MouseWalker (MW) Video Tracking and Kinematic Data Analysis

コンピューターで MATLAB を開きます。マウスウォーカースクリプトを含むフォルダを作業ディレクトリに追加し、マウスウォーカーを実行します。メインコマンドラインのM。

ビデオフォルダを入力ディレクトリとしてロードします。すべてのキャリブレーションとしきい値パラメータが配置されている[設定]ウィンドウに移動します。一部のパラメーターを変更した場合の効果をテストするには、[プレビュー] ボタンをクリックします。

しきい値パラメータを調整した後、ビデオが自動追跡の準備ができていることを確認します。最初のフレームに移動し、[自動]をクリックして追跡を開始します。トラッキングが完了したら、必要に応じて、適切なフットプリントを選択して手動で修正を実行します。

[保存] ボタンを押して変更を保存します。次に、[評価]をクリックして、追跡されたビデオから出力ファイルを生成します。すべてのグラフィカル出力データプロットが結果フォルダに保存されていることを確認します。

次に、MouseWalkerソフトウェアによって生成されたすべての定量測定値がExcelスプレッドシートに保存され、1.Information_Sheetに要約されていることを確認します。マウスマルチ評価を使用します。すべての実行の測定値を分析用の新しいファイルに集約するMスクリプト。

主成分分析(PCA)を実行するには、pcaplotgeneratorを開きます。Spyderでpydをクリックし、[再生]ボタンをクリックしてコードを実行します。自動ウィンドウで分析するExcelファイルとシート名を選択します。

シート名が変更されていない場合は、シート 1 と記述します。デジタルインクアッセイでは、後足のサポートの欠如が検出されました。左右の後足の両方のフットプリント面積が減少します。

全体的なスタンストレースには、いくつかのユニークな特徴が表示されました。脊髄損傷後、後足のスタンストレースは短くなり、損傷後15日以降、タッチダウンとリフトオフの両方でランダムな毛穴の位置が高まりました。すべての運動学的運動パラメータの主成分分析は、最初の成分のデータに40%の分散を示し、すべての時点で脊髄損傷を受けた動物のグループを残りの動物から分離しました。

ヒートマップスクリプトなどの他のスクリプトを使用して、脊髄損傷動物はすべての時点で歩行戦略の変化を示すことがわかりました。脊髄損傷マウスはまた、前肢と後肢の両方でより低いスタンス真直度指数を示しました。