动物步态分析仪：AI算法驱动的神经系统病研究

一、核心技术架构

ZL-AI-BT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、神经类痛、关节病、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。

AI算法引擎：集成目标检测、特征匹配与三维姿态分析模块，准确识别步幅、步频等60+项步态指标。

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。

云平台架构：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。

️ 二、核心功能与行为指标

1. 步态参数量化

基础步态指标：步行周期、步幅长度、步频、行走速度。

支撑/摆动相参数：支撑时长、摆动时长、推进指数、制动指数。

三维姿态参数：腕关节角度、踝关节角度、身体旋转角度，动态捕捉俯仰角与翻滚角。

2. 行为状态解析

神经损伤模型：量化脊髓损伤后步幅缩短、帕金森模型运动协调性下降（如步序规律指数降低）。

关节病模型：通过足迹压力分布差异评估痛程度，支撑时长缩短提示神经类痛。

三、应用场景

1. 神经类病研究

退行病：评估帕金森氏症、阿尔茨海默病模型的步态异常（如步频下降52%），揭示运动功能障碍机制。

神经损伤：量化脊髓损伤后肢体跨越高度降低68%，监测药干预后的运动功能恢复（如步幅增长35%）。

2. 药效评估

镇痛剂筛选：分析关节病模型足迹压力分布对称性，验证镇痛剂效果。

神经类药：评估药对脑缺血模型摆动速度的提升效果，关联神经机制。

3. 跨模型兼容性

兼容跑步机耐力实验、旷场测试等20+行为学范式，支持帕金森、脑外伤等病模型的步态对比分析。

四、技术优势

数据维度：60+项三维指标融合生理数据

实验效率：支持16通道同步分析，效率提升10倍

创新点：通过三维姿态分析突破平面局限，结合多模态数据为神经药理学提供高精度决策支持。

原创作者：淮北鲲腾软件有限公司