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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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花費更少的時間、人力等資源即能客觀準確的對人體異常行為進行精細捕捉的方法, 即可對疾病及時發現進行早期干預治療,實現疾病早期預警、臨床輔助精確診斷與治療康復評價, 也可做到對患者進行實時監測及時發現捕捉異常行為,以及更進一步的行為監控、居家檢測功能。

動物

本團隊采用AI算法I和II相結合,能夠全自動化完成用戶所導入動物實驗視頻的精細行為識別,分析得出關鍵指標,形成可視化數據,使動物行為學實驗更加方便。

強迫游泳

強迫游泳(Forced Swimming Test)模型是1977年由Porsolt等人提出,用來檢測嚙齒類動物的抑郁樣行為。本團隊采用AI算法I和II相結合,能夠全自動化完成用戶所導入FST實驗視頻的精細行為識別,如:不動、游泳、爬墻、掙扎、潛水等,進一步得到實驗關鍵數據,如:不動總時長、游泳距離、爬墻次數、掙扎強度等,最后分析形成可視化數據,使FST實驗更加方便, 以及在檢測藥物的抗抑郁作用方面更加準確。

不動

在FST模型中,不動反映出動物情緒低落或絕望,已經認知到不能逃跑,放棄掙扎,是一種被動行為,是抑郁樣的表現。同時,不動也理解成動物被動應對或者“習得性無助”。使用抗抑郁藥物可減少動物的不動時間。

掙扎

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

游泳視頻資料

不動視頻資料

攀爬視頻資料

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