Робастные методы оценивания характеристик двигательной активности по данным безмаркерных телевизионных наблюдений (2024)
Введение. Изучение двигательной активности (ДА) актуально в рамках биомедицинских и фармакологических исследований, а также в задачах экологического мониторинга. Траектории движения биологических объектов представляются временными рядами, обладающими многокомпонентной структурой и нестационарной динамикой, что ограничивает эффективность классических спектрально-корреляционных методов. При регистрации ДА с помощью безмаркерных технологий типично наблюдается повышенный уровень шумов, включающих как инструментальные погрешности, так и аномальные ошибки, связанные с ложными оценками местоположения точки в кадре или с пропаданием фрагментов траекторий, что обусловливает актуальность разработки робастных методов оценивания характеристик ДА.
Цель работы. Разработка робастных методов оценивания характеристик ДА в биотехнических системах, устойчивых в условиях типичных искажений, возникающих при восстановлении траекторий по данным безмаркерных телевизионных наблюдений.
Материалы и методы. Для оценки характеристик ДА анализировалось взаимное движение частей тела лабораторных животных с использованием мер стабильности взаимного поведения траекторий, запаздывания одной траектории по отношению к другой и доли фрагментов стабильного взаимного поведения траекторий в общей длительности записи. В качестве метрик взаимной динамики использованы максимумы взаимной корреляционной функции между двумя фрагментами траекторий и минимумы среднеквадратического отклонения разности их мгновенных фаз, а также их временные положения.
Результаты. Установлено, что рассмотренные фазовые метрики чувствительны к изменениям ДА, однако оценка временных задержек в модели движения сопряжена с наличием череспериодной ошибки. При использовании корреляционных метрик указанное ограничение может быть в значительной степени преодолено, что обусловливает целесообразность комплексирования указанных метрик.
Заключение. Предложенные робастные методы позволяют получить устойчивые оценки характеристик ДА по данным безмаркерной телевизионной регистрации