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首页> Journal of neuroscience methods> Deep learning improves automated rodent behavior recognition within a specific experimental setup.

Deep learning improves automated rodent behavior recognition within a specific experimental setup.

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第一作者： Elsbeth A,van Dam
第一单位： Noldus Information Technology BV, Wageningen, The Netherlands; Department of Artificial Intelligence, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University, Nijmegen, The Netherlands. Electronic address: e.vandam@donders.ru.nl.
作者： Elsbeth A,van Dam [1] ; Lucas P J J,Noldus [2] ; Marcel A J,van Gerven [3]
作者单位： Noldus Information Technology BV, Wageningen, The Netherlands; Department of Artificial Intelligence, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University, Nijmegen, The Netherlands. Electronic address: e.vandam@donders.ru.nl. [1] Noldus Information Technology BV, Wageningen, The Netherlands; Department of Biophysics, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University, Nijmegen, The Netherlands. [2] Department of Artificial Intelligence, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University, Nijmegen, The Netherlands. [3]
关键词 Continuous video analysisCross-setup validationData augmentationDeep learningRodent behavior recognition
医学主题词 动物(Animals);神经科学(Neurosciences);光刺激(Photic Stimulation);大鼠(Rats);啮齿目(Rodentia)
DOI 10.1016/j.jneumeth.2019.108536
PMID 31794777
发布时间 2021-06-21
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Journal of neuroscience methods

Journal of neuroscience methods

2020年332卷

108536页

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