A estimativa de pose sem marcadores durante o comportamento e em várias espécies é crucial para muitas aplicações em neurociência. Organismos modelo comuns são descritos em ação, com as suas trajetórias passadas ilustradas. Crédito:Ella Maru Studio
Uma equipe de pesquisadores afiliados a várias instituições na Alemanha e nos EUA desenvolveu um algoritmo de aprendizado profundo que pode ser usado para captura de movimento de animais de qualquer tipo. Em seu artigo publicado na revista Nature Neuroscience, o grupo descreve sua ferramenta de rastreamento chamada DeepLabCut, como funciona e como usá-lo. Kunlin Wei e Konrad Kording com a Universidade de Pequim e a Universidade da Pensilvânia, respectivamente, oferecem um artigo News &Views sobre o trabalho realizado pelo grupo na mesma edição do jornal.
Como observam Wei e Kording, cientistas têm tentado aplicar a captura de movimento a humanos e animais há mais de um século - a ideia é capturar as complexidades de todos os pequenos movimentos que, juntos, formam um movimento mais perceptível, como um único passo de dança. Ser capaz de rastrear tais movimentos em animais oferece algumas pistas sobre sua biomecânica e como seus cérebros funcionam. Ser capaz de fazer isso com humanos pode ajudar nos esforços de fisioterapia ou melhorias no desempenho esportivo. O processo atual envolve a gravação em vídeo do assunto e a execução de um laborioso processo de marcação de imagens quadro a quadro. Neste novo esforço, os pesquisadores desenvolveram uma técnica de automação por computador para realizar o processo, tornando muito mais rápido e fácil.
Para criar DeepLabCut, o grupo treinou uma rede neural usando informações de um banco de dados chamado Imagenet, que contém um grande número de imagens e metadados associados. Eles então desenvolveram um algoritmo que otimizou as estimativas de poses. A terceira parte era o software que executa o algoritmo, interage com os usuários e oferece saída de resultados. O resultado é uma ferramenta que pode ser usada para realizar captura de movimento em humanos e virtualmente qualquer outra criatura. Tudo o que o usuário precisa fazer é enviar amostras do que procura, dizer, fotos de um esquilo, com suas partes principais etiquetadas e alguns vídeos demonstrando como se move em geral. Em seguida, o usuário carrega o vídeo de um assunto fazendo uma atividade de interesse, digamos, um esquilo abrindo uma noz. O software faz o resto, produzindo captura de movimento da atividade.
Uma mosca de fruta se movendo em uma câmara 3D é automaticamente rastreada com DeepLabCut. Crédito:Mathis et al, 2018
A equipe tornou a nova ferramenta acessível gratuitamente para qualquer pessoa que deseje usá-la para qualquer propósito que escolher. Wei e Kording sugerem que a ferramenta pode revolucionar a captura de movimento, tornando-o facilmente disponível para profissionais e novatos.
A mão de um mouse é rastreada automaticamente com DeepLabCut, e as trajetórias mostram os movimentos futuros (esquerda) e passados (extrema direita). Crédito:Mathis et al, 2018
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