LAVIDA: ELEVANDO A PRECISÃO DOS DADOS OBTIDOS A PARTIR DO LABIRINTO DE MORRIS VIA RASTREAMENTO AUTOMATIZADO DE CÓDIGO ABERTO.

ALANE CARINE DOS SANTOS PINTO SOUZA; Gledison de Almeida Queiroz; BEATRIZ ANJOS; Liliany Souza de Brito Amaral; Patrícia Da Silva Oliveira; GUILHERME DA SILVA OLIVEIRA

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Título do Trabalho

LAVIDA: ELEVANDO A PRECISÃO DOS DADOS OBTIDOS A PARTIR DO LABIRINTO DE MORRIS VIA RASTREAMENTO AUTOMATIZADO DE CÓDIGO ABERTO.

Autores

ALANE CARINE DOS SANTOS PINTO SOUZA
Gledison de Almeida Queiroz
BEATRIZ ANJOS
Liliany Souza de Brito Amaral
Patrícia Da Silva Oliveira
GUILHERME DA SILVA OLIVEIRA

Modalidade

Resumo expandido

Área temática

Tecnologia e inovação

Data de Publicação

06/07/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/i-conagac-congresso-nacional-agregando-conhecimento-697414/1586347-lavida--elevando-a-precisao-dos-dados-obtidos-a-partir-do-labirinto-de-morris-via-rastreamento-automatizado-de-c

ISBN

978-65-272-2556-0

Palavras-Chave

Palavras-chave: Labirinto Aquático de Morris; rastreamento automatizado; memória espacial; software livre; LaViDa. Introdução

