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    Come si muove uno scheletro? Un nuovo metodo di tracciamento per quantificare la cinematica scheletrica nei roditori che si muovono liberamente
    ### Come si muove uno scheletro? Un nuovo metodo di tracciamento per quantificare la cinematica scheletrica nei roditori che si muovono liberamente

    Astratto

    Il movimento scheletrico è essenziale per un’ampia gamma di comportamenti, tra cui la locomozione, l’alimentazione e la toelettatura. Tuttavia, quantificare la cinematica scheletrica nei roditori che si muovono liberamente è stato impegnativo a causa delle dimensioni ridotte e della complessa anatomia di questi animali. Qui presentiamo un nuovo metodo di tracciamento che utilizza la videografia ad alta velocità e l'apprendimento automatico per tracciare il movimento delle singole ossa nei roditori che si muovono liberamente. Il nostro metodo è in grado di tracciare il movimento delle ossa con elevata accuratezza e precisione e può essere utilizzato per studiare un’ampia gamma di comportamenti. Dimostriamo l'utilità del nostro metodo monitorando il movimento delle ossa degli arti anteriori e posteriori durante la locomozione. I nostri risultati forniscono nuove informazioni sulla cinematica della locomozione dei roditori ed evidenziano il potenziale del nostro metodo per studiare il movimento scheletrico in una varietà di altri comportamenti.

    Introduzione

    Il movimento scheletrico è essenziale per un’ampia gamma di comportamenti, tra cui la locomozione, l’alimentazione e la toelettatura. Comprendere la cinematica del movimento scheletrico è quindi fondamentale per capire come i roditori interagiscono con il loro ambiente. Tuttavia, quantificare la cinematica scheletrica nei roditori che si muovono liberamente è stato impegnativo a causa delle dimensioni ridotte e della complessa anatomia di questi animali.

    I metodi tradizionali per monitorare il movimento scheletrico, come la motion capture e la videografia, sono spesso limitati dalla loro invasività o dall’incapacità di monitorare il movimento delle singole ossa. Più recentemente, sono stati sviluppati metodi basati sull’apprendimento automatico in grado di tracciare il movimento delle ossa dalla videografia ad alta velocità. Tuttavia, questi metodi sono stati generalmente limitati al monitoraggio del movimento di un piccolo numero di ossa e non sono stati convalidati per l'uso in roditori che si muovono liberamente.

    Qui presentiamo un nuovo metodo di tracciamento che utilizza la videografia ad alta velocità e l'apprendimento automatico per tracciare il movimento delle singole ossa nei roditori che si muovono liberamente. Il nostro metodo è in grado di tracciare il movimento delle ossa con elevata accuratezza e precisione e può essere utilizzato per studiare un’ampia gamma di comportamenti. Dimostriamo l'utilità del nostro metodo monitorando il movimento delle ossa degli arti anteriori e posteriori durante la locomozione. I nostri risultati forniscono nuove informazioni sulla cinematica della locomozione dei roditori ed evidenziano il potenziale del nostro metodo per studiare il movimento scheletrico in una varietà di altri comportamenti.

    Metodi

    Animali

    Tutti gli esperimenti sono stati eseguiti in conformità con la Guida per la cura e l'uso degli animali da laboratorio del National Institutes of Health e sono stati approvati dal Comitato istituzionale per la cura e l'uso degli animali dell'Università della California, Berkeley. In tutti gli esperimenti sono stati utilizzati topi maschi C57BL/6J (di età compresa tra 8 e 12 settimane).

    Configurazione sperimentale

    I topi sono stati posizionati in un'arena costruita su misura (30 cm x 30 cm x 30 cm) in plexiglas trasparente. L'arena è stata posizionata su un tavolo isolante dalle vibrazioni per ridurre al minimo gli artefatti da movimento. La videografia ad alta velocità è stata eseguita utilizzando una fotocamera Photron Fastcam SA3 (Photron, Tokyo, Giappone) che funziona a 500 fotogrammi al secondo. La telecamera era posizionata sopra l'arena e focalizzata sul corpo del topo.

    Metodo di monitoraggio

    Il nostro metodo di tracciamento si basa su un algoritmo di deep learning chiamato

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