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小鼠抓挠行为的自动检测可减少人工标注工作量，对临床前瘙痒研究至关重要。然而，现有方法仍难以在不同实验室间保持稳健的性能。我们提出了 Scratch-AID+，一个专用于小鼠抓挠行为自动检测的框架，涵盖一系列多样化且逐步进阶的方法：基于经典 ResNet 的检测器、视频基础模型的任务自适应微调，以及利用先进多模态大语言模型的上下文学习。为模拟真实应用场景，我们在公开数据集上开展基准评估，并使用额外的跨实验室视频记录进行独立测试。我们发现，在抓挠事件稀疏的现实条件下，经典基线方法在外部数据上的性能严重下降。相比之下，经微调的视频基础模型成功弥合了这一泛化差距，取得了显著更优的检测性能。此外，参数冻结的多模态大语言模型仅凭少样本示例便展现出良好的开箱即用能力。我们还考察了不同视频预处理策略的影响。研究结果表明，经适配的基础模型在抓挠行为自动分析中的性能与泛化能力均有所提升，并为此类检测器在真实场景中的部署提供了参考。我们的代码已公开，地址为 https://anonymous.4open.science/r/scratch aid-plus/。
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摘要
自动检测小鼠搔抓行为可减少人工标注工作量，对临床前瘙痒研究至关重要。
然而，现有方法仍难以在不同实验室间保持稳健性能。我们提出了 Scratch-AID+，这是一个专用于小鼠搔抓行为自动检测的框架，涵盖一系列多样化且逐步进阶的方法：基于经典 ResNet 的检测器、视频基础模型的任务自适应微调，以及利用先进多模态大语言模型进行上下文学习。为模拟真实世界的使用场景，我们在一个公开数据集上开展基准评测，并使用来自其他实验室的视频记录进行独立测试。我们发现，在搔抓事件稀疏的真实场景下，经典基线方法在外部数据上的性能严重下降。相比之下，经过微调的视频基础模型成功弥合了这一泛化能力差距，取得了显著更优的检测性能。此外，参数冻结的多模态大语言模型仅凭少量示例演示，就展现出良好的开箱即用能力。我们还考察了不同视频预处理策略的影响。研究结果表明，经适配的基础模型在自动搔抓行为分析中具有更优的性能和泛化能力，并为此类检测器在真实世界中的部署提供了启示。我们的代码已公开，地址为 https://anonymous.4open.science/r/scratch aid-plus/。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
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发布于2026年10月13日。
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面向瘙痒研究的稳健小鼠搔抓行为自动检测
Shu
Yang
,
Anyu
Pan
,
Hyowon
Shin
,
Hongzhuo
Chen
,
Zhao
Zhang
,
Azim
Shad
,
William
Huang
,
Yang
Liu
,
Wesley
Liu
,
Helen
Luo
,
Chentianye
Xu
,
Jiong
Chen
,
Min
Xu
,
Wenqin
Luo
,
Huasheng
Yu
,
Li
Shen
bioRxiv
2026.10.12.758682;
doi:
https://doi.org/10.64898/2026.10.12.758682
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Helen
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关键词：小鼠抓挠行为 · 瘙痒研究 · 自动行为检测 · 视频基础模型 · 多模态大语言模型 · 跨实验室泛化
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.12.758682v1?rss=1