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人工智能全面解碼微行為,精深挖掘行為語言-致力于人類腦健康專家

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花費(fèi)更少的時(shí)間、人力等資源即能客觀準(zhǔn)確的對人體異常行為進(jìn)行精細(xì)捕捉的方法, 即可對疾病及時(shí)發(fā)現(xiàn)進(jìn)行早期干預(yù)治療,實(shí)現(xiàn)疾病早期預(yù)警、臨床輔助精確診斷與治療康復(fù)評(píng)價(jià), 也可做到對患者進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測及時(shí)發(fā)現(xiàn)捕捉異常行為,以及更進(jìn)一步的行為監(jiān)控、居家檢測功能。

動(dòng)物

本團(tuán)隊(duì)采用AI算法I和II相結(jié)合,能夠全自動(dòng)化完成用戶所導(dǎo)入動(dòng)物實(shí)驗(yàn)視頻的精細(xì)行為識(shí)別,分析得出關(guān)鍵指標(biāo),形成可視化數(shù)據(jù),使動(dòng)物行為學(xué)實(shí)驗(yàn)更加方便。

強(qiáng)迫游泳

強(qiáng)迫游泳(Forced Swimming Test)模型是1977年由Porsolt等人提出,用來檢測嚙齒類動(dòng)物的抑郁樣行為。本團(tuán)隊(duì)采用AI算法I和II相結(jié)合,能夠全自動(dòng)化完成用戶所導(dǎo)入FST實(shí)驗(yàn)視頻的精細(xì)行為識(shí)別,如:不動(dòng)、游泳、爬墻、掙扎、潛水等,進(jìn)一步得到實(shí)驗(yàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù),如:不動(dòng)總時(shí)長、游泳距離、爬墻次數(shù)、掙扎強(qiáng)度等,最后分析形成可視化數(shù)據(jù),使FST實(shí)驗(yàn)更加方便, 以及在檢測藥物的抗抑郁作用方面更加準(zhǔn)確。

不動(dòng)

在FST模型中,不動(dòng)反映出動(dòng)物情緒低落或絕望,已經(jīng)認(rèn)知到不能逃跑,放棄掙扎,是一種被動(dòng)行為,是抑郁樣的表現(xiàn)。同時(shí),不動(dòng)也理解成動(dòng)物被動(dòng)應(yīng)對或者“習(xí)得性無助”。使用抗抑郁藥物可減少動(dòng)物的不動(dòng)時(shí)間。

掙扎

在FST模型中,掙扎反映出動(dòng)物強(qiáng)烈的逃生欲望,是一種積極的行為,此過程可減少動(dòng)物的壓力/焦慮。增加(兒茶酚胺能神經(jīng)傳遞的)抗抑郁藥可延長掙扎時(shí)間。

游泳視頻資料

不動(dòng)視頻資料

攀爬視頻資料

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