mt5:大鼠小鼠步态分析系统能否准确量化足部旋转角度、基底支撑宽度

帮助中心 2025-11-21 17:09

　　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、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。

　　视觉追踪：采用120帧/秒高速摄像机记录动物运动轨迹，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)

　　系统具备全自动化分析能力，基于AI的目标检测、特征匹配算法实现多动物同步追踪，自动生成60余种步态参数。

　　技术实现：采用深度学习神经网络算法，结合动物行为数据库，实现全自动化行为追踪，通过多点识别技术(头部、四肢、尾根等14个关键部位)准确捕捉动物三维空间运动轨迹

　　精度数据：系统对步态微小变异(如足趾开口距误差0.2mm)的识别率达90%以上

　　技术指标：支撑间距增宽(2.5cm)可识别小脑退化导致的平衡障碍

　　应用价值：该参数能检测脊髓单侧损伤或坐骨神经损伤，步长差异(双侧差15%)或足印角度变化(30°)也有助于诊断

　　技术特点：现代步态分析系统融合足印图像增强技术与高速摄像系统，可捕捉超60项核心指标，包括摆动时长等

　　应用场景：在神经损伤小鼠的异常步态(如拖行、跳跃)中，系统仍能准确量化相关参数

　　时间参数：步行周期、支撑时长、摆动时长的毫秒级变化可反映运动协调性异常，误差5ms

　　动态追踪：120帧/秒高速摄像机和压力敏感玻璃跑道可捕捉0.5ms级足部触地事件

　　算法鲁棒性：采用深度学习神经网络可动态调整关键骨骼点追踪策略，即使动物出现快速奔跑(速度1m/s)或跳跃(腾空高度10cm)，系统仍能通过时序预测算法维持90%以上的追踪准确率

　　硬件保障：120帧/秒高速摄像机配合压力敏感玻璃跑道，可捕捉到0.5ms级的足部触地事件，确保快速运动时足迹数据不丢失

　　数据修正：通过步序规律指数(正常值0.8)和肢体协调性参数(如左右前肢摆动相位差10°)自动剔除无效数据

　　帕金森模型研究：系统可检测到早期步长缩短(减少5%)和支撑时相占比下降(3%)，早于行为学显性症状

　　神经性镇痛模型：足印压力分布差异(p0.01)能区分阿片类药诱导的兴奋性步态与正常步态

　　脊髓损伤模型：在异常步态(如拖行、跳跃)中，系统仍能准确量化足趾开口距(误差0.2mm)和支撑时长(误差5ms)

　　AI大小鼠步态精细行为分析系统能够准确量化的三个参数(足部旋转角度、基底支撑宽度和摆动高度)，测量精度达到临床研究要求水平。对于足拖拽指数这一特定参数，系统虽未直接提供，但可通过测量相关替代参数(SFI、推进指数等)实现类似功能评估。系统在非典型步态下仍能保持高测量稳定性，为各类动物模型研究提供可靠数据支持。