Utilização de Descritores

Descritores provenientes de sistemas físicos de registro automatizado são, usualmente, usados em conjunto com programas computacionais desenvolvidos exclusivamente para o próprio sistema. Tais sistemas funcionam de forma automatizada na classificação e no registro de algumas categorias de comportamentos animais. De modo geral, operam a partir da mensuração de sinais pelos sensores, pelo tratamento dos sinais, aquisição em computador e, por fim, pela classificação e pelo registro dos comportamentos. A título de exemplo, LABORAS é um sistema de classificação automatizado de comportamentos de pequenos roedores de laboratório, como ratos e camundongos, amplamente utilizado em estudos ("METRIS - LABORAS PUBLICATIONS", 1995).

O sistema funciona mediante a análise de sinais induzidos em sensores pelos movimentos do animal. Consiste na combinação de sistemas mecânico, eletrônico e software dedicados. Basicamente, é composto por uma plataforma com sensores de vibração que convertem movimento em sinais elétricos. Os sinais são tratados por um estágio de condicionamento e digitalizados por um estágio de aquisição. Por fim, a classificação dos comportamentos acontece por meio de um software. O sistema indica a posição do animal, bem como classifica e registra automaticamente alguns comportamentos específicos, identificados de acordo com padrões de frequência e de amplitude característicos de cada comportamento. Experimentos de validação indicaram que a técnica é precisa (BAUMANS et al., 1996). O sistema possui vantagens como: nenhuma observação visual é necessária e redução do tempo, o que permite mais consistência e eficiência na pesquisa comportamental. Contudo, sua aplicabilidade é limitada a um conjunto restrito de comportamentos que causam alterações significativas detectáveis pelos sensores.

Descritores provenientes de ferramentas computacionais também podem ser utilizados no registro e na classificação automatizada do

comportamento, ou mesmo empregados como ferramentas de auxílio ao registro manuais. De modo geral, as ferramentas computacionais automatizadas podem ser divididas em módulos mais básicos: rastreamento de objeto, extração de descritores e classificação baseada em aprendizado de máquina. O primeiro módulo consiste na detecção de informações básicas (e.g., posição, trajetória) do animal por meio de técnicas de processamento digital de imagens. Já o segundo, corresponde a transformação das informações básicas em informações mais complexas (e.g., velocidade instantânea). Por sua vez, o último módulo trata de algoritmos que mimetizam a capacidade humana de aprendizado e de classificação. A título de exemplo, HomeCageScan é uma solução computacional completa voltada ao estudo automático de comportamentos de roedores em gaiola doméstica, com uso difundido em pesquisas ("HOMECAGESCAN", 2010).

Uma ferramenta semelhante consiste na combinação de módulos de rastreamento de objeto, de extração de descritores morfológicos e cinemáticos e módulo classificador. Os dados provenientes das características do movimento no espaço-tempo (descritores morfológicos) e de posição e velocidade (descritores cinemáticos) são enviados para um classificador estatístico (máquina de vetores de suporte), para classificação de cada frame de um vídeo numa categoria específica de comportamento. Experimentos de validação indicaram que a acurácia desses sistemas é próxima e mesmo superior à classificação humana (JHUANG et al., 2010).

Conforme descrito anteriormente, as soluções computacionais completas para registro automático de comportamento animal são usualmente compostas por módulos de rastreamento, de extração de descritores e de classificação. Contudo, existem ferramentas voltadas para uma das áreas em específico. JAABA é um exemplo de ferramenta computacional com propósito distinto de classificação e de registro automatizado ("JAABA DOCUMENTATION", 2013).

O JAABA opera sobre as trajetórias de animais, obtidas a partir de ferramentas de rastreamento de objetos, e sobre o treinamento de máquina com suporte do usuário. O usuário codifica sua intuição sobre a estrutura do comportamento, rotulando o comportamento do animal (e.g., imobilidade, locomoção) num pequeno conjunto de frames de vídeo. Essa etapa pode ser realizada de forma independente por pessoas sem experiência em aprendizado de máquinas. A partir das trajetórias, são computados descritores como velocidade instantânea e algumas distâncias específicas. Na sequência, são calculadas estatísticas para os frames de vídeos. Por fim, por meio de técnicas de aprendizado de

máquina, os descritores dos rótulos manuais são transformados em detectores de comportamento, que podem ser usados para classificar automaticamente os comportamentos de animais. JAABA é uma ferramenta complementar aos métodos de rastreamento baseados em vídeo, com propósito de detecção precisa de comportamentos, incluindo de roedores e moscas, com potencial na extração de resultados significativos em estudos comportamentais (KABRA et al., 2012).

2.3 ETHOWATCHER®

ETHOWATCHER® é um software desenvolvido para o apoio à etografia, rastreamento de objetos e extração de variáveis cinemáticas de arquivos de vídeo digital de animais de laboratório, como mostra a Figura 6:

Figura 6 – Tela de rastreamento do ETHOWATCHER®.

Fonte: Disponível no site oficial do ETHOWATCHER® ("ETHOWATCHER- USANDO O MÓDULO DE RASTREAMENTO", 2012).

Seu módulo de etografia, baseado em catálogo comportamental definido pelo usuário, permite o registro do comportamento a partir do

ambiente ou de arquivos de vídeo. O módulo de rastreamento, por meio de técnicas de processamento digital de imagens, permite a segmentação controlada do objeto e a extração de atributos como distância percorrida, velocidade, trajetória, orientação, comprimento e área do animal. Durante as etapas do programa, o usuário é guiado por meio de tutoriais embutidos nas próprias telas. Como saída, o software apresenta relatório em arquivo de texto, contendo informações a respeito da duração, frequência e latência de cada comportamento, e a sequência de eventos comportamentais em um formato segmentado no tempo, definido pelo usuário.

A validação do programa foi realizada na extração de medidas cinemáticas e na detecção de efeitos comportamentais conhecidos causados por drogas (CRISPIM JUNIOR, 2011). Desde sua distribuição, o software foi utilizado por mais de 1000 pessoas, distribuídas em mais de 50 países, em diversos tipos de estudos, como em pesquisas de fisiologia, neurofarmacologia e patogenia (FÜRTBAUER, 2015; LOVELACE et al., 2015; DAVID et al., 2016).