針對老鼠慢性疼痛的分析是對於臨床前研究非常重要的環節。但是，現存的方法大都需要仰賴人工去標註老鼠的行為特徵，但是人類卻無法參透到底老鼠的那些行為特徵最能表達慢性疼痛。因此，現存的方法根本很難準確捕捉慢性疼痛中隱匿且持續的行為變化。本研究提出一個框架，它可以自動發現與慢性疼痛相關的特徵，且無需仰賴人類定義的動作標籤。實驗證實了我們所提出方法的有效性，在辨識老鼠慢性疼痛的工作上，人類專家在只分三類疼痛(發炎疼痛、神經疼痛、無疼痛)的實驗上，只獲得48.00%的準確率。另外，用現今統計最佳方式B-SOiD則獲得58.43%準確率，而我們的方法則有73.10%的準確率。
推薦活動
以深度學習為基礎的動物行為分析系統
| 活動訊息 | |
|---|---|
| 活動時間：10/19 09:30 -10/19 10:00 | 活動地點：資訊科學研究所 |
| 主講人：廖弘源 特聘研究員 | 位置：資訊科學研究所新館106會議室 |
| 主辦單位 | |
| 資訊科學研究所 | |
| 活動分類 | |
| 活動類型：演講座談 | 活動組別：數理科學 |
| 其他資訊 | |
| 適合對象： | 聯絡人：陳冠文。27883799分機2203 |
| 活動人數限制：None | |
| 備註：None | |
推薦活動
| 活動時間 | 活動地點 | 活動類型 | 活動名稱 | 主辦單位 | 適合對象 |
|---|---|---|---|---|---|
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