PIG-MENT
Visión artificial que convierte horas de vídeo en métricas de comportamiento
Horas de vídeo analizadas en minutos: una herramienta para medir y comparar de forma automatizada el comportamiento de un modelo animal a lo largo de su recuperación, reduciendo el tiempo dedicado al visionado manual.
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En el CMCiB, proyecto estratégico del Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol (IGTP), parte de la evaluación de los animales en estudios preclínicos se basa en grabaciones en vídeo. Con PIG-MENT, desarrollada por Mecexis junto al IGTP, cada hora de vídeo puede procesarse en aproximadamente dos minutos de cálculo, obteniendo métricas de comportamiento para su análisis estadístico.
Investigación biomédica y necesidad de obtener medidas objetivas
Un centro de investigación y un reto metodológico
El IGTP es un centro de investigación público situado en el Campus Can Ruti de Badalona, asociado al Hospital Germans Trias i Pujol. Es un centro CERCA y está acreditado como centro de excelencia por el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII). Su objetivo principal es incrementar el conocimiento científico para transformarlo en soluciones que contribuyan a mejorar la salud y la atención a los pacientes y a la sociedad. Uno de sus proyectos estratégicos es el Centro de Medicina Comparativa y Bioimagen de Cataluña (CMCiB), una infraestructura de investigación preclínica y bioimagen orientada a facilitar la investigación traslacional y el desarrollo de nuevas soluciones en salud. Su actividad incluye investigación biomédica, desarrollo y evaluación de dispositivos médicos y formación especializada, promoviendo una investigación responsable y alineada con los principios de las 3R: reemplazo, reducción y refinamiento del uso de animales en investigación.
Allí, el Grupo de Investigación en Neurobiología Celular y Molecular (CMN), liderado por Teresa Gasull, estudia nuevos abordajes para el ictus con modelos preclínicos porcinos: cómo evolucionan los animales después de una intervención y si los tratamientos estudiados modifican esa evolución respecto al grupo control. Las cámaras ya grababan cada recinto por la mañana, por la tarde y por la noche. Lo que faltaba era obtener de esas horas de vídeo medidas objetivas y comparables para el análisis estadístico.
Un proceso de observación manual difícil de escalar
La valoración se hacía mirando las grabaciones, y cada animal, sesión y día de seguimiento sumaba más material que revisar
- Cada hora de grabación requería un tiempo equivalente de visionado por parte de una persona investigadora.
- Distintos observadores podían puntuar de forma diferente una misma grabación.
- La detección por vídeo suele apoyarse en modelos entrenados con muchos vídeos etiquetados a mano y en tarjetas gráficas (GPU).
- Los métodos basados solo en detectar el movimiento del animal presentaban una limitación importante: cuando se queda quieto, justo cuando hay que medir cuánto descansa.
- Las grabaciones planteaban además distintos retos técnicos: lentes que deforman la imagen, elementos que se cruzan por delante del animal y vídeos sin información de fecha.
Visión por computador para automatizar el procesamiento de las grabaciones manteniendo el criterio científico del equipo investigador
PIG-MENT combina visión por computador, que extrae métricas de cada vídeo de forma automatizada, con una web donde el equipo investigador gestiona, revisa y compara los resultados.
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Tres métricas de cada vídeo
Cuántas vueltas da el animal en cada sentido, dónde pasa el tiempo dentro de su recinto, medido en centímetros reales, y cuánto tiempo permanece en reposo.
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Métricas reproducibles y comparables
El procesamiento automatizado reduce la variabilidad de la observación manual. Cada vídeo incluye indicadores de calidad y figuras de control para revisar los resultados.
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Sin tarjetas gráficas
El algoritmo funciona con CPU convencional, sin GPU, y no hizo falta entrenar un modelo con grandes conjuntos de vídeos etiquetados a mano. También facilita la detección del animal durante los periodos de inmovilidad.
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El vídeo se procesa una sola vez
La lectura del vídeo, la parte más costosa, se hace una vez. Recalcular una métrica o corregir la escala después tarda segundos, y los datos obtenidos permiten reproducir los análisis.
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Comparar grupos
La web muestra la evolución de cada animal desde la intervención y calcula indicadores de cambio entre grupos, para apoyar el análisis del efecto del tratamiento. La interpretación corresponde al equipo investigador.
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Datos listos para la estadística
Cada exportación incluye todas las tablas, en Excel, CSV o Parquet, con un documento que define cada columna y cada métrica. La plataforma también permite ocultar el grupo de tratamiento durante determinadas fases del análisis, cuando el diseño del estudio lo requiere.
Primero demostrar que era posible, después construir la herramienta
Un prototipo para decidir, una plataforma para trabajar
El proyecto empezó con una pregunta: ¿se puede automatizar parte de este análisis? La primera fase fue un prototipo sobre las grabaciones reales del IGTP, para decidir con datos si el proyecto era viable. Los resultados se contrastaron con la observación de las grabaciones, por ejemplo con el recuento de giros o la diferencia entre periodos de mayor y menor actividad.
Con la viabilidad comprobada, la segunda fase convirtió el prototipo en una herramienta funcional que el equipo empezó a usar en beta. La tercera partió de la experiencia de ese periodo de uso, añadió la comparación entre grupos y llevó la plataforma a producción. Cada fase se entregó y se validó antes de empezar la siguiente, de modo que el desarrollo se fue adaptando a las necesidades identificadas junto al equipo investigador.
Reducción del tiempo dedicado al visionado manual y obtención estandarizada de métricas
Más tiempo del equipo investigador para el análisis y la interpretación de los resultados
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1 h → 2 min
De procesamiento por cada hora de vídeo, sin GPU
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3
Métricas de comportamiento por vídeo, de forma automatizada
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100 %
De los fotogramas analizados con el animal localizado, en la muestra utilizada para validar el sistema
Preparada para medir más
Nuevas métricas sin reescribir las existentes
Cada métrica es una pieza independiente, así que se pueden incorporar nuevas sin modificar necesariamente las existentes. Entre las posibles líneas de desarrollo futuro se encuentran una mayor automatización de la captación y gestión de las grabaciones y la adaptación del sistema a otras instalaciones o configuraciones experimentales. Las calibraciones específicas para cada cámara facilitan estudiar su posible aplicación en otros entornos.
Cómo trabaja PIG-MENT
Qué mide la plataforma, qué equipo necesita y qué papel tiene el equipo investigador.
Visión por computador al servicio de la investigación
Una plataforma de visión por computador, desarrollada con el IGTP, que analiza vídeos de estudios preclínicos y extrae de forma automatizada métricas del comportamiento de los animales, reduciendo el tiempo dedicado al visionado manual.
Las vueltas que da el animal en cada sentido, dónde pasa el tiempo dentro de su recinto, en centímetros reales, y cuánto tiempo permanece en reposo.
No. El algoritmo funciona con CPU convencional, sin tarjetas gráficas (GPU).
No. La plataforma automatiza el procesamiento repetitivo y presenta los datos, pero las decisiones que requieren criterio científico, como validar la geometría de cada cámara o interpretar los resultados, siguen en manos del equipo.
Sí. Si tu equipo dedica horas a revisar grabaciones, empezamos con un prototipo sobre tus propios vídeos para comprobar qué se puede medir de forma automatizada.