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、神经性疼痛、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。
技术核心
这套系统之所以能实现“精细”分析，关键在于多模态技术的融合：
- AI视觉追踪与三维姿态解析：系统通过高速摄像机（如120帧/秒）捕捉动物自然行走的足印，并利用深度学习算法，能自动识别出鼻尖、尾根、四肢关节等关键骨骼点。这突破了传统二维平面分析的局限，可以追踪三维空间中的运动轨迹，甚至捕捉到身体的俯仰角、翻滚角等细微姿态变化。
- 多传感器数据融合：除了视觉信息，系统还常集成压力敏感玻璃跑道和无线惯性传感器。压力传感能估算足底压力分布，而惯性传感器则能同步监测三维加速度、角速度，甚至心跳、体温等生理参数，将运动学与生理学数据整合分析。
- 云计算与自动化：基于B/S架构的云平台，让研究人员可以用电脑、平板随时访问数据。系统能自动完成从数据采集、特征识别到生成60余种步态参数报告的全流程，支持多只动物并行分析，大大提升了实验通量。
应用价值
这套系统在神经科学和药理学研究中价值显著，主要体现在对运动功能损伤的准确量化：
- 神经退行病研究：在帕金森模型中，系统能早期检测到步幅缩短、步宽增大、双支撑时相占比升高等特征性步态变化，可能比传统行为学方法早2-3个月发现运动异常。对阿尔茨海默病模型，则能分析其步态协调性下降与认知损伤的关联。
- 神经损伤与再 生评估：对于脊髓损伤，可以通过分析双侧支撑时长的对称性、推进指数等参数，准确量化损伤程度并长期追踪干细胞或药品干预后的恢复进程。在脑外伤、中风等研究中，也能动态监测步频、步幅的恢复趋势。
- 痛觉与骨骼肌肉病研究：在关节病或神经性疼痛模型中，系统能通过2D/3D热图可视化足底压力分布的变化，量化镇痛药的效果。比如，可以观察到患侧肢体的负重减少和步态不对称。
- 药品筛选与基因功能研究：高通量的特性使其非常适合大规模药品筛选，能客观评价候选药品对运动功能的改 善效果。同时，通过对比基因编辑动物与野生型个体的步态差异，可以揭示特定基因在运动控制中的作用。
实验的关键考量
要获得可靠的数据，一些实验细节也很重要：
- 动物准备：通常推荐使用特定品系和年龄的小鼠（如12-14周龄的C57BL/6J），并提前2-3天让动物适应实验环境，每天自由探索30分钟，以减少应激。
- 诱导自然行走：与强制性的跑步机不同，步态分析系统多采用“主动步态”设计，通过在步道末端设置家笼或食物奖励，诱导动物自然、主动地行走，这样更能反映其真实的运动能力。
- 数据采集：每只动物需要完成至少3次有用、匀速的行走，系统会自动排除跳跃、停顿等无效片段，确保分析结果的准确性。
