Cuantificación de patrones locomotores del pez cebra usando descriptores de movimiento en video

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dc.contributor.advisorMartínez Carrillo, Fabio
dc.contributor.advisorFranco Restrepo, Juan Esteban
dc.contributor.advisorGuayacan Chaparro, Luis Carlos
dc.contributor.authorMontenegro Martínez, Edgar Andrés
dc.date.accessioned2024-03-04T01:17:50Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:17:50Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEl pez cebra (Danio Rerio) es un modelo animal emergente ampliamente utilizado en el estudio de efectos farmacológicos, compuestos químicos, toxicología, trastornos neuropsiquiátricos, mecanismos de enfermedades, entre muchos otros. La locomoción y el análisis delcomportamiento se han convertido en una prueba esencial para apoyar los bioensayos (pruebas enanimales) llevados a cabo sobre el pez cebra. Muchas de las estrategias computacionales existentesrequieren pasos de calibración, están limitadas a escenarios específicos y en muchos casos la dinámica del pez es solo aproximada por una trayectoria de movimiento global. Este trabajo presentauna estrategia para medir automáticamente mapas de ocurrencia cinemática que expresan patronesespacio-temporales del pez cebra, a partir de trayectorias locales de movimiento capturadas en unexperimento de comportamiento social. En el presente trabajo, los peces cebra fueron sometidosa un estrés ambiental agudo, posteriormente a 10 o 100 uM(micro molar) de cafeína durante 20minutos y finalmente a la prueba de comportamiento social durante 5 minutos. Como principal contribución, la estrategia propuesta devuelve mapas cinemáticos de ocurrencia que recuperan el historialde locomoción y que permite una mayor descripción del comportamiento social particular de cadaespécimen en secuencias de vídeo. Estos mapas pueden realzar las regiones de interés y explicarlos comportamientos en función de los patrones de frecuencia de velocidad y aceleración. Además,el enfoque propuesto tiene la capacidad de rastrear la locomoción global del pez cebra como lasaplicaciones estándar. Los resultados locomotores muestran una disminución de la distancia, la velocidad y la aceleración principalmente en el grupo expuesto al estrés más 10 uM de cafeína. Además,los resultados muestran una preferencia por la zona social en todos los grupos que aumenta conla exposición al estrés más 100 uM de cafeína, estos resultados fueron verificados con mapas deocurrencia para cada grupo.
dc.description.abstractenglishThe zebrafish (Danio Rerio) is an emerging animal model widely used in the studyof pharmacological effects, chemical compounds, toxicology, neuropsychiatric disorders, disease mechanisms, among many others. Locomotion and behavioral analysis have become an essential test tosupport bioassays (animal tests) carried out on zebrafish. Many of the existing computational strategies require calibration steps, are limited to specific scenarios and in many cases the fish dynamics isonly approximated by a global motion trajectory. This paper presents a strategy to automatically measure kinematic occurrence maps expressing spatiotemporal patterns of zebrafish from local motiontrajectories captured in a social behavior experiment. In the present work, zebrafish were subjectedto acute environmental stress, then to 10 or 100 uM(micro molar) caffeine for 20 min and finally to thesocial behavior test for 5 min. As a main contribution, the proposed strategy returns kinematic occurrence maps that retrieve the locomotion history and allow further description of the particular socialbehavior of each specimen in video sequences. These maps can enhance regions of interest andexplain behaviors in terms of velocity and acceleration frequency patterns. In addition, the proposedapproach has the ability to track global zebrafish locomotion like standard applications. The locomotorresults show a decrease in distance, velocity and acceleration mainly in the group exposed to stressplus 10 uM caffeine. In addition, the results show a preference for the social zone in all groups thatincreases with exposure to stress plus 100 uM caffeine, these results were verified with occurrencemaps for each group.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/41575
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectPez cebra
dc.subjectPruebas sociales
dc.subjectPatrones locomotores
dc.subjectCaracterísticas cinemáticas
dc.subjectAprendizaje profundo
dc.subjectRedes neuronales convolucionales
dc.subjecthistogramas de ocurrencia.
dc.subject.keywordZebrafish
dc.subject.keywordSocial tests
dc.subject.keywordLocomotor patterns
dc.subject.keywordCinematic features
dc.subject.keywordDeep learning
dc.subject.keywordconvo- lutional neural networks
dc.subject.keywordoccurrence histograms.
dc.titleCuantificación de patrones locomotores del pez cebra usando descriptores de movimiento en video
dc.title.englishQuantification of zebrafish locomotive patterns using descriptors of video movement.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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