曠場系統能否在評估其殘留的探索行為時避免運動障礙對指標的干擾

AI大小鼠曠場精細行為分析系統通過“運動能力基線校準”和“焦慮特異性指標提取”，能在評估探索行為和焦慮狀態的同時，排除運動障礙的干擾。核心在于將“整體活動量”與“目標導向行為”分離，通過多維度參數組合定位真正的焦慮或探索異常。

核心抗干擾機制：運動與焦慮指標的解耦

1. 運動能力基線校準

• 關鍵參數
• 總移動距離/速度：作為運動功能的基礎指標（正常小鼠5分鐘內總距離3-5m，速度8-12cm/s），運動障礙模型（如脊髓損傷）該值降至＜1.5m，系統自動觸發“運動功能異常標記”
• 區域訪問頻次：運動障礙鼠對中心區/邊緣區的訪問頻次比（正常1:3）顯著降低（如1:5），但焦慮模型的訪問頻次比正常，僅中心區停留時間占比減少（從20%降至＜10%）。
• 校準方法
• 引入“探索效率指數”（=中心區探索時間/總移動距離），運動障礙鼠該指數正常（因總距離減少但中心區探索比例正常），焦慮模型該指數顯著降低（中心區探索減少且總距離正常）。

2. 焦慮特異性指標提取

空間分布參數：焦慮模型特征中心區停留時間占比＜10%，邊緣區占比＞80%；運動障礙模型特征中心區占比正常（15-20%），但總移動距離少；AI算法價值區分“不想去中心”（焦慮）與“去不了中心”（運動障礙）。

精細行為參數：焦慮模型特征直立次數減少（＜3次/5分鐘）、理毛頻率增加（＞5次/5分鐘）；運動障礙模型特征直立次數正常（5-8次），理毛頻率正常；AI算法價值通過非運動類行為判斷焦慮狀態，不受運動能力影響

動態軌跡特征：焦慮模型特征軌跡集中在角落（熱圖呈“環狀分布”），進入中心區后立即退回；運動障礙模型特征軌跡隨機但覆蓋范圍小（熱圖呈“局部聚集”）；AI算法價值軌跡熵值分析：焦慮模型熵值低（0.4-0.6），運動障礙熵值高（0.8-1.0）。

AI技術突破：從“活動量”到“行為質量”

1. 多骨骼點三維姿態分析

• 14個關鍵骨骼點追蹤（鼻尖、四肢關節、軀干中心等），通過“主動探索動作識別”（如前肢離地≥1cm的直立、鼻尖朝向中心區的嗅探）區分“有目的的探索”與“無目標的移動”：
• 焦慮模型：主動探索動作占比＜20%（正常30-40%）；
• 運動障礙模型：主動探索動作占比正常（30%），但總動作次數減少（因運動能力限制）。

2. 時序行為模式學習

• LSTM神經網絡識別“焦慮特有的行為序列”：如“邊緣區快速穿梭→中心區短暫試探→立即退回”的循環模式，與運動障礙的“緩慢隨機移動”模式差異顯著，區分準確率達92%

實證數據與干擾排除案例

1. 模型對比實驗

• CUMS抑郁焦慮模型
• 總移動距離正常（4.2m/5分鐘），中心區占比8%，直立次數2次，理毛頻率6次，探索效率指數0.02（低）；
• 脊髓損傷運動障礙模型
• 總移動距離1.2m，中心區占比18%（正常），直立次數5次（正常），探索效率指數0.15（正常），AI系統通過“探索效率指數”和“精細行為參數”成功區分兩者。

2. 藥品干預驗證

• 抗焦慮藥（地西泮）：僅提高焦慮模型的中心區占比（從8%→18%），對運動障礙模型無效；
• 運動增強劑（咖啡因）：僅增加運動障礙模型的總移動距離（從1.2m→2.5m），不影響焦慮指標（中心區占比仍18%）。

? 實驗設計建議

1. 預實驗篩選
2. 先進行5分鐘基礎曠場測試，排除總移動距離＜2m的運動障礙個體（尤其老年鼠或神經損傷模型）；
3. 參數組合策略
4. 核心指標組合：中心區停留時間占比+直立次數+探索效率指數，三者聯合判斷可將干擾排除率提升至95%；
5. 動態閾值設置
6. 根據品系基線（如C57BL/6J正常中心區占比20±5%），為運動障礙模型設置“運動校正閾值”（如總距離每減少1m，中心區占比閾值下調5%）。

結論

AI曠場精細行為分析系統通過“運動基線校準+焦慮特異性指標+三維姿態分析”，能有效排除運動障礙對探索行為和焦慮評估的干擾。其核心價值在于：

1. 區分行為本質：從“是否移動”深入到“為何移動”，避免將“動不了”誤判為“不想動”；
2. 多參數交叉驗證：結合空間分布、精細行為和軌跡特征，構建抗干擾的焦慮/探索評估模型；
3. 適配模型：為老年鼠、神經損傷等伴隨運動障礙的模型研究提供可靠行為學數據。