神經損傷與關節病步態評估系統—大小鼠精細運動行為 AI 分析平臺

大小鼠步態精細行為分析系統是通過AI賦能深度學習神經網絡算法，結合云計算技術，能夠快速追蹤并分析動物的目標行為；用于評估大小鼠步態和運動行為的設備，廣泛應用于髓損傷和其他神經損傷、關節病、中風，帕金森氏癥、小腦性共濟失調、腦外傷、周圍神經損傷等領域。

核心技術架構：多模態融合的精細行為解析

1.硬件系統：動態捕捉與壓力傳感一體化

高速光學追蹤：配備120幀/秒高清攝像機（分辨率≥1280×1024）和3D骨骼點定位技術，可識別前肢、后肢、軀干等14個關鍵骨骼點，追蹤三維空間運動軌跡（如踝關節角度波動、足趾離地角度），誤差＜0.2mm。

壓力敏感跑道：采用綠色熒光足跡增強技術壓力分布檢測模塊，實時記錄足爪觸地面積、壓力峰值及重心轉移特征，區分患側/健側肢體的負重差異（如關節病模型患側支撐時長縮短20%-30%）。

2.AI算法：從特征提取到行為分類

深度學習模型：基于卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），自動識別步態周期（步幅、步頻、支撐/擺動時長）、協調性指標（同源/同側/對側肢體周期比值）及穩定性參數（雙支撐時相、正常步序比）。

動態時間規整（DTW）：對比模型動物與正常對照組的步態曲線，量化神經損傷導致的步序紊亂（如帕金森模型出現“旋轉型步序”）或關節病引發的避痛行為（如足趾開口距縮小）。

神經損傷評估：從宏觀運動到微觀修復

1.核心分析指標

運動學參數

步行周期延長（帕金森模型較正常組增加23%）、步幅縮短（脊髓損傷模型下降18%）；

關節角度異常：如坐骨神經損傷后，踝關節跖屈角度從正常的15°±3°降至8°±2°。

功能恢復追蹤

坐骨神經功能指數（SFI）：通過足印長度、寬度及足趾開口距計算，評估神經再生效果（SFI值越接近0，功能恢復越好）；

動態協調分析：小腦損傷模型的“擺動時長縮短”提示共濟失調，而腦外傷后“三支撐時相增加”反映重度運動障礙。

2.應用場景

脊髓損傷模型：評估干細胞移植后步頻恢復速率雙支撐時相占比（正常＜15%，損傷初期＞30%）；

帕金森模型：檢測“凍結步態”特征（步長變異系數＞25%）及藥品干預后的步序正常指數提升（從50%升至80%）。

關節病模型評估：鎮痛行為的客觀量化

1.關鍵痛覺相關指標

負重不均衡量化

患側后肢支撐時長縮短20%-30%壓力峰值下降40%以上

足跡面積差異：關節病模型患側足跡面積較健側減少15%-20%，提示避重行為。

運動模式改變

步速降低（從正常15cm/s降至8cm/s）、足趾離地角度減小（從12°-15°降至5°-8°）（搜索結果1、5）；

步態對稱性破壞：對側協調性比值偏離正常范圍（0.9-1.1），提示跛行特征（搜索結果4）。

2.藥品評估價值

鎮痛藥品（如塞來昔布）干預后，可監測到患側支撐時長恢復10%-15%壓力分布差異縮小至10%以內，為藥效評價提供客觀數據。

平臺優勢與實驗設計建議

1.技術亮點

多參數整合：同步分析60余種步態指標（如推進指數、摩擦參數）及生理數據（心率、體溫），支持“運動-鎮痛-神經功能”關聯分析；

高通量與自動化：支持16只動物同步檢測，數據采集至報告生成全流程自動化，減少人工誤差。

2.實驗優化策略

適應性訓練：實驗前3天每日訓練10分鐘，降低動物應激導致的步態變異；

對照設置：建議納入“假手術組”和“陽性藥品對照組”，通過雙支撐時相變化率壓力分布動態變異系數驗證模型穩定性。

典型數據輸出示例

步幅長度（mm）： 正常對照組85±5 ；神經損傷模型組58±4 ；關節病模型組70±6

支撐時長比（患側/健側）：正常對照組1.0±0.1；神經損傷模型組0.6±0.1；關節病模型組0.7±0.1

正常步序比（%）：正常對照組95±3；神經損傷模型組60±5；關節病模型組80±4

大小鼠步態分析系統通過“微觀動作-宏觀步態-生理指標”的多維度分析，為神經損傷和關節病模型研究提供了從機制探索到藥品評估的完整解決方案。