“鼠”智赋能——多模态感知融合药物研究助力系统

药物的研发是一个既复杂又耗时的过程。为了验证药物的疗效和安全性，研究人员需要进行大量的实验，其中包括对实验动物的行为和生理指标的观察和记录。小鼠作为常用的实验动物之一，在药物研发过程中扮演着重要的角色。特别是在神经生物学、行为学和药物疗效研究中，小鼠的行为特征对于评估药物效果至关重要。然而，传统的实验方法存在一些缺点，比如主观性强、效率低下和容易出错等问题。 针对传统实验方法的局限性，我们与美国杜克大学医学院合作，着手开发一款能够自动检测、记录和分析行为状况的软件工具。对比绝大多数动物行为分析软件仅使用视频数据进行分析，我们创新性地引入小鼠的超声波信号来预测其行为。使用超声波+视频多模态的数据进行建模及分析，我们的系统拥有更全面的数据以及更高的准确性，这项创新的想法源自对现有研究方法的反思和对人工智能技术的应用探索。通过结合先进的技术，提高实验的效率和数据的准确性，从而加快药物研发的进程。 我们模型的主要功能是通过超声波数据或视频数据，自动识别和记录小鼠的行为、轨迹、情绪，软件工具能够对状态、行为数据进行分析，提供关键指标和统计结果，帮助研究人员更好地理解药物对小鼠行为的影响。 我们开创性地使用小鼠超声波对其进行行为预测，绝大多数动物行为分类方法依赖于视频结合机器学习进行分析，我们首次使用动物的超声波信号来进行行为预测并取得很不错的效果。目前，对于某些特定行为的预测准确率已超过95%。通过创新的超声数据处理方法和多模态分析，填补了在小鼠行为研究中结合超声与视频分析的空白，推动了相关领域的发展。应用价值方面，该工具能够实现高效、客观的行为识别，极大提高了实验数据的准确性和可重复性，为基础研究和药物筛选等应用提供了强有力的支持。此外，该方法的灵活性和扩展性也为未来研究提供了丰富的可能性，有助于深入探讨小鼠的情感和社会行为。 开发一个小鼠状态、识别模型这个需求是由美国杜克大学医学院提出的，他们需要一款能够自动检测、记录和分析小鼠状态、行为的软件工具。我们的目标是利用先进的技术，提高实验的效率和数据的准确性，为医学院的研究人员们提供一种高效、准确的实验工具，为药物研发提供有力支持。 小鼠是最常用的动物模型，其基因，生理和行为特征与人类相似。其行为对于研究生理健康状态、行为学研究具有重要意义。研究小鼠行为对于行为学和神经科学的研究具有重要意义。在药物研究中，了解药物对小鼠行为的影响可以帮助评估药物的效果和安全性，也可以应用于疾病模型的建立和研究。总的来说小鼠行为的研究不仅有助于深入了解生理学和行为学问题，还对药物研究和疾病模型研究具有重要意义，有助于推动医学和生命科学领域的发展。传统上，观察和记录小鼠的行为通常需要大量的人力和时间，并且存在主观性和不一致性的问题。因此，开发一款能够自动检测、记录和分析小鼠状态、行为的软件工具是十分必要的。