Automated behavioral analysis of asleep fruit fly
Uyku halindeki meyve sineğinin davranışlarının otomatik analizi
- Tez No: 762762
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZNUR TAŞTAN OKAN, PROF. DR. SÜNDÜZ KELEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Davranış analizi, Etoloji, Meyve sineği, Uyku, Behavior analysis, Ethology, Fruit flies, Sleep
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uyku, hayvanlar aleminde evrimsel olarak korunmuş, elzem bir davranış biçimidir. Uykunun işlevlerini anlamak için, Drosophila Melanogaster gibi numune organizmalarda, uyku esnasında gözlemlenen davranışların ve fizyolojik değişikliklerin başarılı bir şekilde nitelendirilmesi gerekmektedir. Makine öğrenmesi alanındaki gelişmeler, vücut bölümlerinin otomatik olarak takip edilebilmesini, yüksek başarımlı konum ve duruş tahmini yapılabilmesini sağlamıştır. Ancak, davranışların tespit ve tasnif edilmesi, duruşların ve duruşlarda meydana gelen değişiklerin hangi davranış sınıflarına karşılık geldiğini hesaplamayı gerektirir.Uyku esnasında sergilenen davranışların tespit ve tahlil edilmesi, kendine özgü zorluklara sahiptir. Mevcut yöntemler ve veri işleme yaklaşımları, uyku sırasında meydana gelen fark edilmesi zor hareketlerden ziyade, büyük ölçekte gerçekleşen hareketlere ve duruş değişikliklerine odaklanarak geliştirilmiştir. Uykuda meydana gelen davranışları tahlil etme hedefimiz, uzun uyku döngüleri sırasında seyrek olarak meydana gelen asgarî değişiklikleri yüksek başarım ile saptamayı ve sınıflandırmayı gerektirir. Bu hedefle açık kaynaklı ve kullanımı kolay bir yazılım olarak sunduğumuz bir veri işleme uygulaması olan basty'i geliştirdik. Yaklaşımımız, anlamlı davranış temsillerini hesaplama, uzun uyku deneylerinde (14-16 saat) faâliyetleri tespit etme ve düşük boyutlu gömme uzaylarında en yakın komşu çözümlemesi gibi çeşitli aşamalardan oluşmaktadır. basty'i, beş davranış sınıfına odaklanarak, uyku yoksunluğu ve vahşi tip uyku deneylerinin verileri ile değerlendirdik. Sonuçlar, geliştirdiğimiz yaklaşımın davranış sınıflarını başarılı bir şekilde tasnif ettiğini ve 0,8 AUC puanı elde edebildiğini göstermektedir. Üstelik, yöntemimizin daha önce gözlemlenmeyen davranışları ve davranış repertuvarlarındaki farklılıkları tespit edebildiğini de ortaya koyduk. Ayrıca, hem vahşi tip uyku hem de uyku yoksunluğu deneylerinde, davranışların uzam-zaman eksenindeki niteliklerini ve uyku esnasındaki tertiplerini inceleyerek uyku sırasında sergilenen davranış repertuvarın bir incelemesini de sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
Sleep is a highly conserved behavior program across the animal kingdom, hinting at its essential value. In order to decipher the functions of sleep, careful characterization of the underlying changes in behavior and physiology is needed in powerful genetic model systems such Drosophila Melanogaster. Recent advances in machine learning have enabled tracking of body parts and robust pose estimation in videos; however, automated quantification of behaviors requires mapping from a pair of spatial coordinates to behavioral categories. Detection and successful mapping of behaviors exhibited during sleep come with unique challenges. Existing methods and pipelines are developed by focusing on behaviors defined by macro postural changes ignoring subtle movements during sleep. On the other hand, our task of phenotyping sleep requires tackling unobtrusive changes that sparsely occur during long sleep cycles. To this end, we develop basty (Automated Behavioral Analysis of Asleep Fruit Fly), a novel, end-to-end pipeline made public as a configurable, open source, and easy-to-use software package. Our pipeline enables several analyses, such as computing meaningful behavioral representations, detecting activities in long sleep experiments (14-16 hours), and nearest neighbors analysis in a low-dimensional behavioral space. We evaluate our pipeline with a dataset of sleep deprivation and wild-type sleep experiments, focusing on five behavioral categories. Results show that our pipeline successfully maps behavioral categories, achieving an AUC score of 0.8, and it can also discover unobserved behaviors and differences in behavioral repertoires. Furthermore, we present an analysis of the behavioral repertoire exhibited during sleep by examining spatio-temporal characteristics of the behaviors and their temporal organization; in both wild-type sleep and sleep-deprivation experiments.
Benzer Tezler
- Total uyku kaybında dinamik görsel zayıflık ve otomatik motor yanıtların değerlendirilmesi
Evaluation of the dynamic visual weakness and automatic motor response in total sleep loss
İSA TUNCAY BATUK
Doktora
Türkçe
2019
Kulak Burun ve BoğazHacettepe ÜniversitesiOdyoloji ve Konuşma Bozuklukları Bilim Dalı
PROF. DR. SONGÜL AKSOY
- Fibromiyalji tanısı alan kadın hastalarda online diyalektik davranış terapisi beceri eğitimi'nin fibromiyalji ve psikolojik belirtiler üzerindeki etkisi
Investigation of the effect of online dialectical behavior therapy skills training on fibromyalgia and psychological symptoms in female patients diagnosed with fibromyalgia
AYŞE TURAN
Doktora
Türkçe
2024
PsikolojiFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA IŞIL BİLİCAN YURTERİ
- Makine öğrenmesi tabanlı akıllı şehir çözümleri: Bina türü tanıma, su tüketimi öngörüsü ve sızıntı tespiti
Machine learning-based smart city solutions: Building type identification, water consumption forecasting, and leak detection
RAUF YASİN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN ARI
- Uyku hastalıklarında gelişebilecek otonomik değişikliklerinkalp hızı değişkenliği ile tespiti
Detection of autonomic changes with heart rate variability in sleep disorders
SABINA ASLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
NörolojiHacettepe ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FADİME İRSEL TEZER FİLİK
DR. NURHAN ERBİL
- Video based detection of driver fatigue
Görüntü aracılığıyla sürücüde yorgunluğun sezimi
ESRA VURAL
Doktora
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiPROF. DR. AYTUL ERCİL
YRD. DOÇ. DR. MUJDAT CETİN