アレルギー性鼻炎は現代社会において多くの人が経験する疾患であり，その研究においてモデル動物としてマウスが広く使用されています．本研究が対象とするアレルギー性鼻炎の実験では，マウスの鼻腔にブタクサ花粉を注入してアレルギー反応を誘発し，その直後に起こるくしゃみや鼻擦り行動を人手で観測・記録しています．しかし，この手法では実験者の拘束時間が長く，休憩を挟まずに観察する必要があるため，実験者への負担が大きいという課題があります．本研究では，アレルギー性鼻炎モデルにおけるマウスのくしゃみや鼻擦り行動を自動的に検出するシステムの開発を，人や動物を対象とした体の部位をトラッキングする動画解析ライブラリであるDeepLabCutの出力結果に基づく行動認識と，3DCNNを用いた動画分類の2つの手法から目指しています．
DeepLabCutの出力結果による行動認識では，くしゃみの検出精度が20回中6回 (Fig. 1)，鼻擦りが７回中６回 (Fig. 2)という結果になりました．3DCNNを用いた動画分類では，くしゃみや鼻擦りを正確に検出するには至らず，依然として改善が必要な状況です (Fig. 3)．
また，実験者の負担軽減のためにマウス行動検出支援アプリの開発も行いました (Fig. 4)．
今後は，より高精度なデータセット収集やモデルの精度向上を図ります．
