論文の概要: Enhancing the analysis of murine neonatal ultrasonic vocalizations: Development, evaluation, and application of different mathematical models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12957v3
- Date: Tue, 01 Oct 2024 13:18:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-02 16:31:27.551782
- Title: Enhancing the analysis of murine neonatal ultrasonic vocalizations: Development, evaluation, and application of different mathematical models
- Title(参考訳): マウス新生児超音波発声解析の強化:異なる数学的モデルの開発と評価および応用
- Authors: Rudolf Herdt, Louisa Kinzel, Johann Georg Maaß, Marvin Walther, Henning Fröhlich, Tim Schubert, Peter Maass, Christian Patrick Schaaf,
- Abstract要約: ネズミは、社会コミュニケーションに幅広い超音波発声(USV)を使用する。
本稿では,USV分類のための異なるタイプのニューラルネットワークを初めて体系的に評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8431877864777444
- License:
- Abstract: Rodents employ a broad spectrum of ultrasonic vocalizations (USVs) for social communication. As these vocalizations offer valuable insights into affective states, social interactions, and developmental stages of animals, various deep learning approaches have aimed to automate both the quantitative (detection) and qualitative (classification) analysis of USVs. Here, we present the first systematic evaluation of different types of neural networks for USV classification. We assessed various feedforward networks, including a custom-built, fully-connected network and convolutional neural network, different residual neural networks (ResNets), an EfficientNet, and a Vision Transformer (ViT). Paired with a refined, entropy-based detection algorithm (achieving recall of 94.9% and precision of 99.3%), the best architecture (achieving 86.79% accuracy) was integrated into a fully automated pipeline capable of analyzing extensive USV datasets with high reliability. Additionally, users can specify an individual minimum accuracy threshold based on their research needs. In this semi-automated setup, the pipeline selectively classifies calls with high pseudo-probability, leaving the rest for manual inspection. Our study focuses exclusively on neonatal USVs. As part of an ongoing phenotyping study, our pipeline has proven to be a valuable tool for identifying key differences in USVs produced by mice with autism-like behaviors.
- Abstract(参考訳): ネズミは、社会コミュニケーションに幅広い超音波発声(USV)を使用する。
これらの発声は、動物の感情状態、社会的相互作用、発達段階に関する貴重な洞察を与えるため、様々なディープラーニングアプローチは、USVの量的(検出)と質的(分類)の両方を自動化することを目的としている。
本稿では,USV分類のための異なるタイプのニューラルネットワークを初めて体系的に評価する。
我々は、カスタマイズされた完全に接続されたネットワークと畳み込みニューラルネットワーク、異なる残留ニューラルネットワーク(ResNet)、効率的なネットワーク、ビジョントランスフォーマー(ViT)など、さまざまなフィードフォワードネットワークを評価した。
洗練されたエントロピーベースの検出アルゴリズム(94.9%のリコールと99.3%の精度を達成する)を備え、最高のアーキテクチャ(86.79%の精度を達成する)は信頼性の高いUSVデータセットを解析できる完全自動化パイプラインに統合された。
さらに、ユーザは研究ニーズに応じて、個別の最小精度閾値を指定できる。
この半自動セットアップでは、パイプラインは擬似確率の高い呼び出しを選択的に分類し、残りは手動で検査する。
本研究は新生児USVにのみ焦点をあてる。
現在進行中の表現型研究の一環として、我々のパイプラインは自閉症様の行動を持つマウスが生み出すUSVの重要な違いを特定するための貴重なツールであることが証明された。
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