論文の概要: Towards Continuous Home Cage Monitoring: An Evaluation of Tracking and Identification Strategies for Laboratory Mice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07929v1
- Date: Thu, 10 Jul 2025 17:09:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.506602
- Title: Towards Continuous Home Cage Monitoring: An Evaluation of Tracking and Identification Strategies for Laboratory Mice
- Title（参考訳）: 連続住宅ケージモニタリングに向けて:実験室マウスの追跡・識別戦略の評価
- Authors: Juan Pablo Oberhauser, Daniel Grzenda,
- Abstract要約: 実験室マウスの連続的自動モニタリングは、より正確なデータ収集を可能にし、動物の福祉を改善する。
我々は,カスタムイヤータグを装着したマウスに対して,ID予測を正確に割り当てるリアルタイム識別(ID)アルゴリズムを開発した。
我々のモデルでは、24/7ケージのカバレッジで、30フレーム毎のカスタムイヤータグに基づく動物IDを割り当てています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Continuous, automated monitoring of laboratory mice enables more accurate data collection and improves animal welfare through real-time insights. Researchers can achieve a more dynamic and clinically relevant characterization of disease progression and therapeutic effects by integrating behavioral and physiological monitoring in the home cage. However, providing individual mouse metrics is difficult because of their housing density, similar appearances, high mobility, and frequent interactions. To address these challenges, we develop a real-time identification (ID) algorithm that accurately assigns ID predictions to mice wearing custom ear tags in digital home cages monitored by cameras. Our pipeline consists of three parts: (1) a custom multiple object tracker (MouseTracks) that combines appearance and motion cues from mice; (2) a transformer-based ID classifier (Mouseformer); and (3) a tracklet associator linear program to assign final ID predictions to tracklets (MouseMap). Our models assign an animal ID based on custom ear tags at 30 frames per second with 24/7 cage coverage. We show that our custom tracking and ID pipeline improves tracking efficiency and lowers ID switches across mouse strains and various environmental factors compared to current mouse tracking methods.
- Abstract（参考訳）: 実験室マウスの連続的自動モニタリングは、より正確なデータ収集を可能にし、リアルタイムの洞察を通じて動物の福祉を改善する。
研究者は、ホームケージの行動および生理的モニタリングを統合することで、病気の進行と治療効果のよりダイナミックで臨床的に関連性のある特徴を達成することができる。
しかし、居住密度、類似した外観、高い移動性、頻繁な相互作用のため、個々のマウスの指標を提供することは困難である。
これらの課題に対処するため、我々は、カメラで監視されるデジタルホームケージにカスタムイヤータグを装着したマウスに対して、ID予測を正確に割り当てるリアルタイム識別(ID)アルゴリズムを開発した。
このパイプラインは,(1)マウスの外観と動作キューを組み合わせたカスタムマルチオブジェクトトラッカー(MouseTracks),(2)トランスフォーマーベースのID分類器(Mouseformer),(3)トラックレットに最終ID予測を割り当てるトラックレット連想線形プログラム(MouseMap)の3つの部分から構成される。
我々のモデルでは、24/7ケージのカバレッジで、30フレーム毎のカスタムイヤータグに基づく動物IDを割り当てています。
我々のカスタムトラッキングとIDパイプラインは、現在のマウス追跡方法と比較して、トラッキング効率を改善し、マウスのひずみや環境要因をまたいだIDスイッチを低くする。
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