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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一、系统对非典型步态的适应性分析
算法鲁棒性
采用深度学习神经网络(如3D姿态分析)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。对于倒退行走,算法会通过足印压力分布特征(如后肢压力峰值前移)进行行为模式识别。
硬件性能保障
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。无线惯性传感器可补偿视觉盲区,在动物腾空期维持运动轨迹连续性。
二、非典型步态下的数据修正机制
动态阈值调整:当检测到步频>15步/秒(正常步频的2倍)时,系统自动切换至高帧率模式(240帧/秒)并启用运动模糊补偿算法。
异常行为过滤: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。
人工校验接口:支持逐帧修正爪印分类错误,修正后系统会重新训练局部模型以提升后续检测精度。
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三、应用场景验证
神经损伤模型
在脊髓损伤小鼠的异常步态(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)。
药效评价
阿片类药诱导的兴奋性行为(如频繁转圈)可通过三维热图压力分布差异(p<0.01)与正常步态区分。
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