大小鼠步态精细行为分析系统的核心功能与操作要点

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、神经性镇痛、关节炎、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、核心功能

AI驱动的行为追踪

采用深度学习算法（如目标检测、三维姿态分析）实时追踪动物步态，可识别60余项指标（如步幅、步频、支撑/摆动时间比）。

支持多动物同步分析（如16只小鼠并行实验），数据自动生成热力图和3D动画报告。

高精度数据采集

硬件集成高速摄像机（≥120帧/秒）和压力敏感玻璃跑道，结合荧光足迹增强技术，清晰记录足印细节（如压力分布、足迹面积）。

无线惯性传感器同步采集三维加速度、角速度及生理指标（如体温、心率）。

多维度分析模块

时空参数：步行周期、步长、步频、支撑相/摆动相比值。

运动协调性：步序规律指数（如十字型/旋转型步序）、足趾开口距（Toe Spread）。

痛觉评估：足压不对称性检测（如神经性镇痛模型）。

二、操作要点

1. 实验准备

动物选择：推荐C57BL/6J小鼠（12-14周龄），每组≥8只，雌雄分笼饲养。

适应性训练：测试前2天将动物移入实验环境，每天自由探索30分钟。

2. 设备调试

步行台清洁：用10%酒精擦拭透明玻璃台面，避免气味干扰。

光源校准：固定绿色LED侧向光源，确保足印成像对比度均匀。

相机设置：分辨率≥1280×1024，帧率≥100 fps，曝光时间优化。

3. 数据采集

诱导行走：将家笼置于步行台末端作为激励目标，动物自然走向家笼。

有效次数：每只动物需完成≥3次有效行走，排除跳跃或停顿片段。

4. 数据分析

AI自动分析：软件自动识别足印轮廓，计算步态参数（如制动指数、推进指数）。

人工校验：需核对误判的足印类别（前/后肢、左/右侧）。

三、注意事项

环境控制：温度22-25℃、湿度40-60%、噪音<50 dB，避免应激行为。

模型特异性调整：

神经损伤模型：关注步序异常（如旋转型步序）。

痛觉模型：分析患肢支撑时长缩短及避痛步态。

误差控制：同步验证摄像与足压感应时间戳，确保数据一致性。

四、技术拓展

3D步态重建：结合多角度生成运动轨迹模型。

AI行为预测：通过机器学习关联步序模式与病症进展。