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
采用深度学习神经网络算法（如目标检测、特征匹配、三维姿态分析），结合动物行为数据库，实现全自动化行为追踪。
通过多点识别技术（头部、四肢、尾根等14个关键部位）准确捕捉动物三维空间运动轨迹，支持自然光/灯光环境下的稳定追踪。
高精度数据采集
硬件集成高速摄像机（如165帧/秒）和压力敏感玻璃跑道，结合绿色荧光足迹增强技术，清晰记录动物步态细节（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），结合视频追踪技术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、核心应用领域
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。
镇痛与病症研究
分析神经性镇痛动物模型的步态参数（如支撑时长缩短、足迹压力分布异常）。
运动功能评估
用于脑缺血、脑外伤后运动功能恢复的定量分析，如步频、摆动速度等指标监测。
三、技术优势与创新
全自动化与高通量
系统支持多通道实验（如16只动物同步分析），避免人工干预误差，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，突破传统平面分析的局限。
灵活性与可扩展性
支持自定义实验指标（如远趾端开口距、脚爪朝向），适配旷场、迷宫等多种行为学实验模块。
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、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
五、典型应用场景示例
神经类病症模型：帕金森氏病、阿尔茨海默病、脊髓损伤等运动功能障碍评估。
镇痛与病症模型：通过压力分布差异量化镇痛程度或关节损伤。
药品研发：评估神经类病药或镇痛剂对步态功能的效果。