neuroinformatics-unit/movement

解決する問題

DeepLabCut や SLEAP などのディープラーニングツールは、ビデオ内の動物の動きを高精度で追跡できますが、結果のトラックを処理する標準的な方法はありません。研究者は、研究で使用する前に、これらのトラックをクリーニング、可視化、定量化する必要があることがよくあります。movement は、さまざまなツールやファイル形式にわたるモーショントラックを分析するための一貫したモジュール式インターフェースを提供することで、このギャップを埋めます。

仕組み

movement は、動物の動きのトラックをロード、クリーニング、可視化、定量化するために設計された一連の Python 関数とデータ構造を提供します。一般的なトラッキングフレームワークとファイル形式をサポートするように構築されているため、ユーザーは分析パイプラインを書き直すことなく、DeepLabCut、SLEAP などのデータを操作できます。このツールボックスは napari ビューアとも統合されており、追跡データを探索および検査するためのインタラクティブなグラフィカルインターフェースをユーザーに提供します。

対象読者

このツールボックスは、神経科学、生体力学、保全、動物行動学などの分野でディープラーニングベースのモーショントラッキングを使用する研究者や科学者を対象としています。追跡後に動物の位置データを処理するための信頼性が高く標準化された方法を必要とするすべての人を対象としており、元々使用したトラッキングツールは問いません。

ハイライト

• 複数のトラッキングフレームワークからのモーショントラックを処理するための統一インターフェースを提供
• データクリーニング、可視化、モーション定量化のためのツールを含む
• DeepLabCut と SLEAP が使用する一般的なファイル形式をサポート
• napari を通じてインタラクティブなデータ探索のためのグラフィカルユーザーインターフェースを提供
• 神経情報学ユニットからの貢献によるオープンソースのコミュニティ主導プロジェクトとして設計