Resumo

LaVida: ELEVANDO A PRECISÃO DOS DADOS OBTIDOS A PARTIR DO LABIRINTO DE MORRIS VIA RASTREAMENTO AUTOMATIZADO DE CÓDIGO ABERTO. Alane Carine dos Santos Pinto Souza¹ - lanesansouza@gmail.com; Guilherme da Silva Oliveira¹ - guisomtc@gmail.com; Gledison de Almeida Queiroz¹ - queirozgledison@gmail.com; Beatriz Anjos¹ - anjosdeoliveirabeatriz@gmail.com; co-orientação: Liliany Souza de Brito Amaral¹ - liliany.amaral@gmail.com; Orientação: Patrícia da Silva Oliveira¹ - patriciaso@ufba.br ¹Instituto Multidisciplinar em Saúde, Universidade Federal da Bahia - Rua Hormindo Barros, 58, Candeias - Vitória da Conquista, Bahia, 45029-094, Brazil RESUMO LaViDa é um software de código aberto para análise automatizada de vídeos do Labirinto Aquático de Morris (LAM), desenvolvido com o objetivo de quantificar o comportamento espacial em roedores de forma reprodutível e sem viés humano. O sistema realiza rastreamento quadro a quadro, permite definição e re-aplicação de máscara de arena, processa arquivos individualmente ou em lote, e exporta trajetórias (coordenadas por quadro) e métricas clássicas (latência, distância percorrida, velocidade média, tempo por quadrante e tempo perimetral) em formatos estruturados (CSV) e relatórios em PDF não editáveis. A validação com vídeos de 53 ratos Wistar mostrou elevada estabilidade analítica: resultados idênticos até cinco casas decimais após mais de 40 execuções. Também foi observada forte concordância com escores manuais (viés médio = +1,51 s; ICC = 0,963, modelo de efeitos mistos para acordo absoluto). LaViDa destaca-se por custo zero, transparência do código e flexibilidade para diferentes protocolos experimentais. Ainda, oferece um fluxo analítico que favorece auditabilidade e reprodutibilidade em estudos comportamentais. Recomenda-se a ampliação das validações em outras espécies e condições experimentais para consolidar suas aplicações. Introdução O LAM é um paradigma amplamente utilizado para avaliar aprendizagem, memória espacial e extinção em roedores (Morris, 1984). A precisão na detecção das trajetórias e a quantificação rigorosa de medidas como latência até a plataforma, distância percorrida e tempo em quadrantes são essenciais para inferências experimentais confiáveis. Métodos baseados em pontuações manuais ou em edição pós-processual introduzem variabilidade e viés, comprometendo a reprodutibilidade entre estudos. Diante da crescente demanda por transparência metodológica na neurociência comportamental, há necessidade de ferramentas acessíveis, auditáveis e automatizadas. Essas ferramentas devem integrar todo o fluxo, da aquisição do vídeo à geração de relatórios. Este trabalho apresenta e valida o LaViDa, um software de código aberto de rastreamento automatizado. O objetivo é reduzir o viés humano e padronizar a extração de métricas comportamentais no LAM. Fundamentação teórica O Labirinto Aquático de Morris é um paradigma consagrado para avaliar aprendizado, memória espacial e extinção em roedores. A precisão temporal e espacial das medições, a exemplo da latência até a plataforma, distância percorrida, velocidade e distribuição de permanência por quadrantes, é decisiva para inferências experimentais válidas (Morris, 1984). Pequenas diferenças na detecção do instante de chegada à plataforma ou na reconstrução das trajetórias podem alterar resultados estatísticos e interpretações comportamentais. Nesse sentido, a exigência por medidas objetivas, reprodutíveis e auditáveis é particularmente alta em estudos que utilizam o LAM. Além disso, características práticas do experimento (iluminação, contraste entre animal e fundo, ângulo e resolução da câmera) afetam diretamente a qualidade do rastreamento. Isso torna a robustez da análise um requisito metodológico crítico para garantir comparabilidade entre laboratórios. No espectro de ferramentas disponíveis, observam-se avanços técnicos relevantes. Porém, cada solução apresenta limitações práticas que restringem sua adoção universal. Softwares comerciais frequentemente entregam interfaces polidas e suporte técnico, mas implicam em custos significativos, o que dificulta auditoria e replicação (problema de transparência e acessibilidade). Entre as alternativas gratuitas e de código aberto, o ToxTrac® (Rodriguez et al. 2018) destaca-se pela velocidade e robustez no rastreamento de múltiplos organismos, mas impõe restrições de formato e fluxo operacional que podem exigir adaptações onerosas. O idTracker Pérez-Escudero et al. (2014) trouxe soluções elegantes para identificação individual em grupos; contudo, sua