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Method Article
여기서 우리는 후각 자기 - 밧줄 (OMT) 장치에 대한 취득 비디오 이미지를 최적화하는 방법에 대해 설명합니다. 우리는 또한 visuo - 후각 융합을 공부 두 가지 샘플 실험 프로토콜을 설명합니다.
비행 곤충들은 바람 스트림의 제목을 안정화시키기 위해 시각적 단서를 사용합니다. 많은 동물은 또한 바람에 실시 냄새를 추적할 수 있습니다. 맞바람의 등, 영상 안정화는 냄새 추적에 직접 에이즈 추적. 그러나 후각 신호를 직접 바람의 단서에서 독립적으로 시각 추적 행동에 영향을합니까? 또한, 후각 분자 유전학 및 neurophysiology 최근 발전 (예) 유전자 특정 후각 활성화 회로의 운영을 중지시키지 행동 영향을 평가하기 위해 새로운 정량 분석을 행동 동기가있다. 우리는 원래 좁은 층류의 냄새 plumes과 무대를 갖춘하여 시력 실험 고안 자기 테더 시스템을 수정했습니다. 여기는 파리가 닿는 후 수행과 자기 분야에서 탐색할 수있는 수있는 실험에 중점을두고 있습니다. 우리는 얼마나 안정적인 냄새 추적을 판단하는 신체 각도 측정에 최적화된 영상 이미지를 획득하는 방법을 보여줍니다, 우리는 냄새 추적에 대한 시각적 단서의 영향을 검토하는 방법은 두 실험을 보여줍니다.
OMT는 가상 플륨 시뮬레이터 2를 통합할 수 있도록 설계된 자기 테더 시스템 1의 적응이다. 다음 프로토콜은 취득 비디오 이미지를 (1 부) 최적화 및 기본 visuo - 후각 실험의 두 종류 (파트 2 & 3)를 실행하는 방법을 설명합니다.
1 부 : 비디오 수집
비디오 이미지를 최적화하면 획득한 데이터의 품질을 매우 중요합니다. 깨끗한 이미지에 대한 다음 단계를 수행하십시오.
2 부 : 악취 플륨를 찾는 비행
OMT에서 한 간단한 실험 위치 배고픈 (굶주린) 비행을 준수하고 적극적으로 매력적인 음식 냄새의 깃털을 추적합니다. 시각 환경을 조작하는 것은 견고 appetitive 음식 냄새를 추적하는 비행의 능력에 영향을 미칩니다. 실험 일반적으로 실험 순서에 편견을 최소화하기 위해 임의의 블록 형식으로 실행됩니다. 모든 외부 하드웨어 (가스 멀티플렉서, LED 투기장, 비디오 취득) Matlab (Mathworks)로 작성된 맞춤 소프트웨어 루틴에 의해 제어됩니다.
파트 3 : 악취 플륨 내에 남아있는 비행
OMT의 두 번째 기본적인 실험을 시각적으로 악취 플륨에 파리를 드래그하는 것입니다, 즉시 시각 조건을 변경한 다음 플륨에 남아있는 그 능력을 측정합니다. 다시 말하지만, 모든 실험은 무작위 블록 견적에서 수행됩니다t는 실험 순서에 편견을 최소화하기 위해.
대표 결과 :
그림 1
파트 1은 OMT 비디오 이미지를 최적화하는 방법에 대해 설명합니다. 비디오 이미지는 어두운 검정색 배경에 조명 비행을 확연히 볼 수 있어야합니다. 과도하게 밝은 이미지, 배경 간섭을 감소 IR LED가의 강도를 줄이고, 또는 방 조명을 해제에 의해 향상시킬 수 있습니다. 파리가 부적절하게 켜져있는 경우, IR LED가 또는 IR LED가의 modulating 강도의 초점을 조정하면 문제를 해결할 수 있습니다. 파트 2 & 3 OMT의 적절한 작동을 확인하기 위해 수행하는 간단한 실험을 설명합니다. 모든 경우에, 파리는 시각 운동의 원활하고 완전한 범위를 보장하기 위해 경기장에 몇 회전을 회전 (optomotor 응답을 통해) "강제로"한다. 2 부에서는 파리는 자체에 악취 플륨을 찾는 도전이다. , 실험에 참여 비행을 유지하기 위해 잔여 냄새 릴리스의 효과를 감소하고, 실험을 통해 제목 하나를 유지에서 파리를 유지하기 위해, 그것은 시각적으로 실험 사이에 몇 초 동안 비행을 회전하는 데 유용합니다. 파리가 상당한 정도로 수증기 플륨를 집중해서는 안됩니다, 항상 풍부한 파노라마 영상 신호의 면전에서 냄새 플륨을 집중해야합니다. 제 3 비행은 시각 냄새 플륨로 직접 끌어와 정지 영상 배경의 다양한 반대 플륨 이내에 표제를 유지하는 도전이다. 비행가 수증기 플륨에 끌어 경우, 신속하게 발길을 돌리한다. 파리가 냄새 플륨에 끌려하고 강력한 추적을 중재하기 위해 충분한 시각적 단서가있는 경우, 즉시이 플륨를 유지합니다.
이 시스템에 대한 이미지 인수는 Matlab으로 작성된 저렴한 FireWire를 보드 카메라와 소프트웨어를 활용합니다. 지우기 이미지가 정확한 데이터 추적을 얻기위한 열쇠입니다. 위에서 설명한 전략이 시스템의 이미지를 정리하는 데 유용합니다. 이 시스템에 대한 기타 비디오 추적 절차 1 설명하고 있습니다. 또한이 시스템은 쉽게 실시간 비디오 추적을 포함하도록 수정이 될 수 있습니다. 예?...
국립 과학 재단 (National Science Foundation)에서 MF로 부여로 투자
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Firewire camera | 1394store.com | Fire-I board camera BW | 4.3mm lens no IR coating |
IR LEDs | Small Parts, Inc. | ||
Black spray paint | Rustoleum | Flat black | |
Black flock paper | Edmund Scientific | ||
Panel system | Caltech | 3 | |
Matlab 2006a | Mathworks | Image acquisition toolbox |
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