Object Recognition Test

De object recognition test (ORT) is een gedragstest die op grote schaal wordt gebruikt om de prestaties van het geheugen van dieren te onderzoeken. De test werd de eerste keer beschreven door Ennaceur et al.. (1988) en is sindsdien gebruikt in veel verschillende varianten. Een groot nadeel van de ORT is dat de dataverwerking gebeurt door handmatige scoring, welke aan subjectiviteit bloot gesteld zijn. Er zijn verschillende pogingen ondernomen om het scoren van de ratten te automatiseren, maar voor zover ons bekend is zijn er nog geen resultaten verschenen betreffende deze specifieke software. Onlangs hebben onderzoekers van de Maastricht University een automatisch scoringssysteem ontwikkeld en geïmplementeerd met behulp van LabVIEW die op betrouwbare wijze de neus van de ratten volgt.

VI Technologies gebruikte het algoritme als startpunt om zo een professionele applicatie te ontwikkelen met diverse extra functies en verbeteringen voor de automatische scoring van de ORT. De foto hieronder toont een schematisch overzicht van de gebruikte vision bewerkingen. In eerste instantie werd een analoge monochrome PAL camera gebruikt in combinatie met een PCI-1411 analoge framegrabber van National Instruments, later is dit vervangen door een GigE camera.

Neus detectiealgoritme

Het algoritme van de neus is als volgt: de maximale snijlijn van de rat wordt bepaald. Vervolgens wordt het zwaartepunt (CM-1) bepaald en wordt de maximale snijlijn verschoven, zodat de maximale snijlijn het zwaartepunt kruist. Dit resulteert in drie verschillende XY coördinaten: zwaartepunt, de voorste snijlijn en tenslotte de achterste snijlijn. Vervolgens wordt een loodlijn geplaatst op de helft van de oorspronkelijke snijlijn. De loodlijn verdeelt het lichaam in twee delen en het zwaartepunt wordt opnieuw berekend voor het voorste deel (CM-2). Het punt waar de maximale snijlijn de omtrek van het lichaam kruist wordt beschouwd als de stand van de neus (N-1, zie Fig.1). Met behulp van dit algoritme, dat wordt uitgevoerd in een cyclus van 40 ms, wordt de neus geleidelijk verschoven naar de werkelijke neuspositie (zie verschuivingen van N-1 (doorgetrokken lijnen) naar N-3 (stippellijnen) in onderstaande figuur). Dit proces is dynamisch aangezien XY-coördinaten van de vorige berekening worden vergeleken met de meest actuele XY coördinaten. Daarbij leidt dit proces voortdurend tot de meest actuele neuspositie van de rat.

Het onderstaande filmpje toont het real-time volgen van de rat.

 

Publicaties

Automated scoring of novel object recognition in rats publicatie op ScienceDirect.com

Imaging system automates memory recall analysis publicatie in Vision Systems Design

Automated scoring of novel object recognition in rats case study op ni.com

Minder fouten bij onderzoek objectherkenning door ratten publicatie in Vision & Robotics (Page 16,17 in het Nederlands)