大小鼠步态精细行为分析系统，用智能AI技术评估动物的神经功能

大小鼠步态精细行为分析系统概述

大小鼠步态精细行为分析系统是通过AI赋能深度学习神经网络算法，结合云计算技术，能够快速追踪并分析动物的目标行为；用于评估大小鼠步态和运动行为的设备，广泛应用于髓损伤和其他神经损伤、神经类关节镇痛、中风，帕金森氏症、小脑性共济失调、脑外伤、周围神经损伤等领域。

一、系统核心功能

多维度行为捕捉

• 通过高速摄像机（120-165帧/秒）记录足迹信息，结合压力传感器捕捉动态压力分布。

• 支持三维姿态分析，自动识别鼻尖、尾根、四肢等14个骨骼点，跟踪三维运动轨迹（如偏航角、翻滚角）。

• 无线传感技术实时监测心跳、体温等生理指标，结合运动数据综合分析。

指标分析体系

• 基础指标：步行周期、步长、步频、支撑/摆动时长、足迹面积等。

• 创新指标：

• 三维加速度、角速度等动态参数；

• 压力分布强度（如制动指数、推进指数）；

• 协调性指标（同侧/对侧肢体协调性）。

• 部分系统可分析超过60种参数，覆盖运动学、动力学及生理学维度。

病症模型适用性

• 广泛应用于帕金森、脊髓损伤、阿尔茨海默病等模型。

• 用于评估药品效果、神经损伤效果及基因编辑动物的运动功能。

二、技术亮点

硬件设计优化

• 高透压力敏感跑道：结合绿色荧光足迹增强技术，准确捕捉动态足印。

• 封闭式环境：隔离外界干扰，内置自适应光源，确保实验稳定性。

• 多通道跑道：支持双动物同步实验，提升通量。

软件与算法创新

• 深度学习模型：基于数据集训练，支持多目标追踪与复杂行为识别（如抬头、转圈）。

• 交互式修正：允许手动调整自动识别误差，提高数据准确性。

• 云端数据管理：支持B/S架构，实验数据加密存储，多终端访问。

实验流程自动化

• 智能触发视频采集（动物进入ROI区域自动录制）；

• 自动生成报告，支持Excel导出与可视化图表（如2D/3D压力热图）。

三、典型应用场景

神经损伤研究

• 分析脊髓损伤后步态对称性、支撑时长变化，评估干预效果。

药品开发

• 量化帕金森模型小鼠的步幅、步频变化，验证药品对运动障碍影响。

基因功能研究

• 对比野生型与基因敲除动物的足迹强度、协调性差异，揭示基因对运动功能的影响。

四、实验数据：

步幅时间 、步幅频率、站立时间、摇摆时间、行走频率、行走速度、步幅宽度、步幅长度、足夹角、行走周期、前肢支撑时间、后肢支撑时间、前肢摆动时间、后肢摆动时间、前肢支撑相位、后肢支撑相位、前肢摆动相位、后肢摆动相位、双支撑总时长、三支撑总时长、双支撑平均时长、三支撑平均时长、双支撑阶段、三支撑阶段、身体旋转平均角度、身体旋转角度标准差、左前爪向外角度平均值、右前爪外侧角度平均值、左后爪外侧角度平均值、右后爪外侧角度平均值、腕关节平均角度、踝关节平均角度、腕关节角度标准差、踝关节角度标准差、肘部收缩距离、髋部收缩距离、踝部收缩距离、肘部伸展距离、髋部伸展距离、踝部伸展距离、肢体跨越速度、四肢跨越高度、脚趾高度 (峰值脚尖位置) 、指尖离散度、步序规律指数、终端位置的尾部高度、终端位置的尾部偏差等。

总结

大小鼠步态精细行为分析系统通过集成光学、传感与AI技术，实现了从传统足迹分析到多维动态参数的跨越。研究者可根据实验需求选择侧重高通量、三维追踪或生理整合的系统。

原创作者：淮北鲲腾软件有限公司