AI赋能步态分析：揭秘大小鼠运动行为

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、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

多点识别：系统能够识别动物的头部、身体、尾部等多点，实现稳定的跟踪和分析。

多种实验支持：支持多种行为学实验，如旷场实验、条件性位置偏爱实验、T迷宫、Y迷宫等，满足不同的研究需求。

指标丰富：能够分析站立、抬头、转圈等多种精细行为指标，为研究人员提供行为数据。

云平台访问：实验数据云端保存，支持手机、平板、PC等在线访问，方便研究人员随时查看和分析数据。。

二、核心应用领域

神经类病模型：帕金森、阿尔茨海默病、脊髓损伤等运动功能障碍评估。

痛觉模型：通过压力分布差异量化痛程度或关节损伤。

药研发：评估神经或镇痛剂对步态功能的效果。

三、技术优势

智能分析功能：系统内置算法可以自动识别和分类大小鼠的足迹，减少人工干预，提高数据准确性。

多参数分析：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。

精度视频采集：系统采用高速摄像机捕捉大小鼠的运动过程，确保每一个细微的动作都被准确记录。

四、典型数据指标

系统可输出超过60种参数，包括：

• 时间类：步行周期、双支撑时长、摆动相位

• 空间类：步幅长度/宽度、足夹角、肢体跨越高度

• 力学类：足迹压力分布、腕/踝关节角度标准差

• 三维姿态：身体旋转角度、髋部收缩距离等

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