แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Deep learning-based monitoring system for distress on mice using behavior analysis

Organization : KMUTNB. The Sirindhorn International Thai-German Graduate School of Engineering (TGGS)
Email : quang.v-sse2019@tggs.kmutnb.ac.th

Organization : KMUTNB. The Sirindhorn International Thai-German Graduate School of Engineering (TGGS)
Email : chayakorn.n@tggs.kmutnb.ac.th
keyword: Biomedical monitoring systems
LCSH: Deep learning (Machine learning)
; Behavioral neuroscience
LCSH: Animal behavior
LCSH: Mice -- Physiology
Abstract: Experiments in medical laboratories are required to strictly follow several ethical and legal regulations as they involve utilizing animals in research. These requirements aim to relieve and minimize the suffering from used animals. Many studies and research were proposed to find efficient methods to detect and measure the distress level in animals. However, they are still labor-intensive and require a lot of manual effort. Especially, there is no published artificial system that allows detecting distress and pain in mice based on their behaviors. In this work, we propose an automatic monitoring system of mouse activity that targets to process raw videos with the standard set-up to examine the pain/distress symptoms through mouse behaviors. We make use of recent deep learning advances in object detection and action recognition field to allow detecting animals in boxes and analyzing their behaviors. The result showed that the proposed automated monitoring system is efficient in recognizing mouse behavior and can be used to early identify the sign of pain in mice.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2025-08-21
Issued: 2025-08-21
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering Academic Association (Thailand) and Rajamangala University of Technology Isan Khon Kaen Campus. Faculty of Engineering. The 2022 International Electrical Engineering Congress (iEECON 2022) (P01636). Khon Kaen : Rajamangala University of Technology Isan, 2022
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2022 P01636.pdf 6.89 MB
ใช้เวลา
0.029518 วินาที

Thanh, Vu Quang
Title Contributor Type
Deep learning-based monitoring system for distress on mice using behavior analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thanh, Vu Quang ;Chayakorn Netramai

บทความ/Article
Chayakorn Netramai
Title Contributor Type
Optimized architectural adaption using a generic workflow for telematics on harvesters in Asia
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Viebrock, Lukas;Chayakorn Netramai

บทความ/Article
Deep learning-based monitoring system for distress on mice using behavior analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thanh, Vu Quang ;Chayakorn Netramai

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 10,615
รวม 10,619 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 789,759 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 679 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 54 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 1 ครั้ง
รวม 790,497 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104