大小鼠步態精細行為分析系統，深度學習助力輕松完成運動行為評估

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。

一、核心技術支撐

系統核心依托兩大關鍵技術，實現步態行為的精細化解析，打破傳統人工分析的局限，提升實驗效率與數據準確性：

AI深度學習神經網絡算法：內置高精度目標識別模型，可自動識別大小鼠軀體、四肢關節及爪印特征，準確捕捉行走過程中的細微動作，無需人工干預即可完成步態參數的自動提取與分析，避免人工評分的主觀性誤差，確保數據的客觀性與可重復性。

云計算技術：搭載云計算模塊，支持海量實驗數據的快速處理、存儲與同步，可實現多組實驗數據的并行分析，大幅縮短數據處理周期；同時支持多終端訪問，方便科研人員隨時隨地查看、導出實驗結果，提升研究工作的便捷性。

二、核心功能定位

系統核心功能是對大小鼠的步態及運動行為進行精細化評估，具體可實現：

快速追蹤：實時捕捉大小鼠自然行走、運動過程中的完整軌跡，準確識別步態周期、肢體擺動幅度等細微行為變化；

精細分析：自動量化步長、步頻、步幅、支撐時相、擺動時相、足壓分布、重心偏移等多項核心步態參數，全面反映動物運動功能狀態；

數據可視化：生成直觀的步態軌跡圖、參數統計圖表，支持組間對比、縱向追蹤分析，清晰呈現實驗動物的運動功能變化趨勢；

便捷：支持多只動物同時檢測，搭配智能化操作界面，一鍵完成實驗設置、數據采集與分析，降低科研人員操作門檻。

三、廣泛應用領域

系統憑借準確的步態分析能力，廣泛應用于各類與運動功能、神經功能相關的科研領域，尤其適配以下研究場景：

神經損傷類研究：脊髓損傷、腦卒中（腦缺血）、腦外傷、周圍神經損傷等模型的運動功能評估，追蹤損傷后進程及干預效果；

神經退行病研究：帕金森氏癥、小腦性共濟失調等病的步態異常分析，為病癥機制研究及藥效篩選提供數據支撐；

鎮痛與病癥相關研究：神經類病癥、關節病等模型的運動行為評估，分析鎮痛及病癥對動物步態、運動能力的影響；

其他相關研究：可拓展應用于神經保護劑、干預方案等的效果評估，為生命科學、醫藥研發等領域提供多元化的實驗工具支持。

四、產品核心價值

替代人工觀測，規避主觀誤差：傳統步態分析依賴人工記錄足印、估算步幅，主觀性強且效率低，系統通過自動化追蹤與算法分析，確保數據的客觀性與一致性；

捕捉細微特征，提升評估維度：傳統方法難以捕捉步態的細微變化，系統可量化多維度參數，為病癥早期病變、藥品微小效果的評估提供可能；

縮短實驗周期，支撐大規模研究：云計算與自動化分析大幅縮短數據處理時間，同時支持多動物并行分析，滿足大規模樣本的實驗需求，為高通量藥品篩選提供技術保障。