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Original title:
Deep clustering of animal motion tracking data
Original subtitle:
software development and applications to psychiatric preclinical research
Translated title:
Deep Clustering von Tierbewegungsdaten
Translated subtitle:
Softwareentwicklung und Anwendungen für die psychiatrische präklinische Forschung
Author:
Miranda, Lucas
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Medicine and Health
Advisor:
Müller-Myhsok, Bertram (Prof. Dr.)
Referee:
Müller-Myhsok, Bertram (Prof. Dr.); Gagneur, Julien (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
BIO Biowissenschaften
Keywords:
machine learning, time series, unsupervised learning, motion tracking, open-source software
Translated keywords:
Maschinelles Lernen, Zeitreihen, unüberwachtes Lernen, Bewegungsverfolgung, Open-Source-Software
TUM classification:
MED 230
Abstract:
Until recently, measuring animal behavior implied either relying on observational studies, or on overly simplified settings. Leveraging advances in machine learning, it lately became common practice to track multiple body parts over time, without physical markers. This thesis aims to (1) develop novel deep clustering algorithms to explore the behavioral repertoire of animals using motion tracking, (2) deploy them in an open-source package, and (3) use them to characterize a real world animal mod...     »
Translated abstract:
Bis vor kurzem musste man sich bei der Messung des Verhaltens von Tieren entweder auf Beobachtungsstudien oder auf allzu vereinfachte Einstellungen verlassen. Dank der Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens ist es in letzter Zeit üblich geworden, mehrere Körperteile über die Zeit zu verfolgen, ohne physische Marker. Ziel dieser Arbeit ist es, (1) neuartige Deep Clustering Algorithmen zu entwickeln, um das Verhaltensrepertoire von Tieren mit Hilfe von Motion Tracking zu erforschen, (2)...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1713444
Date of submission:
18.07.2023
Oral examination:
08.03.2024
File size:
13885466 bytes
Pages:
155
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240308-1713444-1-7
Last change:
14.05.2024
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