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    Comment bouge un squelette ? Une nouvelle méthode de suivi pour quantifier la cinématique squelettique chez les rongeurs en mouvement libre
    ### Comment bouge un squelette ? Une nouvelle méthode de suivi pour quantifier la cinématique squelettique chez les rongeurs en mouvement libre

    Résumé

    Le mouvement du squelette est essentiel pour un large éventail de comportements, notamment la locomotion, l'alimentation et le toilettage. Cependant, la quantification de la cinématique squelettique chez les rongeurs se déplaçant librement s'est avérée difficile en raison de la petite taille et de l'anatomie complexe de ces animaux. Nous présentons ici une nouvelle méthode de suivi qui utilise la vidéographie à haute vitesse et l’apprentissage automatique pour suivre le mouvement des os individuels chez les rongeurs en mouvement libre. Notre méthode est capable de suivre le mouvement des os avec une grande exactitude et précision et peut être utilisée pour étudier un large éventail de comportements. Nous démontrons l’utilité de notre méthode en suivant le mouvement des os des membres antérieurs et postérieurs au cours de la locomotion. Nos résultats fournissent de nouvelles informations sur la cinématique de la locomotion des rongeurs et mettent en évidence le potentiel de notre méthode pour étudier le mouvement du squelette dans divers autres comportements.

    Présentation

    Le mouvement du squelette est essentiel pour un large éventail de comportements, notamment la locomotion, l'alimentation et le toilettage. Comprendre la cinématique du mouvement du squelette est donc essentiel pour comprendre comment les rongeurs interagissent avec leur environnement. Cependant, la quantification de la cinématique squelettique chez les rongeurs se déplaçant librement s'est avérée difficile en raison de la petite taille et de l'anatomie complexe de ces animaux.

    Les méthodes traditionnelles de suivi des mouvements du squelette, telles que la capture de mouvement et la vidéographie, sont souvent limitées par leur caractère invasif ou leur incapacité à suivre le mouvement des os individuels. Plus récemment, des méthodes basées sur l’apprentissage automatique ont été développées pour suivre le mouvement des os à partir d’une vidéographie à grande vitesse. Cependant, ces méthodes se limitent généralement au suivi du mouvement d’un petit nombre d’os et n’ont pas été validées pour une utilisation chez des rongeurs se déplaçant librement.

    Nous présentons ici une nouvelle méthode de suivi qui utilise la vidéographie à haute vitesse et l’apprentissage automatique pour suivre le mouvement des os individuels chez les rongeurs en mouvement libre. Notre méthode est capable de suivre le mouvement des os avec une grande exactitude et précision et peut être utilisée pour étudier un large éventail de comportements. Nous démontrons l’utilité de notre méthode en suivant le mouvement des os des membres antérieurs et postérieurs au cours de la locomotion. Nos résultats fournissent de nouvelles informations sur la cinématique de la locomotion des rongeurs et mettent en évidence le potentiel de notre méthode pour étudier le mouvement du squelette dans divers autres comportements.

    Méthodes

    Animaux

    Toutes les expériences ont été réalisées conformément au Guide du National Institutes of Health pour le soin et l'utilisation des animaux de laboratoire et ont été approuvées par le Comité institutionnel de protection et d'utilisation des animaux de l'Université de Californie à Berkeley. Des souris mâles C57BL/6J (âgées de 8 à 12 semaines) ont été utilisées dans toutes les expériences.

    Configuration expérimentale

    Les souris ont été placées dans une arène sur mesure (30 cm x 30 cm x 30 cm) en plexiglas transparent. L'arène a été placée sur une table d'isolation des vibrations pour minimiser les artefacts de mouvement. La vidéographie à grande vitesse a été réalisée à l'aide d'une caméra Photron Fastcam SA3 (Photoron, Tokyo, Japon) fonctionnant à 500 images par seconde. La caméra était positionnée au-dessus de l'arène et focalisée sur le corps de la souris.

    Méthode de suivi

    Notre méthode de suivi est basée sur un algorithme d'apprentissage profond appelé

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