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、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。
核心技术架构：多模态融合的精细行为解析
1.硬件系统：动态捕捉与压力传感一体化
高速光学追踪：配备120帧/秒高清摄像机（分辨率≥1280×1024）和3D骨骼点定位技术，可识别前肢、后肢、躯干等14个关键骨骼点，追踪三维空间运动轨迹（如踝关节角度波动、足趾离地角度），误差＜0.2mm。
压力敏感跑道：采用绿色荧光足迹增强技术压力分布检测模块，实时记录足爪触地面积、压力峰值及重心转移特征，区分患侧/健侧肢体的负重差异（如关节病模型患侧支撑时长缩短20%-30%）。
2.AI算法：从特征提取到行为分类
深度学习模型：基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），自动识别步态周期（步幅、步频、支撑/摆动时长）、协调性指标（同源/同侧/对侧肢体周期比值）及稳定性参数（双支撑时相、正常步序比）。
动态时间规整（DTW）：对比模型动物与正常对照组的步态曲线，量化神经损伤导致的步序紊乱（如帕金森模型出现“旋转型步序”）或关节病引发的避痛行为（如足趾开口距缩小）。
神经损伤评估：从宏观运动到微观修复
1.核心分析指标
运动学参数
步行周期延长（帕金森模型较正常组增加23%）、步幅缩短（脊髓损伤模型下降18%）；
关节角度异常：如坐骨神经损伤后，踝关节跖屈角度从正常的15°±3°降至8°±2°。
功能恢复追踪
坐骨神经功能指数（SFI）：通过足印长度、宽度及足趾开口距计算，评估神经再生效果（SFI值越接近0，功能恢复越好）；
动态协调分析：小脑损伤模型的“摆动时长缩短”提示共济失调，而脑外伤后“三支撑时相增加”反映重度运动障碍。
2.应用场景
脊髓损伤模型：评估干细胞移植后步频恢复速率双支撑时相占比（正常＜15%，损伤初期＞30%）；
帕金森模型：检测“冻结步态”特征（步长变异系数＞25%）及药品干预后的步序正常指数提升（从50%升至80%）。
关节病模型评估：镇痛行为的客观量化
1.关键痛觉相关指标
负重不均衡量化
患侧后肢支撑时长缩短20%-30%压力峰值下降40%以上
足迹面积差异：关节病模型患侧足迹面积较健侧减少15%-20%，提示避重行为。
运动模式改变
步速降低（从正常15cm/s降至8cm/s）、足趾离地角度减小（从12°-15°降至5°-8°）（搜索结果1、5）；
步态对称性破坏：对侧协调性比值偏离正常范围（0.9-1.1），提示跛行特征（搜索结果4）。
2.药品评估价值
镇痛药品（如塞来昔布）干预后，可监测到患侧支撑时长恢复10%-15%压力分布差异缩小至10%以内，为药效评价提供客观数据。
平台优势与实验设计建议
1.技术亮点
多参数整合：同步分析60余种步态指标（如推进指数、摩擦参数）及生理数据（心率、体温），支持“运动-镇痛-神经功能”关联分析；
高通量与自动化：支持16只动物同步检测，数据采集至报告生成全流程自动化，减少人工误差。
2.实验优化策略
适应性训练：实验前3天每日训练10分钟，降低动物应激导致的步态变异；
对照设置：建议纳入“假手术组”和“阳性药品对照组”，通过双支撑时相变化率压力分布动态变异系数验证模型稳定性。
典型数据输出示例
步幅长度（mm）： 正常对照组85±5 ；神经损伤模型组58±4 ；关节病模型组70±6
支撑时长比（患侧/健侧）：正常对照组1.0±0.1；神经损伤模型组0.6±0.1；关节病模型组0.7±0.1
正常步序比（%）：正常对照组95±3；神经损伤模型组60±5；关节病模型组80±4
大小鼠步态分析系统通过“微观动作-宏观步态-生理指标”的多维度分析，为神经损伤和关节病模型研究提供了从机制探索到药品评估的完整解决方案。
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