大小鼠步态精细行为分析系统：深度学习赋能动物运动行为评估

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、神经性镇痛、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、技术原理与核心功能

AI算法与深度学习

• 采用目标检测、特征匹配、三维姿态分析等深度学习算法，结合动物行为数据库实现全自动化追踪。

• 可以分析步态的各个方面，包括步幅、步频、支撑时间、摆动时间等超过60种指标，反映步态变化。

高精度数据采集

• 硬件集成高速摄像机（120帧/秒）和压力敏感玻璃跑道，结合绿色荧光足迹增强技术，清晰记录步态细节（如足迹面积、压力分布）。

• 无线微型惯性传感器同步采集三维加速度、角速度及生理指标（心跳、体温），实现多维度数据分析。

云计算与多端协同

• 基于B/S架构的云平台支持实验数据云端存储，可通过PC、手机等多终端访问，提供高通量数据处理能力。

• 自动生成轨迹图、热图及60余种步态指标（如步行周期、支撑时长、推进指数），数据可直接导出至Excel。

二、核心应用场景

神经损伤与退行病

• 评估脊髓损伤、帕金森氏症、阿尔茨海默病等模型的步态异常，如运动协调性降低、步幅变化。

• 分析脑缺血、脑外伤后运动功能恢复的定量指标（步频、摆动速度等）。

镇痛研究

• 神经性镇痛模型中，监测支撑时长缩短、足迹压力分布异常等参数。

• 病症模型中评估步态对称性及痛觉相关行为。

药品评估

• 用于神经系统药临床前评估，如抗抑郁药对强迫游泳行为的影响。

• 量化运动效果，如跑步机耐力实验中的三维姿态分析。

三、技术优势与创新

全自动化与高通量

• 支持多通道实验（如16只动物同步分析），避免人工误差，提升实验效率。

三维空间行为分析

• 结合3D姿态分析技术，捕获俯仰角、翻滚角等纵向指标，突破传统平面分析局限。

多模态数据整合

• 融合视频追踪、压力传感和生理指标（如心率、体温），实现病症进展与药品效应的综合评估。

四、典型实验指标

• 基础步态参数：步行周期、步幅长度、步频、行走速度；

• 支撑与摆动相：支撑时长、摆动时长、制动指数、推进时长；

• 三维姿态参数：腕关节角度、踝关节角度、身体旋转角度；

• 行为指标：步序规律指数、足夹角、肢体跨越高度。

五、典型实验流程

1. 实验准备：动物适应环境，标记基本信息（体重、性别等）。

2. 数据采集：通过高速摄像机或压力传感器记录步态信息，确保光线与设备校准。

3. 数据分析：自动识别足迹轮廓，校验后生成热图、轨迹图及统计报告。

4. 结果解读：对比实验组与对照组参数，评估神经损伤或药品干预效果。

总结

该系统通过AI与多模态技术的融合，为神经科学、药理学研究提供了高精度、高通量的解决方案，尤其在帕金森氏症、脊髓损伤等病症的机制探索和药品开发中具有重要应用价值。

原创作者：淮北鲲腾软件有限公司