acurácia diminui conforme a densidade populacional e as oclusões aumentam. Soluções semi-automatizadas voltadas a roedores, como o MouseMove® Samson et al. (2015), facilitam algumas etapas analíticas. No entanto, essas ainda dependem de condições controladas de cenário e iluminação e limitam a exportação de dados brutos em formatos amplamente reutilizáveis. Essas limitações tecnológicas e operacionais resultam em barreiras à reprodutibilidade e à adoção em larga escala, especialmente em laboratórios com recursos restritos. Por isso, a comunidade científica tem demandado ferramentas que combinem estabilidade numérica e transparência do código. Também são necessárias capacidade de processar lotes de vídeos com máscaras reprodutíveis e exportação de dados brutos para reanálises e meta-análises. A validação rigorosa desses métodos requer não apenas demonstração de precisão, mas também análises estatísticas de concordância para quantificar vieses sistemáticos e limites de concordância em relação a critérios de referência (Bland; Altman 1986 e Koo; Li (2016). É nesse contexto que se insere o desenvolvimento do LaViDa, buscando suprir lacunas práticas e metodológicas identificadas nas soluções atuais. Métodos Este estudo configura-se como uma pesquisa quantitativa destinada à validação de método/ferramenta. A validação utilizou vídeos experimentais de 53 ratos Wistar submetidos ao paradigma do Labirinto Aquático de Morris. Os arquivos de vídeo empregados são compatíveis com os formatos padrão de câmeras de laboratório e o LaViDa foi projetado para aceitar e processar lotes de arquivos de forma automática. O fluxo de análise dos vídeos inicia com o pré-processamento das imagens, seguido pela detecção e rastreamento quadro a quadro do animal, com ajuste de parâmetros de sensibilidade e filtros para atenuação de artefatos. O software dispõe de uma ferramenta para definição manual da máscara que delimita a região útil da piscina e a plataforma. Essa máscara é definida na primeira análise e aplicada automaticamente nas execuções subsequentes para garantir a consistência entre as análises. O processamento pode ser executado de forma individual ou em lote e conduz à reconstrução das trajetórias (coordenadas x,y por quadro) e à extração de métricas comportamentais. Os resultados são exportados em formato estruturado (CSV) e relatórios em PDF contendo sumário e figuras de trajetória, permitindo auditoria e re-análises. A validação analítica envolveu duas frentes principais. Para avaliar a estabilidade e o determinismo do fluxo de trabalho, cada vídeo foi processado iterativamente por mais de 40 execuções, comparando-se as saídas entre repetições e verificando a igualdade numérica até cinco casas decimais. Para aferir a concordância com medidas humanas, as variáveis obtidas automaticamente foram comparadas com marcações realizadas por observadores treinados; dessa comparação foram calculados o viés médio (diferença média automatizado - manual), o Coeficiente de Correlação Intraclasse (ICC) para estimar a concordância e análises de Bland-Altman para investigar a dependência do viés em relação à magnitude das medidas. Os dados foram analisados usando o software Prism 9.5.0®, com cálculos de médias, desvio padrão e erro padrão. O ICC foi calculado conforme as recomendações de Koo & Li (2016) e as análises de Bland-Altman reportaram os limites de concordância (média ± 1,96 × SD das diferenças). O projeto foi aprovado no CEUA – IMS/CAT – UFBA, sob o Protocolo nº 125/2023. Resultados e Discussão A validação demonstrou que o LaViDa apresenta alta estabilidade analítica e concordância com medidas manuais. As execuções repetidas retornaram resultados idênticos até cinco casas decimais, evidenciando determinismo do fluxo. A correlação entre medidas automatizadas e cronômetro manual foi alta (Pearson/Spearman). O ICC para acordo absoluto foi 0,963, indicando excelente concordância. A análise de Bland–Altman mostrou um viés médio positivo pequeno (+1,51 s) e limites de concordância compatíveis com a utilidade prática em estudos comportamentais. Em termos de erro absoluto, observou-se mediana de erro de 1,57s e erro médio absoluto (MAE) de 2,60s. A maioria das diferenças automatizado–manual foi inferior a 5s, limiar aceitável para grande parte dos protocolos. A precisão mostrou tendência a ser maior nas primeiras tentativas, enquanto tentativas subsequentes exibiram maior dispersão relativa de erro, possivelmente em função da redução das latências médias com o aprendizado. Isso torna pequenas diferenças temporais