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、神经类痛、关节病、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。
一、时空参数异常特征
步行周期（Gait Cycle）
延长（>正常值20%）：提示运动迟缓，如帕金森模型因黑质多巴胺能神经元退化导致周期显著延长；缩短则反映运动亢奋或焦虑行为。
支撑时长（Stance Duration）
延长：标志痛觉回避（如关节病模型患肢延长50%）；缩短提示肌张力增高或步频加快。
摆动时长（Swing Duration）
缩短：提示协调性下降（小脑损伤模型缩短30%）；延长可能因肌无力或关节活动受限。
典型症病阈值：
帕金森模型：步幅缩短30–40%、步频下降17–22%
神经类痛模型：患肢支撑时长缩短≥40%
二、协调性与步序模式病理分型
十字型（Cruciate）：RF→LF→RH→LH ；健康动物协调步态，反映脊髓模式发生器正常
旋转型（Rotate）：RF→LF→LH→RH；单侧小脑/基底节损伤（帕金森典型表现）
交替型（Alternate）：RF→RH→LF→LH；脑卒中或脊髓损伤运动控制异常
稳定性异常：
帕金森模型双支撑时相占比>正常值2倍（步态冻结）；肌萎缩侧索硬化（ALS）终末期出现三支撑时相升高。
三、神经功能与压力动态指标
功能指数计算
坐骨神经指数（SFI）：公式为 -38.3×(EPL-NPL)/NPL + 109.5×(ETS-NTS)/NTS + 13.3×(EIT-NIT)/NIT - 8.8，正常值≈-10，≤-60提示严重损伤。
足趾开口距（Toe Spread）：用于计算腓神经指数（PFI），评估足下垂程度。
压力分布异常
关节病模型：制动指数升高（触地减速延长）、足印接触面积缩小25–30%。
脊髓损伤：推进指数降低（蹬地力量减弱）。
四、病症特异性步态表型
帕金森：步幅缩短、旋转型步序主导；步幅减少30–40%
脊髓损伤：后肢拖曳、推进时长减少；摆动速度延缓>50%
神经类痛：患肢避痛步态（支撑短、压力不对称）；患/健肢压力差>35%
关节病：接触面积缩小、步态僵硬 制动指数升；20–30%
五、核心分析设备与技术
光学反射系：通过玻璃板折射足印光信号，自动识别时空参数与压力分布，支持双向行走分析。
ZL-AI-BT：AI驱动分析60余种指标，支持3D步态重建与自动计算神经功能指数。
多维度捕捉系统
结合底面与侧面视角，同步分析足印轨迹与关节运动学参数。
取消行走限制，捕捉自然状态步态。
六、实验标准化要点
环境控制
温度22–25℃、湿度40–60%、噪音<50 dB，漫反射光源防眩光。
步行台需10%酒精擦拭除气味干扰。
数据采集规范
行走≥3次/动物，高速摄像机帧率≥120 fps、分辨率≥1280×1024。
模型适配：帕金森先选A53T转基因鼠，镇痛模型关注压力不对称性。
技术进展：AI算法实现自动化足印分类步态模式诊断，如ZL-AI-BT系统 。
该分析通过时空-压力-协调性多维参数关联病理机制，为神经退行病、镇痛等研究提供不可替代的工具，但需结合平衡木实验验证运动协调性。
