Automatización del análisis conductual de crustáceos acuáticos

Abstract

Actualmente, los algoritmos de visión computacional son usados para estudiar la trayectoria y la postura en animales; para aquellos que estudian la neurofisiología, el estudio de la conducta permite asociar conductas específicas con actividad cerebral. Automatizar el análisis de videos de conducta puede ser de gran ayuda pues se evitarán tiempos prolongados de observación, así como errores en las anotaciones. Para el estudio de animales acuáticos, desarrollar un algoritmo que permita el estudio de trayectoria y cambios de postura puede ser muy valioso ya que las imágenes tomadas en entornos acuáticos pueden sufrir distorsión debido al agua. El modelo biológico para el desarrollo de este trabajo fue el acocil, un crustáceo acuático que permite estudiar conductas de interés como la agresividad, la exploración y el sueño, siendo esta última la que mayormente se abordó en esta tesis. En este trabajo se presenta un sistema que permite detectar la posición en el acuario en la que se encuentra un acocil, y si está de lado, que ha sido descrito como la postura estereotípica que adopta el acocil cuando duerme. Los resultados presentados en este trabajo muestran que es posible utilizar el procesamiento de imágenes para detectar la posición de un acocil y si está de lado o no, permitiendo así graficar un hipnograma de manera no supervisada; es decir, los momentos en los que el acocil estuvo de lado durante todo un registro de conducta.