile sia per i professionisti che per i principianti.
La mano di un mouse viene tracciata automaticamente con DeepLabCut, e le traiettorie mostrano i movimenti futuri (sinistra) e passati (estrema destra). Credito:Mathis et al, 2018
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