モリス水迷路（Morris water maze）

空間学習と記憶のための非常に一般的な実験は、モリス水迷路です。 迷路はプール水面のすぐ下に隠れたプラットフォームに沈められています。 モリス水迷路実験中、ラットまたはマウスは、視覚的手がかりの助けを借りて隠れたプラットフォームを見つけることによって、水から逃げることを学びます。 必要に応じて、この新しい状況に対する動物の反応を調べるため、プラットフォームを実験の第2段階で除去するか、別の象限に配置します。

関心領域

モリス水迷路では、動物がプラットフォームに対してどこで泳いでいるかを観察します。 4つの象限、プラットフォーム、さらにはウィショーの回廊を定義する必要があります。 EthoVision XTには、ビデオ画像でこれらのゾーンを定義する描画ツールがあります。 位置や速度、距離などの測定された変数は、自動的にこれらのゾーンにリンクされます。

EthoVision XT内の水迷路セットアップの関心領域を簡単に定義します。

EthoVision XTは、ラットやマウスが水の迷路を移動する際の動きを正確に追跡します。

より効率的

実験を自動化することは、多くの大きなメリットをもたらします。 効率を高め、実験の標準化を支援し、より信頼性の高いデータが得られます。EthoVision XTをプログラムして動物の追跡を自動的に開始および停止することができれば、手動で行う多くの手間がが省けます。開始時点で動物が検出され、プラットフォームに到達した後に追跡を停止し、すぐに追跡を開始しますので、時間も節約できます。

パラメータの例

EthoVision XTは、水迷路タスクで関心のある変数の範囲を自動的に計算します。 もちろん、Gallagherの近接として知られているトライアル中にプラットフォームまでの平均距離を知りたいとします。 もう1つのよく知られているパラメータは、Whishawの誤差、あるいは、方位角誤差であり、プラットフォームに向かう泳路の正確さを反映しています。 プラットホーム（見出し）に対する動きの方向も有用な変数です。

他のパラメータには、移動速度、プラットフォームの四分円に費やされた時間（またはプラットフォームが以前に配置された場所）などが含まれます。