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AI大小鼠步态精细行为分析系统对不同造模程度的大小鼠具备通用性，且可准确区分轻度脊髓损伤、早期帕金森、重度关节病三类模型的步态差异。
一、跨造模程度的通用性基础
- 全品类模型覆盖：系统明确支持脊髓损伤、帕金森、关节炎等不同类型、不同损伤程度的大小鼠运动障碍模型，适配性覆盖从轻度早期到重度晚期的全病程研究场景。
- 大小鼠通用设计：系统的骨骼点追踪、多模态数据采集算法同时兼容小鼠和大鼠的体型特征，无需针对不同物种单独调整核心分析逻辑。
二、三类典型模型的步态差异区分能力
- 轻度脊髓损伤模型
- 系统可准确捕捉后肢拖行导致的足趾开口距变异，测量误差<0.2mm，识别率达90%以上。
- 可量化后肢支撑时长缩短、步幅不对称性升高等细微异常，即使是轻度损伤的亚临床步态变化也能被检出。
- 早期帕金森模型
- 专门针对帕金森特征优化，可准确量化“步态冻结”现象，记录从正常行走到突然停顿的过渡时间。
- 能识别早期阶段的步幅缩短、步宽异常增大、肢体协调性下降等隐匿性步态改变，为早期病理研究提供敏感指标。
- 重度关节炎模型
- 通过压力敏感跑道采集足印面积、平均压力、重心偏移等动力学参数，准确反映关节痛导致的负重回避行为。
- 可量化步幅缩短、支撑时长异常增加等特征，区分关节损伤与神经源性步态异常的不同来源。
三、核心技术支撑区分精度
- 三维骨骼点追踪：通过CNN自动识别14个关键骨骼点，突破传统二维分析局限，捕捉偏航角、翻滚角等纵向细微运动参数。
- 60余种多维步态指标：同步输出时空、动力学、协调性、压力分布四大类参数，从不同维度放大不同模型的步态特征差异。
- 多模态数据融合：整合高速视频、压力传感、惯性传感器数据，避免单一维度数据的误判，进一步提升不同造模程度的区分准确率。
四、核心应用领域
- 神经类病模型研究：用于帕金森、阿尔茨海默病、脊髓损伤、脑外伤等模型的运动功能障碍评估，量化神经损伤程度与恢复进程。
- 痛觉与关节病模型研究：通过足底压力分布差异，准确量化动物痛觉程度或关节损伤情况，解决痛觉、关节损伤难以直观量化的科研痛点。
- 新药研发药效评估：作为神经修 复类药、镇痛剂研发的核心检测设备，客观量化药品干预前后的步态改 善效果，为新药评价提供可靠数据支撑。
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