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、技术原理与硬件组成

多模态数据采集技术‌

视觉追踪‌：采用120/秒高速摄像机记录动物运动轨迹，技术准确捕捉足印面积、压力分布等细节；

三维姿态分析‌：通过深度学习算法识别鼻尖、尾根及四肢等关键骨骼点，追踪三维空间运动轨迹（如偏航角、翻滚角）；

多传感器融合‌：集成无线微型惯性传感器同步监测三维加速度、角速度及生理参数（心跳、体温）。

智能硬件配置‌

压力敏感玻璃跑道结合光线全反射技术，增强足迹可见性；

标准化步行通道与诱导箱设计，减少环境干扰，提升实验可重复性。

二、核心功能与指标分析

全自动化分析体系‌

基于AI的目标检测、特征匹配算法实现多动物同步追踪（如16只并行分析），支持自定义实验指标（如远趾端开口距）；

自动生成60余种步态参数，包括步幅、步频、支撑时长、推进指数等动力学指标。

多维数据整合‌

结合运动学（步行周期、摆动速度）与生理学数据（体温变化），评估神经功能与药干预效果；

通过2D/3D热图可视化压力分布差异，量化痛或关节损伤程度。

三、典型应用领域

神经退行类病症研究‌

评估帕金森、阿尔茨海默病模型的步态异常（如步宽增大、协调性下降）；

分析脊髓损伤后肢体运动功能恢复进程（如支撑时长变化）。

药研发与基因研究‌

量化镇痛剂对神经性痛模型动物的足迹压力分布效果；

对比基因编辑动物与野生型个体的步态对称性差异，揭示基因对运动功能的影响。

运动损伤与评估‌

监测脑缺血或脑外伤后步频、步幅等指标的动态恢复趋势。

四、技术优势与创新

效率‌：支持多通道高通量实验，数据采集至报告生成全流程自动化，减少人工误差

精度‌：三维空间运动分析突破传统平面追踪限制，捕捉俯仰角等纵向参数

扩展性‌：兼容旷场、迷宫等行为学模块，支持云端数据管理与多终端协同分析

标准化‌：封闭式环境设计配合自适应光源，确保实验条件一致性

该系统通过融合AI、云计算与多模态传感技术，为神经科学及药理学研究提供了高精度、高通量的定量分析工具。