L'estimation de la pose sans marqueur pendant le comportement et à travers plusieurs espèces est cruciale pour de nombreuses applications en neurosciences. Des organismes modèles communs sont représentés en action, avec leurs trajectoires passées illustrées. Crédit :Ella Maru Studio
Une équipe de chercheurs affiliés à plusieurs institutions en Allemagne et aux États-Unis a développé un algorithme d'apprentissage en profondeur qui peut être utilisé pour la capture de mouvement d'animaux de toutes sortes. Dans leur article publié dans la revue Neurosciences naturelles, le groupe décrit leur outil de suivi appelé DeepLabCut, comment ça marche et comment l'utiliser. Kunlin Wei et Konrad Kording de l'Université de Pékin et de l'Université de Pennsylvanie proposent respectivement un article News &Views sur le travail effectué par le groupe dans le même numéro de revue.
Comme le notent Wei et Kording, les scientifiques essaient d'appliquer la capture de mouvement aux humains et aux animaux depuis plus d'un siècle. L'idée est de capturer les subtilités de tous les petits mouvements qui, ensemble, forment un mouvement plus visible, comme un seul pas de danse. Être capable de suivre de tels mouvements chez les animaux offre quelques indices concernant leur biomécanique et le fonctionnement de leur cerveau. Pouvoir le faire avec des humains peut aider aux efforts de physiothérapie ou à l'amélioration des performances sportives. Le processus actuel implique l'enregistrement vidéo du sujet et la réalisation d'un processus laborieux de marquage des images image par image. Dans ce nouvel effort, les chercheurs ont développé une technique d'automatisation informatique pour effectuer le processus, le rendant beaucoup plus rapide et plus facile.
Pour créer DeepLabCut, le groupe a formé un réseau de neurones en utilisant les informations d'une base de données appelée Imagenet qui contient un grand nombre d'images et de métadonnées associées. Ils ont ensuite développé un algorithme qui optimise les estimations des poses. La troisième pièce était le logiciel qui exécute l'algorithme, interagit avec les utilisateurs et offre une sortie de résultats. Le résultat est un outil qui peut être utilisé pour effectuer une capture de mouvement sur des humains et pratiquement n'importe quelle autre créature. Tout ce qu'un utilisateur a à faire est de télécharger des échantillons de ce qu'il recherche, dire, photos d'un écureuil, avec ses principales parties étiquetées et quelques vidéos démontrant comment il se déplace en général. Ensuite, l'utilisateur télécharge une vidéo d'un sujet faisant une activité d'intérêt, par exemple, un écureuil fendant une noix. Le logiciel fait le reste, produire une capture de mouvement de l'activité.
Une mouche des fruits se déplaçant dans une chambre 3D est automatiquement suivie avec DeepLabCut Crédit :Mathis et al, 2018
L'équipe a rendu le nouvel outil librement accessible à tous ceux qui souhaitent l'utiliser dans le but de leur choix. Wei et Kording suggèrent que l'outil pourrait révolutionner la capture de mouvement, le rendant facilement accessible aux professionnels et aux novices.
La main d'une souris est automatiquement tracée avec DeepLabCut, et les trajectoires montrent les mouvements futurs (à gauche) et passés (à l'extrême droite). Crédit :Mathis et al, 2018
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