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학술저널
저자정보
박인규 (한림대학교) 이경호 (대구경북과학기술원) 카우식 비샤이 (한림대학교) 전홍진 (성균관대학교) 이효상 (대구경북과학기술원) Unjoo Lee (한림대학교)
저널정보
한국뇌신경과학회 Experimental Neurobiology Experimental Neurobiology Vol.28 No.1
발행연도
2019.1
수록면
54 - 61 (8page)

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Scratching is a main behavioral response accompanied by acute and chronic itch conditions, and has been quantified as an objective correlate to assess itch in studies using laboratory animals. Scratching has been counted mostly by human annotators, which is a time-consuming and laborious process. It has been attempted to develop automated scoring methods using various strategies, but they often require specialized equipment, costly software, or implantation of device which may disturb animal behaviors. To complement limitations of those methods, we have adapted machine learning-based strategy to develop a novel automated and real-time method detecting mouse scratching from experimental movies captured using monochrome cameras such as a webcam. Scratching is identified by characteristic changes in pixels, body position, and body size by frame as well as the size of body. To build a training model, a novel two-step J48 decision tree-inducing algorithm along with a C4.5 post-pruning algorithm was applied to three 30-min video recordings in which a mouse exhibits scratching following an intradermal injection of a pruritogen, and the resultant frames were then used for the next round of training. The trained method exhibited, on average, a sensitivity and specificity of 95.19% and 92.96%, respectively, in a performance test with five new recordings. This result suggests that it can be used as a non-invasive, automated and objective tool to measure mouse scratching from video recordings captured in general experimental settings, permitting rapid and accurate analysis of scratching for preclinical studies and high throughput drug screening.
#Machine learning #Decision tree #Mouse #Scratching #Pruritus #Itch

목차

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참고문헌 (12)

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Dong X / 2018 / Peripheral and central mechanisms of itch / Neuron 98:482~494 google schola 이재승 / 2016 / The peripheral and central mechanisms underlying itch / BMB Reports 49(9):474~487 google schola Elliott GR / 2000 / An automated method for registering and quantifying scratching activity in mice : use for drug evaluation / J Pharmacol Toxicol Methods 44:453~459 google schola Inagaki N / 2003 / Evaluation and characterization of mouse scratching behavior by a new apparatus, MicroAct / Skin Pharmacol Appl Skin Physiol 16:165~175 google schola Elliott P / 2017 / Automated acoustic detection of mouse scratching / PLoS One 12:e0179662 google schola

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