proporcionalmente mais relevantes. O viés sistemático positivo pode decorrer de diferenças operacionais na definição do evento de chegada à plataforma (julgamento visual humano versus critério algorítmico centrado no centro de massa) e do tempo de reação inerente ao acionamento manual do cronômetro. Recomenda-se a declaração explícita do método de medição em publicações e, quando possível, a disponibilização dos dados brutos para reanálises que assegurem comparabilidade metodológica. Comparado a alternativas comerciais e gratuitas, LaViDa oferece vantagens práticas: custo zero, transparência do código, exportação completa de dados brutos e capacidade de processamento em lote com reutilização de máscaras. Enquanto soluções comerciais podem impor custos e opacidade, e outras ferramentas gratuitas podem exigir condições experimentais mais restritivas, o LaViDa busca equilibrar estabilidade, documentação e flexibilidade. Isso contribui para reduzir variabilidade interlaboratorial e facilitar meta-análises. As limitações incluem a validação realizada apenas em ratos Wistar, exigindo testes adicionais para outras espécies, cepas e condições de aquisição. A presença de outliers em uma pequena parcela das observações aponta para potenciais falhas temporárias de detecção (reflexos, oclusões), ressaltando a importância de aquisição de vídeo de boa qualidade e de calibração cuidadosa das máscaras. Considerações finais LaViDa constitui uma solução de código aberto, reprodutível e estável para análise automatizada do Labirinto Aquático de Morris. É capaz de reduzir o viés humano e melhorar a precisão das medidas de memória espacial. A validação inicial indicou estabilidade analítica e forte concordância com medidas manuais, justificando sua aplicação em estudos comportamentais. Recomenda-se sua adoção como ferramenta primária ou como método de reanálise para padronização de dados históricos. Para consolidar e ampliar suas aplicações, é necessário validar o software em diferentes espécies e protocolos experimentais. Também se recomenda divulgar o código em repositórios públicos com documentação e tutoriais, desenvolver interface gráfica mais acessível e integrar a repositórios de dados experimentais. A inclusão de módulos para métricas adicionais (por exemplo, classificação de estratégias de busca), ampliaria ainda mais sua utilidade. Por fim, implementar testes automatizados de robustez sob cenários variados de aquisição (iluminação, resolução) auxiliará no mapeamento dos limites operacionais do software. A disponibilização de dados brutos e relatórios não editáveis alinha o LaViDa aos princípios da ciência aberta e favorece auditoria, reprodutibilidade e comparabilidade entre estudos em neurociência comportamental. Referências BLAND, J. M.; ALTMAN, D. G. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet, v. 1, n. 8476, p. 307–310, 1986. KOO, T. K.; LI, M. Y. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. Journal of Chiropractic Medicine, v. 15, n. 2, p. 155–163, 2016. MORRIS, R. Developments of a water-maze procedure for studying spatial learning in the rat. Journal of Neuroscience Methods, v. 11, n. 1, p. 47–60, 1984. PÉREZ-ESCUDERO, A.; VICENTE-PAGE, J.; HINZ, R. C.; ARGANDA, S.; DE POLAVIEJA, G. G. idTracker: tracking individuals in a group by automatic identification of unmarked animals. Nature Methods, v. 11, n. 7, p. 743–748, 2014. RODRIGUEZ, A.; ZHANG, H.; KLAMINDER, J.; et al. ToxTrac: a fast and robust software for tracking organisms. Methods in Ecology and Evolution, v. 9, n. 3, p. 460–464, 2018. SAMSON, A. L.; JU, L.; AH KIM, H.; et al. MouseMove: an open source program for semi-automated analysis of movement and cognitive testing in rodents. Scientific Reports, v. 5, p. 16171, 2015.

Título do Evento: I CONAGAC – Congresso Nacional Agregando Conhecimento - IMS-CAT-UFBA
Título dos Anais do Evento: Anais do CONAGAC: Congresso Nacional Agregando Conhecimento: UFBA: IMS: CAT
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

SOUZA, ALANE CARINE DOS SANTOS PINTO et al.. LAVIDA: ELEVANDO A PRECISÃO DOS DADOS OBTIDOS A PARTIR DO LABIRINTO DE MORRIS VIA RASTREAMENTO AUTOMATIZADO DE CÓDIGO ABERTO... In: Anais do CONAGAC: Congresso Nacional Agregando Conhecimento: UFBA: IMS: CAT. Anais...Vitória da Conquista(BA) UFBA - IMS - CAT, 2026. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/i-conagac-congresso-nacional-agregando-conhecimento-697414/1586347-LAVIDA--ELEVANDO-A-PRECISAO-DOS-DADOS-OBTIDOS-A-PARTIR-DO-LABIRINTO-DE-MORRIS-VIA-RASTREAMENTO-AUTOMATIZADO-DE-C. Acesso em: 09/07/2026