Assessment of Visual Function in Mice Using Light/Dark Box and Multi-Feature Machine Learning
Die Studie zeigt, dass ein maschineller Lernansatz, der multiple Verhaltensmerkmale aus dem Licht-Dunkel-Box-Test integriert, die Zuverlässigkeit und Robustheit der visuellen Funktionsbewertung bei Mäusen im Vergleich zu herkömmlichen Einzelmetriken erheblich verbessert.