Desenvolvimento de aplicativo para análise do comportamento de roedores submetidos ao labirinto em cruz elevado

• Autor(a) principal: Segeti, Andressa Antonio [UNIFESP]
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
• Texto Completo: https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/61531
• topic: Processamento de Imagens; Python; OpenCV; Labirinto em Cruz Elevado; Estresse; Ansiedade; Ratos

O estresse é uma reação natural de adaptação dos seres vivos, essencial para a sobrevivência, frente a situações de vulnerabilidade ou perigo. Porém, quando a intensidade ou duração do estímulo estressor é exacerbada, pode acarretar em comprometimento da saúde física e mental, com manifestação de transtornos de ansiedade e depressivos. Em estudos, modelos animais são utilizados para analisar os efeitos do estresse no organismo, quando induzido por estímulos físicos ou psicológicos. Essa análise é realizada através da observação do animal quando submetido a protocolos de avaliação de comportamento validados, em ambiente de laboratório. Diante disto, este trabalho teve como objetivo desenvolver um método computacional de rastreamento de ratos submetidos ao teste de Labirinto em Cruz Elevado, um dos protocolos mais utilizados na avaliação comportamental de roedores. Para obtenção de variáveis quantitativas, que traduzem a atividade locomotora, e de índices de ansiedade, foram aplicadas técnicas de processamento de imagens e Visão Computacional, em vídeos previamente gravados, utilizando a linguagem Python e a biblioteca OpenCV. A Visão Computacional, em conjunto com as técnicas matemáticas de reconhecimento de formas, permite que informações de uma cena sejam reconhecidas, assim como a visão humana é capaz. Ainda há a vantagem de ser mais precisa nas observações e de gerar métricas e índices, que a olho nu não seriam contabilizados. Deste modo, através de ajustes de cor e contraste, para destacar o animal na plataforma e obter a segmentação corporal, foi possível extrair informações relacionadas ao seu centro de massa, contorno, posição no labirinto, distância percorrida, velocidade média, tempos de parada e movimento. Os resultados foram gerados em formas gráficas, como mapas de trajeto e heatmaps, e tabelados, para melhor organização dos dados. Portanto, foi possível desenvolver um aplicativo simples e com capacidade similar aos softwares do mercado, trazendo variáveis importantes para avaliação de comportamentos de roedores relacionados à ansiedade.