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Image analysis of small animal feeding behavior

机译：小动物摄食行为的图像分析

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The optimal design of behavioral experiments includes measures to minimize observer bias while maximizing researcher efficiency. To this end, we have developed a reliable, autonomous monitor of animal feeding behavior. Previous studies of caterpillar (Manduca sexta) feeding have relied on human observation for visual evaluation of food consumption at specific time points over the course of several hours. This method is eliminated by our new behavior rig, which collects data automatically. Individual animals are monitored via CCD cameras activated in sequence by a computer. Images are obtained at preset time intervals using a frame grabber to capture still pictures from the cameras. Subsequently, images are analyzed using software written in MatLab to determine food selection and quantify consumption.
机译：行为实验的最佳设计包括在最大程度提高研究人员效率的同时，尽量减少观察者偏见的措施。为此，我们开发了可靠的，自主的动物饲养行为监控器。先前对毛毛虫（Manduca sexta）喂养的研究依赖于人类观察，以便在几个小时的过程中的特定时间点对食物消耗进行视觉评估。我们的新行为绑定消除了这种方法，该行为绑定会自动收集数据。通过由计算机依次激活的CCD摄像机监视各个动物。使用帧捕获器以预设时间间隔获取图像，以从相机捕获静止图像。随后，使用MatLab编写的软件对图像进行分析，以确定食物的选择并量化消耗量。

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