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技術文章

SfN 2024:諾達思帶您探索神經科學的主要趨勢
更新時間:2024-10-30   點擊次數:362次

神經科學學會(SfN2024年會議已經結束!對于我們諾達思團隊來說,這是一次鼓舞人心的活動,我們與各位專家學者進行了交流,討論了已知的研究范式,還探索了(行為)神經科學的最新發展。今年出現了幾個主要趨勢,它們與我們通過動物運動軌跡跟蹤系統(EthoVision XT)等靈活、可靠的解決方案推進行為研究的目標密切相關。以下是我們的看法:

 

 

復雜的行為設置: 創新與傳統的平衡

SfN 2024大會上,有趣的現象之一是研究人員正在超越傳統范式,行為研究設置的復雜性不斷增加,如定制迷宮復雜的多房間實驗。這些創新反映了在更加動態和復雜的環境中探索行為學研究日益增長的需求。看到研究人員打破常規思維,采用新穎的方法,真是令人感到振奮

 

不過,雖然這些復雜的設置肯定會越來越多,但重要的是,基本的行為測試仍然同樣重要。簡單而已知的范式,如曠場測試或其他相對簡單的迷宮,仍然是量化運動、焦慮或認知等核心行為的基礎。這些測試將繼續提供可靠、量化的數據,使研究人員能夠在進入更復雜的實驗設計之前了解基本的范式

 

動物運動軌跡跟蹤系統,一個靈活的系統

諾達思,無論您是進行基本曠場測試還是復雜的定制實驗,我們設計的動物運動軌跡跟蹤系統都能毫不費力地適應,提供在任何設置下捕獲有意義的行為數據所需的精確性和靈活性。我們在SfN上收到的研究人員的反饋再次證實了這一點,動物運動軌跡跟蹤系統不僅僅適用于高級設置或簡單設置,它還同時適用于這兩種設置。這種多功能性確保了研究人員可以從基本實驗無縫過渡到復雜實驗,而不會影響數據質量。

 

電生理數據與行為數據的整合

SfN 2024會議的另一個主題是對整合電生理(e-phys)數據和行為數據的需求日益增。研究人員強調,需要同步這兩個數據流,以便更精確地關聯神經活動和行為。然而,實現這種整合在技術上具有挑戰性,尤其是在處理實時數據收集時。

 

這正是我們與Blackrock Neurotech合作的真正意義所在。動物運動軌跡跟蹤系統與 Blackrock 植入式腦電圖系統的整合為研究人員提供了同步電生理和行為數據的能力。這樣就能高度準確、實時地了解大腦活動是如何驅動行為的,為研究神經回路、認知功能和神經退行性疾病的研究人員提供了一個新的理解層面。

 

 

行為追蹤中的人工智能

正如我們去年所看到的,人工智能(AI)仍然是(行為)神經科學的一個突出趨勢,尤其是在行為追蹤方面。在SfN 2024大會上,許多研究實驗室正在轉向人工智能,以實現復雜行為的自動跟蹤和分析,在提高精確度的同時減少人工操作。

 

諾達思在動物運動軌跡跟蹤系統中使用人工智能

諾達思,我們通過動物運動軌跡跟蹤系統的深度學習跟蹤方法帶領了這一趨勢。我們的方法與眾不同之處在于,動物運動軌跡跟蹤系統的人工智能是由我們的行為神經科學家團隊自主開發的。我們的深度學習模型是在真實世界的行為數據基礎上訓練出來的,因此可以隨時可用、非常可靠,而且是專為行為研究量身定制的。與其他通用的人工智能工具不同,動物運動軌跡跟蹤系統旨在提供準確、可操作的洞察力,而無需用戶編寫代碼、構建或訓練自己的模型。研究人員可以信賴我們的人工智能,因為它可以提供經過科學驗證且易于解釋的結果。

 

 

SfN 2024 的另一個重要收獲是對教材的需求日益增長。隨著神經科學研究日趨復雜,越來越多來自其他學科的研究人員開始將行為學納入他們的研究中。由于這一群體不斷擴大,他們需要獲得高質量的培訓資源,以幫助他們掌握新的工具和方法。

 

有了NoldusCare,您可以通過Noldus Academy(一個提供課程、培訓模塊和網絡研討會的在線平臺,旨在幫助研究人員充分利用我們的工具)獲得此類材料。無論您是剛剛開始使用動物運動軌跡跟蹤系統還是希望擴展其功能,學院都會為您提供循序漸進的指導。

 

此外,我們的線上書籍涵蓋了行為研究的各種主題,提供了有關實驗設計、數據分析和使用我們軟件的最佳實踐見解。來自 SfN 研究人員的反饋非常明確:隨著該領域規模的不斷擴大和不斷進步,像這樣的教育資源正變得越來越重要。

 

諾達思是行為神經科學領域的黃金標準

SfN 2024中,我們再次認識到諾達思被視為行為神經科學黃金標準的原因我們的工具不僅經過科學驗證,而且是由了解該領域復雜性的行為神經科學家從頭開始構建的。無論研究人員使用的是簡單還是復雜的實驗裝置,他們都知道可以依靠諾達思提供準確、可靠的數據,從而獲得有意義的見解。隨著神經科學的不斷發展,我們將繼續堅定地走在前沿,提供滿足研究界需求的工具。

 

 

總而言之,我們在 SfN 2024 上的體驗非常棒!明年我們將再次參加,我們很高興能在那里與您見面!

 

明年圣地亞哥見


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