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: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- 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: 76
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
- Modeling and performance analysis of an electronic assembly system using petri nets
Bir elektronik montaj sisteminin petri netleri kullanarak modellenmesi ve performans analizi
AYNUR NAFİZE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. G. MİRAÇ BAYHAN
- Quantifying behavioral complexities of human and bot accounts using data compression
Veri sıkıştırma yöntemleri kullanarak insan ve bot hesapların davranışsal karmaşıklık analizi
DAVUT BAYIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR VAROL
- Development of a machine learning platform for analysis of mitochondrial features in live-cell images
Canlı hücre görüntülerinde mitokondri özniteliklerinin analizi için makina öğrenmesi platformu geliştirilmesi
YALÇIN TARKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR ÖZÇELİK
- Computer vision based behavior analysis
Bilgisayarla görü tabanlı davranış çözümlemesi
ZEYNEP YÜCEL
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ARİF BÜLENT ÖZGÜLER
YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU ŞAHİN
- Sınav kaygısı için bilişsel davranışçı terapi temelli sanal gerçeklik destek programının geliştirilmesi ve etkinliğinin test edilmesi
Development and testing of a cognitive-behavioral therapy-based virtual reality support program for test anxiety
CEMİLE AKDAĞ ÇEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
PsikolojiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZDEN YALÇINKAYA ALKAR