論文の概要: Utilizing Computer Vision for Continuous Monitoring of Vaccine Side Effects in Experimental Mice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03121v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 23:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 16:12:59.495019
- Title: Utilizing Computer Vision for Continuous Monitoring of Vaccine Side Effects in Experimental Mice
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンを用いた実験的マウスのワクチン副作用の連続モニタリング
- Authors: Chuang Li, Shuai Shao, Willian Mikason, Rubing Lin, Yantong Liu,
- Abstract要約: ワクチン投与後の副作用に対する実験マウスのモニタリングを自動化するためのコンピュータビジョン技術の応用について検討する。
予備的な結果は、コンピュータビジョンが微妙な変化を効果的に識別し、副作用を示唆していることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0544571370338516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The demand for improved efficiency and accuracy in vaccine safety assessments is increasing. Here, we explore the application of computer vision technologies to automate the monitoring of experimental mice for potential side effects after vaccine administration. Traditional observation methods are labor-intensive and lack the capability for continuous monitoring. By deploying a computer vision system, our research aims to improve the efficiency and accuracy of vaccine safety assessments. The methodology involves training machine learning models on annotated video data of mice behaviors pre- and post-vaccination. Preliminary results indicate that computer vision effectively identify subtle changes, signaling possible side effects. Therefore, our approach has the potential to significantly enhance the monitoring process in vaccine trials in animals, providing a practical solution to the limitations of human observation.
- Abstract（参考訳）: ワクチン安全性評価の効率化と精度向上の需要が高まっている。
本稿では,ワクチン投与後の副作用に対する実験マウスのモニタリングを自動化するコンピュータビジョン技術の応用について検討する。
従来の観察方法は労働集約的であり、継続的な監視能力に欠ける。
本研究は,コンピュータビジョンシステムの導入により,ワクチンの安全性評価の効率性と精度を向上させることを目的としている。
この手法では、ワクチン接種前および接種後のマウスの行動の注釈付きビデオデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングする。
予備的な結果は、コンピュータビジョンが微妙な変化を効果的に識別し、副作用を示唆していることを示している。
そこで本手法は,動物におけるワクチン接種試験におけるモニタリングプロセスを著しく向上させる可能性があり,人間の観察の限界に対する現実的な解決策となる。
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