利用计算机视觉持续监测实验小鼠的疫苗副作用

对提高疫苗安全性评估的效率和准确性的需求日益增长。在此，我们探索应用计算机视觉技术，以自动监测实验小鼠在接种疫苗后的潜在副作用。传统的观察方法耗费人力且缺乏持续监测的能力。通过部署计算机视觉系统，我们的研究旨在提高疫苗安全性评估的效率和准确性。该方法涉及在小鼠接种疫苗前后的行为标注视频数据上训练机器学习模型。初步结果表明，计算机视觉能有效识别预示可能副作用的细微变化。因此，我们的方法有潜力显著增强动物疫苗试验中的监测过程，为人类观察的局限性提供一种实用解决方案。