針對(duì)抑郁模型鼠低活動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)需求，大小鼠懸尾精細(xì)行為分析系統(tǒng)通過(guò)以下技術(shù)設(shè)計(jì)確保對(duì)微弱掙扎行為的高靈敏度識(shí)別，避免漏判：

一、可調(diào)節(jié)的量化判定閾值

1.運(yùn)動(dòng)幅度閾值自定義

系統(tǒng)允許用戶根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求設(shè)定動(dòng)作幅度的判定標(biāo)準(zhǔn)（例如將“掙扎”的幅度閾值設(shè)為體長(zhǎng)的5%），低于該閾值的微小動(dòng)作（如肌肉痙攣式抖動(dòng)）可被單獨(dú)歸類，避免與主動(dòng)掙扎混淆。

2.角速度動(dòng)態(tài)分析

通過(guò)角速度參數(shù)區(qū)分高強(qiáng)度掙扎（>30°/s）與低強(qiáng)度顫動(dòng)（<10°/s），結(jié)合時(shí)序特征（如動(dòng)作持續(xù)性）進(jìn)一步排除誤判。

二、高精度硬件與算法支持

1.多骨骼點(diǎn)追蹤技術(shù)

系統(tǒng)實(shí)時(shí)追蹤14個(gè)關(guān)鍵身體部位（鼻尖、四肢、尾尖等），通過(guò)三維姿態(tài)分析捕捉細(xì)微的局部運(yùn)動(dòng)（如尾尖顫動(dòng)或單肢抽動(dòng)），即使整體活動(dòng)度低也能識(shí)別 。

2.高幀率視頻采集（≥120幀/秒）

配合深度學(xué)習(xí)算法（如CNN、RNN），確保瞬時(shí)微弱動(dòng)作（持續(xù)<0.5秒）被完整記錄 。

三、適應(yīng)不同動(dòng)物特性的動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)

1.體重與周齡自適應(yīng)算法

系統(tǒng)針對(duì)幼鼠或低體重鼠（如抑郁模型常見(jiàn)的體重減輕）自動(dòng)調(diào)整識(shí)別參數(shù)，確保對(duì)微弱掙扎的捕捉準(zhǔn)確率>85%。

2.品系差異化模型

內(nèi)置針對(duì)不同品系（如C57BL/6J與ICR）的行為特征庫(kù)，避免因品系固有活動(dòng)差異導(dǎo)致的漏檢。

四、多模態(tài)數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證

1.慣性傳感器輔助分析

無(wú)線傳感器同步采集三維加速度、體溫等生理數(shù)據(jù)，當(dāng)視頻分析顯示“不動(dòng)”但加速度數(shù)據(jù)異常時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)行為復(fù)核。

2.行為序列關(guān)聯(lián)性判定、結(jié)合動(dòng)作發(fā)生時(shí)間（如實(shí)驗(yàn)后期短暫抖動(dòng)）與能量消耗模式，區(qū)分體力耗竭性靜止與抑郁相關(guān)絕望狀態(tài) 。

五、操作建議優(yōu)化靈敏度

1.環(huán)境校準(zhǔn)：控制光照（20±5 lux）與溫度（22±1℃），減少環(huán)境干擾導(dǎo)致的假陰性。

2.人工復(fù)核功能：軟件支持對(duì)“低置信度”行為片段手動(dòng)標(biāo)注，迭代訓(xùn)練本地化模型提升準(zhǔn)確性。

總結(jié)：懸尾系統(tǒng)通過(guò)可調(diào)閾值+高幀率骨骼追蹤+多模態(tài)校驗(yàn)三重機(jī)制保障靈敏度。建議實(shí)驗(yàn)時(shí)：

① 根據(jù)模型鼠特性預(yù)調(diào)幅度/角速度閾值；

② 啟用慣性傳感器數(shù)據(jù)融合；

③ 對(duì)臨界值行為人工抽檢 。