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、神经痛、关节炎、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。

　　采用深度学习算法（如目标检测、三维姿态分析）实时追踪动物鼻尖、尾根及四肢等14个关键骨骼点，捕捉三维空间运动轨迹（如偏航角、翻滚角）。

　　结合高速摄像机（≥120帧/秒）和压力敏感玻璃跑道，通过AI识别足迹技术记录足印面积、压力分布等细节。

　　集成无线微型惯性传感器同步采集三维加速度、角速度及生理指标（如体温、心率），与视频数据融合分析。

　　支持数据云端存储，自动生成60余种步态参数（如步幅、步频、支撑/摆动相比值）。

　　通过足趾开口距、步序规律指数等指标量化神经损伤或退行病（如帕金森氏症）的运动功能障碍。

　　动物选择：推荐C57BL/6J小鼠（12-14周龄），每组≥8只，雌雄分笼饲养。

　　环境适应：测试前2天将动物移入实验环境，每天自由探索30分钟以减少应激。

　　数据集构建：采集足印序列、运动轨迹及生理数据，人工标注关键骨骼点（如腕关节、踝关节）。

　　交叉验证：对比AI分析结果与人工校验数据，确保步态参数误差5%。

　　环境控制：温度22-25℃、湿度40-60%、噪音50 dB，避免环境干扰导致数据偏差。

　　该系统通过AI与多模态传感技术融合，为神经科学及药理学研究提供高精度、高通量的定量分析工具。

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