Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han desarrollado un software que permite la identificación de cada individuo de un grupo y su seguimiento en dicho grupo. Bautizado como "idTracker" el programa abre la puerta al estudio cuantitativo de las reglas de interacción social para muchas especies. El trabajo se ha publicado en la revista Nature Methods.
El equipo de Gonzalo de Polavieja, investigador del Instituto Cajal del CSIC, han diseñado un método que resuelve este problema. Se llama idTracker y lo presentan este domingo en la revista Nature Methods con
patente del CSIC. El software permite identificar y seguir a cada animal
en grupo y mantener el seguimiento con un 99,7% de aciertos de media.
El truco está en identificar a cada individuo en cada fotograma, de modo que no solo no importa que se crucen, sino que el algoritmo es capaz de hacer el seguimiento cuando el animal se pierde de vista o se producen interferencias en la imagen.
"No intentábamos hacer un tracking, sino un sistema de identificación", explica Polavieja a Next. "Era un proyecto que nos hacía gracia, pero estábamos solo probando. Conseguimos primero un sistema que tardaba varios minutos en identificar a un animal. Lo fuimos mejorando hasta que llegó un punto que pensamos que se podía usar como un sistema de seguimiento por identificación. Hicimos más desarrollo de los algoritmos y, para nuestra sorpresa, funciona muy bien".
Como podéis ver en los vídeos de demostración, el sistema ha sido probado con varias especies de animales, de menor a mayor grado de dificultad y sigue dando buenos resultados. Desde ratones, a hormigas, a moscas de la fruta y peces cebra que se mueven a gran velocidad. "El algoritmo funciona para individuos casi idénticos, incluidos hermanos de la misma talla sin marcar", escriben los autores del trabajo. "Funciona a pesar de la variabilidad de posiciones de los animales e incluso cuando el sistema visual humano no es capaz de realizar la identificación"
"Ha funcionado en las cinco especies que hemos probado. Y hemos hecho muchas pruebas de robustez del sistema con iluminación, estabilidad de las huellas que encontramos en cada individuo, número de animales, etc.", explica Gonzalo de Polavieja.
Para resaltar las diferencias con el sistema tradicional, los científicos citan en su trabajo la demostración con ocho peces cebra que resuelve el 99% de los cruces entre individuos correctamente. En el sistema usado habitualmente, a los dos minutos se han cruzado los datos de la mayoría de individuos y el operador humano debe corregir los errores. El nuevo sistema, proclaman los investigadores del CSIC, es 100% automático y no propaga los errores. Es fácil de usar y puede facilitar la vida a miles de investigadores.
"Este desarrollo lo hemos hecho para poder estudiar el impacto de individuos en el comportamiento de grupos, por ejemplo en la toma de decisiones o en el aprendizaje", explica Polavieja. Y lo interesante es que a partir de ahora se puede convertir en una herramienta de uso común en la investigación.
Referencia bibliográfica:
Alfonso Pérez-Escudero, Julián Vicente-Page, Robert C. Hinz, Sara Arganda y Gonzalo G. de Polavieja. "idTracker: Tracking individuals in a group by automatic identification of unmarked animals". Nature Methods (2014). DOI: 10.1038/nmeth.2994.
Fuente:
http://vozpopuli.com
El truco está en identificar a cada individuo en cada fotograma, de modo que no solo no importa que se crucen, sino que el algoritmo es capaz de hacer el seguimiento cuando el animal se pierde de vista o se producen interferencias en la imagen.
"No intentábamos hacer un tracking, sino un sistema de identificación", explica Polavieja a Next. "Era un proyecto que nos hacía gracia, pero estábamos solo probando. Conseguimos primero un sistema que tardaba varios minutos en identificar a un animal. Lo fuimos mejorando hasta que llegó un punto que pensamos que se podía usar como un sistema de seguimiento por identificación. Hicimos más desarrollo de los algoritmos y, para nuestra sorpresa, funciona muy bien".
Como podéis ver en los vídeos de demostración, el sistema ha sido probado con varias especies de animales, de menor a mayor grado de dificultad y sigue dando buenos resultados. Desde ratones, a hormigas, a moscas de la fruta y peces cebra que se mueven a gran velocidad. "El algoritmo funciona para individuos casi idénticos, incluidos hermanos de la misma talla sin marcar", escriben los autores del trabajo. "Funciona a pesar de la variabilidad de posiciones de los animales e incluso cuando el sistema visual humano no es capaz de realizar la identificación"
"Ha funcionado en las cinco especies que hemos probado. Y hemos hecho muchas pruebas de robustez del sistema con iluminación, estabilidad de las huellas que encontramos en cada individuo, número de animales, etc.", explica Gonzalo de Polavieja.
Para resaltar las diferencias con el sistema tradicional, los científicos citan en su trabajo la demostración con ocho peces cebra que resuelve el 99% de los cruces entre individuos correctamente. En el sistema usado habitualmente, a los dos minutos se han cruzado los datos de la mayoría de individuos y el operador humano debe corregir los errores. El nuevo sistema, proclaman los investigadores del CSIC, es 100% automático y no propaga los errores. Es fácil de usar y puede facilitar la vida a miles de investigadores.
"Este desarrollo lo hemos hecho para poder estudiar el impacto de individuos en el comportamiento de grupos, por ejemplo en la toma de decisiones o en el aprendizaje", explica Polavieja. Y lo interesante es que a partir de ahora se puede convertir en una herramienta de uso común en la investigación.
Referencia bibliográfica:
Alfonso Pérez-Escudero, Julián Vicente-Page, Robert C. Hinz, Sara Arganda y Gonzalo G. de Polavieja. "idTracker: Tracking individuals in a group by automatic identification of unmarked animals". Nature Methods (2014). DOI: 10.1038/nmeth.2994.
Fuente:
http://vozpopuli.com
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