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VisuGait是一种自动化计算机化步态分析系统，可同时客观量化多个步态参数，以及肢体间协调的空间和时间方面。啮齿动物穿过一块被绿光照亮的玻璃板。绿光从板的长边进入并完全在内部反射。只有在动物的爪子与玻璃板接触的区域，光线才会被散射。放置在板下方的高速摄像机捕获爪子，并且VisuGait软件生成爪子的数字图像。该系统通过自动分析几个不同的参数，可以更深入地了解功能性运动障碍。该方法之前已用于脊髓损伤、疼痛、坐骨神经损伤、创伤性脑损伤的啮齿动物模型，以及基于中枢神经系统的运动障碍的啮齿动物模型的行为特征。步态分析是一种有价值且补充的最先进方法，可提高监测神经精神疾病相关运动异常的信心。正常的步态取决于中枢神经系统、肌肉、关节和心肺系统主要部分的复杂相互作用，并且可以指示认知功能，因为需要完整的认知和注意力过程来确保正确的步态表现。此外，步态是啮齿类动物总体健康和生存的敏感标志，步态正常与否影响其行为结果。因此，步态表现的研究应作为神经精神疾病啮齿动物模型一般表型特征的一部分进行。

在使用VisuGait系统的所有行为研究中，均使用成年啮齿动物，利用其易于操作和成熟的运动功能。由于神经精神疾病（例如自闭症谱系障碍和注意力缺陷多动障碍）中的运动和步态异常已被充分记录在生命早期出现，而精神分裂症中的神经运动功能障碍则存在于青春期，因此在神经精神疾病的成年啮齿动物模型中进行步态分析可能会错过有关发育过程中突触成熟对运动能力和学习的影响的有价值的信息。

步态分析步骤：

通过使用VisuGait在青春期进行完整的步态分析，扩展了上述品系的运动特征。这些实验是在发育时间窗口内进行的，该时间窗口与人类患者在青春期之前或前后出现的神经精神症状相匹配。比较两个发育阶段（P32和P42）的步态表现，以研究青春期期间10天的差异对小鼠步态表现的影响。

VisuGait步态分析系统由玻璃板上的1.3米黑色走廊组成，内部装有绿色LED灯，放置在黑暗且安静的房间中（< 20lx照明）。使用照明脚印技术，位于玻璃下方的高速摄像机（每秒100帧）捕捉到爪子。让小鼠习惯VisuGait，并允许它们自愿穿过走廊，在P31和P41处完成3次跑步。为了实现非受迫的运动，方法中没有包含任何光刺激、食物诱惑，甚至没有在走道尽头使用家笼作为诱饵。第二天，对小鼠进行了三次穿过走廊的测试。顺从跑步被描述为鼠在跑道上行走，没有停止、转身或改变方向。将最小和最大运行持续时间分别设置为0.5和12秒。三个符合要求的运行组成了测试运行。为了进行分析，在手动检查每个足迹并分别标记LF（左前）、LH（左后）、RF（右前）和RH（右后）爪子后，自动生成步态参数。将步态参数分为4个主要组：(a)跑步特征和动力学参数，(b)时间参数，(c)空间参数，(d)肢体间协调参数。这些参数包括身体和摆动速度、站立和摆动时间、最大接触时间（站立时间的%）、最大强度、步长等。

步态参数的图形表示

其他步态分析设备：

其他设备包括DigiGait、VisuTread和动态负重测试等，都是应用较多研究啮齿动物步态的设备。数字步态和VisuTread 有类似的设备，包括跑步机，让啮齿类动物被动行走/跑步，这需要额外的平衡，因此步幅更短，站立时间更长。相比之下，VisuGait系统使用稳定的轨道，使啮齿动物能够主动前进。即使是很小的方法因素在啮齿动物的步态分析中也发挥着重要作用。基于 DeepLabCut™构建的具有直观、易于使用的界面的新型高级软件被用于分析小鼠的步态表现，并命名为Visual Gait Lab (VGL)。与VisuGait系统相比，VGL的主要优点是对身体和爪子的绝对位置进行视觉跟踪，而不是将爪印与背景强度进行比较，这对于爪子与地面接触较弱的受伤小鼠模型来说可能不可靠。

VisuGait系统存在一些局限性，包括高度依赖啮齿动物在检查过程中的行为（即恒定的运动速度、轨迹）及其完成任务的动机。使用青春期小鼠可能会加剧这些限制，这些小鼠已知表现出内在的较高活性、更加焦虑、对社会孤立敏感并且学习任务的能力较低。因此，步态性能的数据采集可能会因行走中断和速度不均而受到影响，需要处理数据解释；VisuGait系统的另一个限制是难以对所有步态参数进行完整解释，尤其是单独评估它们时。为了揭示神经精神疾病对运动功能的影响，需要了解每个步态参数的定义，并且每个变化的原因需要全面确定和考虑多个不同参数如何影响步态模式的改变。事实上，VisuGait 参数的简单组合已用于多种疾病中来评估步态，例如基线参数比、左右参数比等。对步态参数的不同组合的分析比单个参数更有效地代表步态的完全协调运动，并增强神经精神疾病啮齿动物模型步态表现的评估能力。

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