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、神经类痛、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。

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1. 核心技术逻辑

依托高分辨率相机（帧率可达120fps），结合预训练的神经网络模型，自动识别分割动物四肢、躯干等关键部位，实时输出每一步的足印坐标、接触时长、摆动周期等数据，无需人工手动标注，大幅降低人为误差。

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2. 核心评估参数

  • 时空步态参数：步长、步宽、足印面积、站立相/摆动相占比、步态周期
  • 运动动力学参数：足底压力分布、行走速度、肢体协调性、转弯角度
  • 姿态特征：关节角度变化、躯干摆动幅度、足爪离地高度

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3. 主流应用场景

  • 神经损伤类研究：脊髓损伤、周围神经损伤后，可通过步态不对称性、足拖曳时长等指标，准确评估神经功能恢复程度
  • 神经退行病：帕金森、小脑性共济失调模型中，捕捉步幅缩短、步态不稳、肢体震颤对应的特征性步态异常
  • 其他病领域：中风、脑外伤、关节病、神经类痛研究中，量化痛觉引发的跛行、负重减少等行为学改变
  • 药品效果评价：用于促神经恢 复、运动功能类药品的体内药效初筛，对比给药前后步态参数的幅度
  • 脑血管病研究：在中风动物模型中，系统可追踪运动功能恢复过程，准确评估康 复效果，为中风后康 复 方案优化、新型治 疗手段研发提供数据依据。