大小鼠懸尾分析系統(tǒng)醫(yī)學(xué)指標(biāo)庫的全面性評(píng)估

小鼠懸尾精細(xì)行為視頻分析系統(tǒng)是通過AI賦能深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，結(jié)合云計(jì)算技術(shù)，能夠快速追蹤并分析動(dòng)物的目標(biāo)行為。其核心技術(shù)包括數(shù)據(jù)庫、算法庫、醫(yī)學(xué)指標(biāo)庫等多個(gè)方面，這些技術(shù)共同構(gòu)成了全自動(dòng)化、智能化、高通量的動(dòng)物精細(xì)行為智能檢測(cè)平臺(tái)。通過視頻追蹤與無線傳感技術(shù)的結(jié)合，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生物模式動(dòng)物精細(xì)行為的檢測(cè)，包括各種運(yùn)動(dòng)類、時(shí)間類等基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)指標(biāo)的捕獲和分析。

大小鼠懸尾分析系統(tǒng)提供的醫(yī)學(xué)指標(biāo)庫包含豐富的行為參數(shù)，主要分為以下幾大類：

• 基礎(chǔ)時(shí)間類指標(biāo)：

不動(dòng)時(shí)間 ：動(dòng)物停止掙扎的累計(jì)時(shí)長(zhǎng)

掙扎時(shí)間：動(dòng)物主動(dòng)運(yùn)動(dòng)的累計(jì)時(shí)長(zhǎng)

不動(dòng)潛伏期：從懸吊到停止掙扎的時(shí)間

行為轉(zhuǎn)換頻率：不動(dòng)與掙扎狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換次數(shù)

• 運(yùn)動(dòng)類指標(biāo)：

身體擺動(dòng)頻率和幅度

四肢伸展程度

三維空間運(yùn)動(dòng)軌跡(偏航角、翻滾角等)

加速度和角速度變化

• 動(dòng)態(tài)行為指標(biāo)：

每10秒采樣一次的行為占比變化曲線

行為模式的時(shí)序演變特征

特定行為(如攀爬)的持續(xù)時(shí)間和頻率

• 復(fù)合指標(biāo)：

不動(dòng)時(shí)間百分比

掙扎時(shí)間百分比

辨別指數(shù)(DI)=(新物體探索時(shí)間-舊物體時(shí)間)/總時(shí)間×100%

指標(biāo)庫的全面性分析

與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)比

• 覆蓋范圍：

系統(tǒng)指標(biāo)庫覆蓋了懸尾實(shí)驗(yàn)的經(jīng)典指標(biāo)(不動(dòng)時(shí)間、掙扎時(shí)間等)

增加了三維姿態(tài)分析、時(shí)序行為模式等進(jìn)階指標(biāo)

相比傳統(tǒng)人工觀察，增加了60余種量化參數(shù)

• 技術(shù)優(yōu)勢(shì)：

采用120幀/秒高速攝像機(jī)，時(shí)間分辨率達(dá)毫秒級(jí)

通過AI算法識(shí)別14個(gè)關(guān)鍵骨骼點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)3D姿態(tài)重建

支持多動(dòng)物同步分析，提高實(shí)驗(yàn)效率

• 應(yīng)用驗(yàn)證：

已成功應(yīng)用于抗抑郁藥篩選

在抑郁癥機(jī)制研究中表現(xiàn)穩(wěn)定

可評(píng)估慢性應(yīng)激模型、社會(huì)挫敗模型等復(fù)雜場(chǎng)景

實(shí)際應(yīng)用案例與效果

• 抗抑郁藥研究：

氯胺酮(NMDA拮抗劑)單次給藥可縮短不動(dòng)時(shí)間

姜黃素、銀杏葉提取物通過抑制MAO活性發(fā)揮抗抑郁效應(yīng)

針對(duì)AMPK、mTOR通路的化合物可通過懸尾實(shí)驗(yàn)初步驗(yàn)證效果

• 神經(jīng)機(jī)制研究：

敲除5-HT轉(zhuǎn) 運(yùn)體(SERT KO)或BDNF基因小鼠的靜止時(shí)間顯著增加

LPS誘導(dǎo)的全身炎 癥通過血腦屏障影響PFC功能，延長(zhǎng)靜止時(shí)間

孕期應(yīng)激子代的DNA甲基化異?？赏ㄟ^懸尾行為代際傳遞

• 應(yīng)用場(chǎng)景：

小動(dòng)物精細(xì)行為視頻分析系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，特別是在神經(jīng)藥理、學(xué)習(xí)記憶藥理、藥理和新藥神經(jīng)系統(tǒng)一般藥理毒理研究等方面發(fā)揮著重要作用。

大小鼠懸尾分析系統(tǒng)的醫(yī)學(xué)指標(biāo)庫通過整合AI、云計(jì)算和多模態(tài)傳感技術(shù)，提供了遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法的全面量化能力，為神經(jīng)精神藥理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。