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、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、核心技术支撑
系统核心依托两大关键技术，实现步态行为的精细化解析，打破传统人工分析的局限，提升实验效率与数据准确性：
AI深度学习神经网络算法：内置高精度目标识别模型，可自动识别大小鼠躯体、四肢关节及爪印特征，准确捕捉行走过程中的细微动作，无需人工干预即可完成步态参数的自动提取与分析，避免人工评分的主观性误差，确保数据的客观性与可重复性。
云计算技术：搭载云计算模块，支持海量实验数据的快速处理、存储与同步，可实现多组实验数据的并行分析，大幅缩短数据处理周期；同时支持多终端访问，方便科研人员随时随地查看、导出实验结果，提升研究工作的便捷性。
二、核心功能定位
系统核心功能是对大小鼠的步态及运动行为进行精细化评估，具体可实现：
快速追踪：实时捕捉大小鼠自然行走、运动过程中的完整轨迹，准确识别步态周期、肢体摆动幅度等细微行为变化；
精细分析：自动量化步长、步频、步幅、支撑时相、摆动时相、足压分布、重心偏移等多项核心步态参数，全面反映动物运动功能状态；
数据可视化：生成直观的步态轨迹图、参数统计图表，支持组间对比、纵向追踪分析，清晰呈现实验动物的运动功能变化趋势；
便捷：支持多只动物同时检测，搭配智能化『操作界面』，一键完成实验设置、数据采集与分析，降低科研人员操作门槛。
三、广泛应用领域
系统凭借准确的步态分析能力，广泛应用于各类与运动功能、神经功能相关的科研领域，尤其适配以下研究场景：
神经损伤类研究：脊髓损伤、脑卒中（脑缺血）、脑外伤、周围神经损伤等模型的运动功能评估，追踪损伤后进程及干预效果；
神经退行病研究：帕金森氏症、小脑性共济失调等病的步态异常分析，为病症机制研究及药效筛选提供数据支撑；
镇痛与病症相关研究：神经类病症、关节病等模型的运动行为评估，分析镇痛及病症对动物步态、运动能力的影响；
其他相关研究：可拓展应用于神经保护剂、干预方案等的效果评估，为生命科学、医药研发等领域提供多元化的实验工具支持。
四、产品核心价值
替代人工观测，规避主观误差：传统步态分析依赖人工记录足印、估算步幅，主观性强且效率低，系统通过自动化追踪与算法分析，确保数据的客观性与一致性；
捕捉细微特征，提升评估维度：传统方法难以捕捉步态的细微变化，系统可量化多维度参数，为病症早期病变、药品微小效果的评估提供可能；
缩短实验周期，支撑大规模研究：云计算与自动化分析大幅缩短数据处理时间，同时支持多动物并行分析，满足大规模样本的实验需求，为高通量药品筛选提供技术保障。
