0.DeepLabCutについて
DeepLabCutは、動物の姿勢推定のための深層学習ベースのオープンソースツールです。特徴として：
- マーカーレスでの動物の追跡が可能
- 少ない学習データで高精度な推定が可能
- GUIベースで簡単に操作可能
- 様々な動物種に適用可能（マウス、ラット、ハエなど）
DeepLabCutのインストール及びコマンドに関しては、こちらをご覧ください。
DeepLabCutの結果
はじめに
みなさん、行動解析に悩んでいませんか？🤔
「DeepLabCutで座標は取れたけど、この大量のデータから何を見ればいいの...」
「行動の違いはありそうだけど、どこに注目すれば良いのかわからない...」
そんな悩みを解決するため、Transformerベースの行動解析AIを開発しました！
この記事では、Nature Communicationsで発表されたDeepHLという手法にインスパイアされた、マウスの行動解析システムを紹介します。
開発の動機 💡
DeepLabCutは素晴らしいツールですが、出力されるのは「座標データ」です。これを「意味のある行動の違い」に変換するのは、まだまだ研究者の手作業に頼っている部分が大きいのが現状です。
そこで、最新の深層学習技術であるTransformerとアテンション機構を使って、以下のことを自動化してみました：
- 重要な行動セグメントの特定
- 特徴的な動きのハイライト
- 行動パターンの可視化
システムの特徴 🚀
1. シンプルな入力
# DeepLabCutの出力CSVを直接読み込めます
dataset = MouseTrajectoryDataset("dlc_output.csv")
2. 高度な行動解析
以下の特徴量を自動的に計算・解析します：
- 速度プロファイル
- 角速度の変化
- 移動距離のパターン
- その他の時系列特徴量
技術的な詳細 🔧
アーキテクチャ
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, num_classes=1, d_model=128):
super().__init__()
self.feature_extractor = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, d_model),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.1)
)
# Transformer層の詳細は省略
DeepHLとの違い
DeepHLは一般的な動物の軌跡解析のために開発されましたが、本システムは：
- DeepLabCut出力に特化
- マウス行動に最適化
- よりシンプルな実装
という特徴があります。
使ってみよう 👨💻
### 基本的な使い方
```python
# モデルの初期化
model = TransformerModel(
input_dim=dataset.features.shape[1],
d_model=128,
nhead=8,
num_layers=4
)
# 学習実行
history = train_model(model, dataset)
# 結果の可視化
visualize_results(dataset, model)
結果例 📊
見つかった興味深い行動パターン
- 上部と下部に分かれた特徴的な8の字型の軌道を描いている
- 特に外周部分（x座標0.8-1.0付近）で強いアテンションが検出されている
- マウスは規則的な往復運動を行っている可能性が高い
- 急激な損失の減少(3000エポックでの急激な損失減少は過学習の可能性がある)→学習率の調整、エポック数の見直し、正則化の強化
- 現状のアテンションスコアは閾値周辺で飽和している
-
- アテンション機構のアーキテクチャの見直し
-
- スケーリング関数の調整
-
- 異なる損失関数の検討
まとめ 🎯
このシステムを使うことで：
- 行動解析の時間を大幅に短縮
- 人間が見落としがちなパターンを発見
- 客観的な行動評価が可能
に！
今後の展望 🔮
- より多様な実験動物への対応
- リアルタイム解析機能の追加
- GUIの開発
などを予定しています。
GitHub
コードは以下で公開しています：
参考文献 📚
- DeepHL: Deep learning-assisted comparative analysis of animal trajectories with DeepHL (Nature Communications, 2020)
- DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning
実装や使用方法について質問があればコメントください！
また、このプロジェクトに興味を持っていただけた方は、ぜひGitHubでスターをつけていただけると嬉しいです⭐️
#DeepLearning #MachineLearning #動物行動解析 #Python #DeepLabCut