大小鼠步態(tài)精細行為分析系統(tǒng)是通過AI賦能深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，結(jié)合云計算技術(shù)，能夠快速追蹤并分析動物的目標行為；用于評估大小鼠步態(tài)和運動行為的設(shè)備，廣泛應(yīng)用于髓損傷和其他神經(jīng)損傷、神經(jīng)類痛、關(guān)節(jié)病、中風，帕金森氏癥、小腦性共濟失調(diào)、腦外傷、周圍神經(jīng)損傷等領(lǐng)域。

一.核心痛覺相關(guān)指標：從“定性觀察”到“定量參數(shù)”

1.負重不均衡量化

患肢支撐時長比

對照組：四肢支撐時長均勻（前后肢支撐比約1:1.2）；

關(guān)節(jié)病模型：患側(cè)后肢支撐時長縮短20%-30%（如從1.2秒/步降至0.8秒），健側(cè)支撐占比代償性增加，AI通過壓力敏感跑道捕捉0.5ms級觸地事件，區(qū)分“主動避痛”與“被動失衡”。

壓力分布動態(tài)熱圖

患爪壓力峰值下降40%以上（從正常25g降至＜15g），壓力中心軌跡偏移＞8mm，且觸地面積縮?。◤?.8cm2降至0.5cm2），系統(tǒng)自動生成“患側(cè)-健側(cè)壓力差異矩陣”，直觀顯示避痛行為。

2.跛行程度拆解

步長差異指數(shù)：正常小鼠雙側(cè)步長差＜5% ；關(guān)節(jié)病模型患側(cè)步長縮短15%-20% ；AI系統(tǒng)技術(shù)支撐120fps高速攝像+三維骨骼點追蹤（誤差≤0.2mm）

足趾離地角度：正常小鼠背屈角度30°±5°；關(guān)節(jié)病模型患側(cè)僅15°（因痛覺減少抬高） ；AI系統(tǒng)技術(shù)支撐動態(tài)時間規(guī)整算法（DTW）對比關(guān)節(jié)角度曲線

跛行頻率正常小鼠＜1次/10步 ；關(guān)節(jié)病模型＞5次/10步（拖拽或跳躍步態(tài)） ；AI系統(tǒng)技術(shù)支撐步序規(guī)律指數(shù)（PLI）自動識別異常步態(tài)模式

二.AI抗干擾技術(shù)：排除非痛覺因素干擾

1.區(qū)分“痛覺避痛”與“運動障礙”

關(guān)鍵差異點

痛覺模型：總移動距離正常（3-4m/5分鐘），但患側(cè)支撐時長縮短伴隨“跳躍式步態(tài)”（三支撐時相占比增加10%）；

運動障礙模型（如脊髓損傷）：總移動距離顯著減少（＜1.5m），雙側(cè)支撐均異常，AI通過“運動能力-痛覺行為分離算法”區(qū)分兩者，準確率達92%

2.動態(tài)閾值自適應(yīng)

系統(tǒng)內(nèi)置CIA（膠原誘導(dǎo)關(guān)節(jié)?。┠Ｐ突€庫，自動校準不同造模階段的指標閾值：

急性期（1-2周）：以“壓力分布差異＞30%”為核心判據(jù)；

慢性期（4周后）：重點分析“步長對稱性恢復(fù)率”。

三.實證研究與藥品驗證

1.關(guān)節(jié)病模型典型數(shù)據(jù)

CIA小鼠模型

造模后14天，患側(cè)后肢支撐時長比降至0.6（健側(cè)1.0），壓力峰值降至12g，足趾離地角度12°，與病癥因子（IL-6、TNF-α）水平呈顯著負相關(guān)（r=-0.78，P＜0.01）。

鎮(zhèn)痛藥品干預(yù)

給予塞來昔布（10mg/kg）后72小時，AI檢測到：

? 患側(cè)支撐時長比恢復(fù)至0.85；

? 壓力峰值回升至20g；

? 跛行頻率從6次/10步降至2次，驗證藥效評估的敏感性。

四.實驗設(shè)計建議

環(huán)境控制

跑道溫度25±1℃（避免溫度敏感影響步態(tài)），背景噪音＜55dB，實驗前適應(yīng)3天；

采用“盲法操作”：實驗人員不知曉動物分組，減少主觀偏差。

參數(shù)組合策略

核心指標：支撐時長比+壓力峰值+步長差異指數(shù)；

輔助指標：足趾開口距（關(guān)節(jié)病模型增加15%）、身體旋轉(zhuǎn)角度（平衡代償增加至8°±2°）。

數(shù)據(jù)可視化

系統(tǒng)自動生成“痛覺行為熱力圖”“藥效時間曲線”，直觀展示前后的步態(tài)軌跡改變。

五。結(jié)論

AI大小鼠步態(tài)精細行為分析系統(tǒng)能準確評估關(guān)節(jié)病模型的痛覺相關(guān)步態(tài)異常，通過：

多維度參數(shù)量化：支撐時長、壓力分布、步長差異等客觀指標；

AI動態(tài)解析：區(qū)分鎮(zhèn)痛避痛與運動障礙，排除干擾因素；

高靈敏度檢測：在造模后3天即可發(fā)現(xiàn)亞臨床步態(tài)改變（傳統(tǒng)方法需7天）。

其核心價值在于為鎮(zhèn)痛藥品篩選和鎮(zhèn)痛機制研究提供“從行為到分子”的量化橋梁，使“不可見的鎮(zhèn)痛”轉(zhuǎn)化為可測量的步態(tài)參數(shù)。