武汉大学-ZL-AI-BT AI小鼠步态精细行为分析系统!

AI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。
特点和优势
精度视频采集：系统采用高速摄像机捕捉小鼠的运动过程，确保每一个细微的动作都被准确记录。
智能分析功能：系统内置算法可以自动识别和分类小鼠的足迹，减少人工干预，提高数据准确性。
多参数分析：可以分析步态的各个方面，包括步幅、步频、支撑时间、摆动时间等超过60种指标，反映步态变化。
广泛应用：适用于多种**模型的研究，如神经退化、神经病变、帕金森症、脊髓损伤等
主要部分：
高速摄像机：用于记录小鼠的运动过程。
视频采集分析计算机：处理和存储高速摄像机采集的视频数据。
老鼠步行通道：提供一个标准化的环境，确保小鼠能够在其中行走。
足迹增强板：通过光线全反射现象增强足迹的可见性。
背景增强系统：提供稳定的照明环境，确保视频质量。
诱导箱：帮助大小鼠适应实验环境，顺利通过步行通道。
应用领域
神经**模型：帕金森病、阿尔茨海默病、脊髓损伤等运动功能障碍评估。
疼痛与关节炎模型：通过压力分布差异量化疼痛程度或关节损伤。
药物研发：评估神经修复**或镇痛剂对步态功能的改善效果。