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LoliTrack 動物行為學分析軟件

產品二維碼
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  • 產品類別:其他
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  • 更新時間:2024-06-30 10:54:54
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產品簡介

LoliTrack5是一款超級快速直觀的Windows軟件,用于

詳情介紹

詳細介紹

LoliTrack5是一款超級快速直觀的Windows軟件用于2D和3D視頻跟蹤和動物行為分析。簡單地從你的相機加載一個視頻文件到軟件并開始跟蹤。跟蹤是基于對比或背景減法(不需要標記)并且具有豐富的工具模塊可用于深入分析動物行為。



的是LoliTrack5可以在處理遮擋(即交叉軌跡)時識別和跟蹤自由放散的群體如魚群、蟲群或群體中未標記動物等。




LoliTrack5 的應用
·微孔板分析(如對斑馬魚分析)
·行為表型(病灶動物)
·嚙齒動物試驗(例如在迷宮或露天野外試驗)
·群體行為(如昆蟲、浮魚和微生物)
·移動行為(例如在籠子水族館和野外)

·社會和性行為(如IID和動物取向)


使用方式


LoliTrack5適用于大多數相機和視頻文件格式。只需用相機錄制一個視頻文件并將視頻加載到軟件中開始跟蹤。該軟件也具有視頻錄制和編輯工具使用方便一站式解決。


使用標配或自備的視頻采集設備采集到動物的運動圖像導入到LoliTrack5中進行識別和分析即可輸出分析數據可分析參數包括如位置、速度、加速度、方向、旋轉等。


產品特點
1.同時追蹤1-24只動物(一個單位容器)
2.支持多個單位容器同時追蹤如24、48、96孔板等
3.兼容大多是相機和視頻格式
4.具有豐富的分析工具集可分析20+個數據參數
5.確定具體的身體點進行運動和運動學研究
6.生成并導出數據參數和分布熱圖
7.具有可定制圖形的深度分析工具
8.可用頻率分析估計心率和鰓頻率
9.真正的三維跟蹤導出坐標和三維路徑

10.批量分析多個視頻節省時間



分析參數
1.加速度
2.移動距離
3.速度和速度
4.激活/非激活時間和%
5.到區域中心的距離
6.在區域中花費的時間和百分比
7.運動方向和方向
8.轉動速度:移動或方向的轉動速度
9.動物到區域中心的距離
10.個體間距離(IID)
11.平均個體間距離(AIID)
12.個體間距離中位數(MIID)
13.最近鄰距離(NND)
14.彎曲(即身體擺動的角度如尾拍頻率等)

15.前、后、中線中心和重心的原始和校準的X/Y位置




軟件功能示例

可以選擇單個的動物進行跟蹤和分析而不是必須跟蹤所有的動物。自定義名稱和標簽顏色便于識別。還可以在視頻時間軸上選擇用戶自定義的時間間隔以排除特定的視頻片段進行跟蹤。





如果您想要分析特定感興趣區域內的動物行為可以直接在視頻預覽中繪制任意數量的區域。對每個區域的行為進行評分并自動導出每個區域的統計數據。


識別特定的身體點(尾巴、頭部、中線中心、重心)并可以單獨跟蹤每個點用于研究運動學(尾部拍頻、身體振蕩等)或特定行為(方向或運動方向、轉彎速率)。其他有用的工具包括根據位置、速度、加速度、活動和轉彎速率生成動物的中線和熱圖。

您可以將所有數據參數導出為.xlsx文件到Excel只需單擊一次。導出每個參數或選擇你需要的參數。在導出的文件中您

可以獲得單個動物、動物組以及每個用戶定義的測試單元和區域的分析數據和原始數據。在LoliTrack5中一些參數也可以作為可定制或作為圖形導出。



通過兩個攝像頭或文件(立體技術)LoliTrack5提供了在空氣或水中的焦點動物的真實3D視頻跟蹤考慮到空氣到水的光傳輸因素。坐標以及軌跡的數字3D模型可以以不同的格式導出以便在其他軟件包中進一步可視化或分析。




相關文獻
1) Alcaraz A J G, Baraniuk S, Mikulá?ek K, et al. Comparative analysis of transcriptomic points-of-departure (tPODs) and apical responses in embryo-larval fathead minnows exposed to fluoxetine[J]. Environmental Pollution, 2022, 295118667.
2) Di Cicco M, Di Lorenzo T, Fiasca B, et al. Effects of diclofenac on the swimming behavior and antioxidant enzyme activities of the freshwater interstitial crustacean Bryocamptus pygmaeus (Crustacea, Harpacticoida)[J]. Science of the Total Environment, 2021, 799:149461.
3) Wang X, Cheng E, Burnett I S, et al. Automatic multiple zebrafish larvae tracking in unconstrained microscopic video conditions[J]. Scientific reports, 2017, 7(1)17596.
4) Henry J, Rodriguez A, Wlodkowic D. Impact of digital video analytics on accuracy of chemobehavioural phenotyping in aquatic toxicology[J]. PeerJ, 2019, 7e7367.
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6) Cruz-Rosa S, Pérez-Reyes O. Titanium Oxide Nanoparticles as Emerging Aquatic PollutantsAn Evaluation of the Nanotoxicity in the Freshwater Shrimp Larvae Atya lanipes[J]. Ecologies, 2023, 4(1)141-151.
7) Rountos K J, Gobler C J, Pikitch E K. Ontogenetic differences in swimming behavior of fish exposed to the harmful dinoflagellate Cochlodinium polykrikoides[J]. Transactions of the American Fisheries Society, 2017, 146(5)1081-1091.
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