Automatische Erfassung von Stress-Indikatoren bei Labortieren anhand von Videoaufnahmen

 

Motivation

Viele Arten von Tierversuchen müssen bezüglich des Schweregrads beurteilt werden, bei dem die Belastung der Tiere durch das Experiment in verschiedene Stufen eingeteilt wird. Diese Feststellung der Belastung von Versuchstieren bei Experimenten (Severity Assessment) ist ein wesentlicher Aspekt bei Tierversuchen. Um hierfür neue, evidenzbasierte Methoden zu entwickeln, zu validieren und umzusetzen ist die DFG-Forschergruppe FOR 2591 gegründet worden. Im Rahmen dieser Gruppe nimmt der LfB Aufgaben in der bild- und videobasierten Analyse der Daten wahr.

Wissenschaftliche Fragestellungen

Das Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Validierung von Markern für die Belastung der Tiere. Neben einer Vielzahl an klinischen Markern (Laborwerte, Vitalparameter) kommt hierbei der visuellen Befundung eine immer bedeutendere Rolle zu. Ein Beispiel hierfür ist das Mouse Grimace Scale (MGS) – Verfahren, bei dem die Veränderung der Gesichtszüge von Mäusen einen Rückschluss auf deren Belastung erlaubt. Die visuelle Befundung hat wesentliche Vorteile, unter anderem ist sie mit einfacher Ausbildung im Alltag durchführbar, erfordert keine speziellen Messgeräte und ist nichtinvasiv. Diesen Vorteilen steht der hohe zeitliche Aufwand für die Erhebung und Befundung gegenüber. Außerdem sind visuelle Befunde teilweise abhängig von der beurteilenden Person und damit subjektiv. Um diese Probleme zu eliminieren, entwickelt der LfB im Rahmen des Vorhabens eine automatische Methode zur Bestimmung des MGS. Neuronale Netze zur Detektion der Tiere, zur Analyse des Verhaltens und zur MGS-Bestimmung werden entwickelt und mit durch Experten beurteilten Bildern trainiert. Ziel ist die vollautomatische MGS-Einstufung ohne wesentliche menschliche Mithilfe.

Als weiterer Schwerpunkt wird die videobasierte Verhaltensanalyse im Home Cage erforscht. Der Home Cage ist der Käfig, den die Tiere während der Versuche bewohnen. Hier kann das Verhalten ohne Störungen durch Menschen oder Experimente beobachtet werden. Zu diesem Zweck wird innerhalb der Forschergruppe ein spezieller Käfigaufsatz entwickelt, der mit einer Vielzahl von Kameras im sichtbaren, nah-infraroten und thermalen Spektralbereich ausgerüstet ist. Mit diesem System sollen die Tiere detektiert und getrackt werden, das Sozialverhalten untersucht werden sowie diverse Vitalparameter wie Herz- und Atemfrequenz untersucht werden. Der LfB übernimmt hierbei die Aufgaben Detektion, Identifikation, Tracking, soziale Analyse sowie MGS-Scoring in den Käfigen. Auch hierbei kommen in der methodischen Entwicklung aktuelle Entwicklungen des Maschinellen Lernens zum Einsatz, um die komplexen Daten zuverlässig analysieren zu können.

Kooperationspartner

Drittmittel

  • DFG Forschungsgruppe FOR 2591, “Severity assessment in animal-based research”, Projektnr. 321137804
  • DFG Sachbeihilfe, “Automatische Erfassung von Stress-Indikatoren bei Labor-Mäusen anhand von Videoaufnahmen”; Projektnr. 408132301

Kontakt

Veröffentlichungen

2022

Marcin Kopaczka, Lisa Ernst, Mareike Schulz, Rene Tolba and Dorit Merhof
Computation of Traveled Distance of Pigs in an Open Field With Fully Convolutional Neural Networks
In: Bildverarbeitung fuer die Medizin (BVM)

2022

Eva Zentrich, Laura Wassermann, Birgitta Struve, Kristin Selke, Manuela Buettner, Lydia Maria Keubler, Janin Reifenrath, Nina Angrisani, Merle Kempfert, Annika Krause, Olaf Bellmann, Marcin Kopaczka, Dorit Merhof, Marion Bankstahl, André Bleich and Christine Häger
Post-operative severity assessment in sheep

2022

Lisa Ernst, Stefan Bruch, Marcin Kopaczka, Dorit Merhof, Andre Bleich, Rene H. Tolba, Steven R. Talbot
A Model-Specific Simplification of the Mouse Grimace Scale Based on the Pain Response of Intraperitoneal CCl4 Injections
In: Scientific Reports

2020

Marcin Kopaczka, Tobias Jacob, Lisa Ernst, Mareike Schulz, Rene Tolba and Dorit Merhof
Robust Open Field Rodent Tracking using a Fully Convolutional Network and a Softargmax Distance Loss
In: Bildverarbeitung fuer die Medizin (BVM)

2019

Lisa Ernst, Marcin Kopaczka, Mareike Schulz, Steven R. Talbot, Leonie Zieglowski, Marco Meyer, Stefan Bruch, Dorit Merhof and René H. Tolba
Improvement of the Mouse Grimace Scale set-up for Implementing of a Semi-automated Mouse Grimace Scale MGS Scoring (Part 1)
In: Laboratory animals

2019

Lisa Ernst, Marcin Kopaczka, Mareike Schulz, Steven R. Talbot, Birgitta Struve, Christine Häger, André Bleich, Mattea Durst, Paulin Jirkof, Margarete Arras, Roelof Maarten van Dijk, Nina Miljanovic, Heidrun Potschka, Dorit Merhof and René H. Tolba
Semi-automated generation of pictures for the Mouse Grimace Scale: A multi-laboratory analysis (Part 2)
In: Laboratory animals

2019

Marcin Kopaczka, Daniel Tillmann, Lisa Ernst, Justus Schock, Ren'e H. Tolba and Dorit Merhof
Assessment of Laboratory Mouse Activity in Video Recordings Using Deep Learning Methods
In: International Engineering in Medicine and Biology Conference (EMBC)

2018

Marcin Kopaczka, Lisa Ernst, Jakob Heckelmann, Christoph Schorn, René Tolba and Dorit Merhof
Automatic Key Frame Extraction From Videos For Efficient Mouse Pain Scoring
In: 5th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN)