大小鼠步态精细行为分析系统综述

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

技术原理

AI与深度学习算法：通过目标检测、特征匹配、三维姿态分析等技术，结合动物行为数据库实现全自动化追踪。

多点识别技术：捕捉头部、四肢、尾根等14个关键部位的三维空间运动轨迹，支持自然光/灯光环境下的稳定追踪。

硬件集成：高速摄像机（165帧/秒）、压力敏感玻璃跑道、无线微型惯性传感器（监测加速度、角速度、生理指标）等。

核心功能

高精度数据采集：通过荧光足迹增强技术记录步幅、压力分布等细节。

多维度分析：结合视频追踪与传感器数据，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）。

云计算与协同：基于B/S架构的云平台支持多终端访问，实现高通量数据处理。

二、技术优势与创新

自动化与高通量

支持多通道实验（如16只动物同步分析），减少人工干预误差。

封闭式结构设计隔绝外界干扰，优化实验稳定性。

三维空间分析

捕获俯仰角、翻滚角等纵向指标，突破传统平面分析局限。

多骨骼点识别与3D姿态分析技术，准确跟踪四肢、尾部等部位的三维运动轨迹。

三、实验数据指标

基础步态参数

步行周期、步幅长度、步频、支撑时长、摆动时长。

协调性与压力分布

同侧/对侧协调性、足迹面积、压力分布。

三维姿态与生理指标

肘部/髋部伸展距离、踝关节角度标准差、体温、心跳。

四、应用场景

神经损伤与退行病

评估脊髓损伤、帕金森、阿尔茨海默病模型的步态异常（如运动协调性降低、步幅变化）。

镇痛与镇痛研究

分析神经性镇痛模型的支撑时长缩短、足迹压力异常。

药品研究

监测脑缺血、脑外伤后运动功能恢复（如步频、摆动速度）。

五、注意事项

实验准备：需适应期训练动物，确保设备校准与环境控制。

数据验证：通过交互式爪印纠正功能提高检测精度。

伦理关怀：避免动物应激，减少实验痛苦。