MouseWalker (MW) Video Tracking and Kinematic Data Analysis

컴퓨터에서 MATLAB을 엽니다. MouseWalker 스크립트가 포함된 폴더를 작업 디렉터리에 추가하고 MouseWalker를 실행합니다. M을 사용합니다.

비디오 폴더를 입력 디렉토리로 로드합니다. 모든 보정 및 임계값 매개변수가 있는 설정 창으로 이동합니다. 미리보기 버튼을 클릭하여 일부 매개변수 변경의 효과를 테스트합니다.

임계값 매개변수를 조정한 후 비디오가 자동 추적에 사용할 준비가 되었는지 확인합니다. 첫 번째 프레임으로 이동하고 자동을 클릭하여 추적을 시작합니다. 추적이 완료된 후 필요한 경우 적절한 풋프린트를 선택하여 수동 수정을 수행합니다.

Save 버튼을 눌러 변경 사항을 저장합니다. 그런 다음 평가를 클릭하여 추적된 비디오에서 출력 파일을 생성합니다. 모든 그래픽 출력 데이터 플롯이 결과 폴더에 저장되어 있는지 확인합니다.

그런 다음 MouseWalker 소프트웨어에서 생성된 모든 정량적 측정값이 Excel 스프레드시트에 저장되고 1.Information_Sheet에 요약되어 있는지 확인합니다. MouseMultievaluate를 사용합니다. M 스크립트를 사용하여 모든 실행의 측정값을 분석을 위해 새 파일로 수집합니다.

주성분 분석 PCA를 수행하려면 pcaplotgenerator를 엽니다. py를 입력하고 재생 버튼을 클릭하여 코드를 실행합니다. 분석할 Excel 파일을 선택하고 자동 창에서 시트 이름을 선택합니다.

시트 이름이 변경되지 않은 경우 Sheet 1을 씁니다. 디지털 잉크 분석에서 뒷발에 대한 지지 부족이 감지되었습니다. 왼쪽과 오른쪽 뒷발의 발자국 면적이 감소합니다.

전반적인 자세 추적은 몇 가지 고유한 기능을 표시했습니다. 척수 손상 후 뒷발은 부상 후 15일부터 터치다운과 리프트오프 모두에서 자세 흔적이 더 짧고 무작위 모공 위치가 더 많았습니다. 모든 운동학적 운동 매개변수의 주성분 분석은 첫 번째 성분의 데이터에서 40%의 분산을 보여주었으며, 이는 모든 시점에서 척수 손상을 입은 동물 그룹을 나머지 동물과 분리했습니다.

히트 맵 스크립트와 같은 다른 스크립트를 사용하여 척수 손상 동물이 모든 시점에서 보행 전략의 변화를 보인 것으로 나타났습니다. 척수 손상 마우스는 또한 앞다리와 뒷다리 모두에서 더 낮은 자세 직진도 지수를 나타냈다.