Enhancing the analysis of murine neonatal ultrasonic vocalizations: Development, evaluation, and application of different mathematical models

要約

げっ歯類は、社会的コミュニケーションのために広範囲の超音波発声 (USV) を使用します。
これらの発声は、動物の感情状態、社会的相互作用、発達段階についての貴重な洞察を提供するため、さまざまな深層学習アプローチは、USV の定量的 (検出) 分析と定性的 (分類) 分析の両方を自動化することを目的としています。
ここでは、USV 分類のためのさまざまなタイプのニューラル ネットワークの最初の体系的な評価を紹介します。
カスタム構築された完全接続ネットワークと畳み込みニューラル ネットワーク、さまざまな残差ニューラル ネットワーク (ResNets)、EfficientNet、ビジョン トランスフォーマー (ViT) など、さまざまなフィードフォワード ネットワークを評価しました。
洗練されたエントロピーベースの検出アルゴリズム (再現率 94.9%、精度 99.3% を達成) と組み合わせた最高のアーキテクチャ (精度 86.79% を達成) は、広範な USV データセットを高い信頼性で分析できる完全に自動化されたパイプラインに統合されました。
さらに、ユーザーは研究ニーズに基づいて個別の最小精度しきい値を指定できます。
この半自動セットアップでは、パイプラインは擬似確率の高い呼び出しを選択的に分類し、残りは手動検査に残します。
私たちの研究は新生児USVのみに焦点を当てています。
現在進行中の表現型研究の一環として、当社のパイプラインは、自閉症のような行動を持つマウスによって生成される USV の重要な違いを特定するための貴重なツールであることが証明されました。

要約(オリジナル)

Rodents employ a broad spectrum of ultrasonic vocalizations (USVs) for social communication. As these vocalizations offer valuable insights into affective states, social interactions, and developmental stages of animals, various deep learning approaches have aimed to automate both the quantitative (detection) and qualitative (classification) analysis of USVs. Here, we present the first systematic evaluation of different types of neural networks for USV classification. We assessed various feedforward networks, including a custom-built, fully-connected network and convolutional neural network, different residual neural networks (ResNets), an EfficientNet, and a Vision Transformer (ViT). Paired with a refined, entropy-based detection algorithm (achieving recall of 94.9% and precision of 99.3%), the best architecture (achieving 86.79% accuracy) was integrated into a fully automated pipeline capable of analyzing extensive USV datasets with high reliability. Additionally, users can specify an individual minimum accuracy threshold based on their research needs. In this semi-automated setup, the pipeline selectively classifies calls with high pseudo-probability, leaving the rest for manual inspection. Our study focuses exclusively on neonatal USVs. As part of an ongoing phenotyping study, our pipeline has proven to be a valuable tool for identifying key differences in USVs produced by mice with autism-like behaviors.

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