小鼠面部运动是脑与生理状态的无创窗口，但现有方法存在空间/时间分辨率不足、仅追踪单侧/局部区域、无法全脸3D捕捉的缺陷，难以解析微小、快速的面部动态。近日，冷泉港实验室Xun Helen Hou在Nature Neuroscience杂志发表相关研究论文。研究设计了Cheese3D计算机视觉系统，通过六相机阵列实现小鼠全脸 100Hz 高帧率 3D 运动捕捉，以亚毫米级精度提取27 个面部关键点与17 项 3D 几何特征，显著降低追踪抖动，可精准解析麻醉深度、咀嚼行为、脑干神经调控等生理过程，为小鼠面部运动与脑-体状态关联研究提供高灵敏度、可解释的无创分析工具。
Cheese3D技术流程能以100赫兹的高频捕捉并分析小鼠全脸同步运动，其搭载三组共六台高速相机，分别拍摄小鼠正面、侧面及斜上方半侧面部，实验中小鼠安置在特制通道内、头部轻量固定，既保证自然活动又能清晰拍摄全脸，六台相机画面经时间同步和标定校准后，结合27个可重复标注的面部关键点位及两种主流无标记姿态算法，可还原小鼠全脸三维动态；相较于传统二维分析只能捕捉单一平面动作、难以直观解读的弊端，该技术基于面部解剖结构提取17项三维几何指标分区量化面部动作且经高精度3D扫描仪验证了测量精度，同时六台相机缺一不可，其冗余设计还能规避小鼠舔毛、实验操作等导致的面部遮挡问题，兼顾空间与时间精度，解决了啮齿类动物面部运动检测的短板。
为了验证 Cheese3D 能捕捉到极其微小的面部动作，研究团队在小鼠麻醉不动时专门测量了关键点抖动（也就是追踪误差）。因为普通 2D 追踪和神经网络容易受纹理、光照影响产生抖动，用滤波又会丢失快速动作信息，而 Cheese3D 的3D 多视角重建可以靠多相机冗余直接把抖动压到很低。实验结果显示，不做任何滤波的情况下，3D 关键点的抖动远小于 2D 追踪，也明显优于常用的Facemap工具。团队还根据抖动大小确定了噪声和真实运动的分界线，保证 Cheese3D 能稳定识别出真正微弱、快速的面部活动。
为了验证Cheese3D能捕捉到有生理意义的细微面部动作，作者监测了小鼠从麻醉中苏醒的过程。麻醉期间会出现胡须微动等很轻微的动作，这些是苏醒的信号，但因为动作太小，普通设备很难精准追踪。用Cheese3D结合降噪阈值成功检测到了这些微弱运动，清晰看到不同面部区域在麻醉和苏醒时的变化规律。作者还发现，耳朵、眼睛等面部特征会随麻醉时间呈现稳定变化，像“计时器”一样，用这些特征预测麻醉时长，准确度几乎和脑电图（EEG）一样高。进一步模型分析显示，面部特征能有效反映脑电信号变化，在二次注射实验中，这些特征还能准确区分麻醉加深和生理盐水对照组，说明它可以无创、实时地监测麻醉深度。
此外，作者还用咀嚼这种大幅度动作测试了系统。小鼠咀嚼时口腔内部无法直接观察，以往只能用侵入式方法检测，而Cheese3D可以通过外部面部运动，直接、无创地分析咀嚼的完整过程和运动规律。
作者通过脑干电刺激与在体电生理记录验证了 Cheese3D 能高精度关联小鼠面部运动与脑干神经活动：研究先对脑干运动网络进行精准电刺激，发现 Cheese3D 不仅能检测到小至 2.66 微米的细微面部运动，还能区分不同刺激位点与强度引发的局部或复合面部反应，并观测到面部左右侧的运动不对称性；随后在清醒小鼠上同步记录脑干电信号与面部运动，发现脑桥尾侧网状核存在对耳部运动特异响应的神经元，模型预测效果显著；这些结果充分证明 Cheese3D 具备超高时空精度，可将脑干神经元活动与面部运动对应，能够捕捉极其细微的面部动作差异，是解析面部运动神经调控机制的关键工具。
总 结
该研究建立了Cheese3D，实现小鼠全脸三维精细运动的高灵敏捕捉与分析，为无创解读小鼠脑状态、生理过程及情绪变化提供了全新定量工具，填补了传统方法无法全脸、高精度、动态追踪小鼠面部运动的空白。
论文链接：https://doi.org/10.1038/s41593-026-02262-8
来源 | Nature Neurosci、brainnews
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