一、系統(tǒng)介紹
VisuGait動(dòng)物可視
步態(tài)分析系統(tǒng)是一套在嚙齒動(dòng)物自然行走的情況下評(píng)估其運(yùn)動(dòng)缺陷和由疼痛引起的步態(tài)變化的完整系統(tǒng)。VisuGait
系統(tǒng)的核心部件是步行臺(tái)，老鼠可以從步行臺(tái)的一端行走到另一端，系統(tǒng)采用獨(dú)特的腳印光亮折射技術(shù)，通過(guò)放置于步行臺(tái)下方的高速高清攝像機(jī)捕獲真正的腳印足跡，然后通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理軟件將這些腳印進(jìn)行自動(dòng)歸類(lèi)（新一代足跡歸類(lèi)算法）。同時(shí)，系統(tǒng)還能夠探測(cè)到腳步的相對(duì)壓力差異，這是動(dòng)物行走時(shí)體重在其四個(gè)腳爪上分布不同的結(jié)果。 二、系統(tǒng)組成 VisuGait系統(tǒng)重要組成部分：
- 動(dòng)物步行臺(tái)（折射光源）
- 動(dòng)物誘導(dǎo)箱
- 高清高速攝像機(jī)
- VisuGait軟件
三、應(yīng)用范圍 動(dòng)物步態(tài)分析系統(tǒng)可用于評(píng)價(jià)神經(jīng)創(chuàng)傷、神經(jīng)性、神經(jīng)**、以及疼痛癥狀群的動(dòng)物模型。通過(guò)步態(tài)分析，了解神經(jīng)源性**發(fā)展過(guò)程、評(píng)價(jià)**方法的效果和篩選****。例如：帕金森氏癥導(dǎo)致肢體動(dòng)作僵硬和協(xié)調(diào)性降低。步態(tài)分析系統(tǒng)通過(guò)測(cè)量動(dòng)物模型中的腳間距離、擺動(dòng)時(shí)相、支撐方式和正常步序比等參數(shù)評(píng)估運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)性。 該系統(tǒng)應(yīng)用范圍包括： - 脊索損傷
- 神經(jīng)性疼痛
- 關(guān)節(jié)炎
- 中風(fēng)
- 帕金森病
- 運(yùn)動(dòng)失調(diào)
- 腦損傷
- 外周神經(jīng)損傷、末梢神經(jīng)損傷
- 阿茲海默癥
- 神經(jīng)肌肉以及骨骼肌肉等**
四、技術(shù)特點(diǎn) 4.1 新一代足印識(shí)別及歸類(lèi)算法 VisuGait可視步態(tài)分析軟件采用了自研的足印識(shí)別和歸類(lèi)算法，為準(zhǔn)確無(wú)誤的識(shí)別動(dòng)物足印和高效足跡自動(dòng)歸類(lèi)提供了有力保障，核心包括:
- 圖像降噪預(yù)處理模塊
- 虛假足印剔除模塊
- 步跡分離增強(qiáng)模塊
- 時(shí)序跟蹤模塊
- 聚類(lèi)分析模塊
腳印光亮折射技術(shù) 4.2 足跡增強(qiáng)裝置（內(nèi)光源折射技術(shù)） 側(cè)光足跡增強(qiáng)裝置，采用綠色LED燈，將均勻的綠色熒光射入玻璃側(cè)面，達(dá)到玻璃體中充滿綠色熒光，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)物足跡圖像增強(qiáng)的效果，便于VisuGait軟件對(duì)動(dòng)物行走時(shí)四肢的自動(dòng)識(shí)別。
其中，老鼠步行通道、高速攝像機(jī)、足跡增強(qiáng)板、背景增強(qiáng)系統(tǒng)、誘導(dǎo)箱安裝在用鋁型材加工的支架上，用于實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)動(dòng)物在足跡增強(qiáng)板上行走過(guò)程中足跡的提取，誘導(dǎo)箱為實(shí)驗(yàn)動(dòng)物提供熟悉的小環(huán)境，使實(shí)驗(yàn)動(dòng)物經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，能夠在足跡增強(qiáng)板上正常行走，方便完成足跡提取。 4.3 步序可視化呈現(xiàn) VisuGait軟件可以可視化呈現(xiàn)多種類(lèi)型的步序：
- 平面腳印圖（footprints）
- 步序圖（Gait diagram）
- 腳印壓力分布圖（Print intensities）
- 三維腳?。?/span>3D Footprints），選配
腳印壓力分布圖
步序圖
三維腳印3D分布圖
4.4 自動(dòng)檢測(cè)分類(lèi)錯(cuò)誤 在一些體重大或者受損極其嚴(yán)重的動(dòng)物中，對(duì)足印分類(lèi)進(jìn)行分類(lèi)工作非常困難的，即便人工分類(lèi)也是如此。新一代的智能足跡識(shí)別能力和出色的足跡歸類(lèi)技術(shù)可自動(dòng)檢測(cè)分類(lèi)錯(cuò)誤。用戶(hù)可以通過(guò)下拉選擇框來(lái)挑選這些分類(lèi)錯(cuò)誤，系統(tǒng)中視頻能夠自動(dòng)跳到相應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)（時(shí)間幀）。使用者可以使用變焦攝影功能查看影像細(xì)節(jié)，然后根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行分類(lèi)。
4.5 足跡自動(dòng)合并 有時(shí)，受損嚴(yán)重的動(dòng)物的一個(gè)腳步可能會(huì)被分成兩個(gè)或者更多的步型?；谶@些額外足印，這時(shí)，VisuGait動(dòng)物步態(tài)分析系統(tǒng)將會(huì)錯(cuò)誤地計(jì)算參數(shù)。但是通過(guò)把分裂的腳步影像合成一個(gè)腳步影像，這些參數(shù)會(huì)很容易地被被修復(fù)。
4.6 交互式足跡測(cè)量模塊（選配） 該模塊可以測(cè)量以下參數(shù)：
- 遠(yuǎn)趾端開(kāi)口距
- 近趾端開(kāi)口距
- 腳印長(zhǎng)度
- 腳印朝向
脛骨神經(jīng)和腓骨神經(jīng)是坐骨神經(jīng)的兩個(gè)分支。類(lèi)似于坐骨神經(jīng)功能指數(shù)，這些新參數(shù)的計(jì)算同樣基于遠(yuǎn)趾端開(kāi)口距，近趾端開(kāi)口距，腳印長(zhǎng)度。
- 坐骨功能指數(shù)（簡(jiǎn)稱(chēng)SFI），被用作坐骨神經(jīng)損傷的功能恢復(fù)評(píng)估的工具。
- 脛骨功能指數(shù)（簡(jiǎn)稱(chēng)TFI），被應(yīng)用于研究脛骨神經(jīng)損傷恢復(fù)。
- 腓骨功能指數(shù)（簡(jiǎn)稱(chēng)PFI），被應(yīng)用于研究腓骨神經(jīng)（也被稱(chēng)為腓神經(jīng)）損傷恢復(fù)。
4.7其他功能 - 自動(dòng)保存視頻文件，可用于離線分析，視頻分辨率為不低于1280x1024；
- 支持雙向分析功能，即動(dòng)物前行和后退都能采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析；
- 系統(tǒng)可以靈活調(diào)節(jié)光敏感度，可以應(yīng)對(duì)不同體重的動(dòng)物；
五、測(cè)試指標(biāo) 5.1系統(tǒng)可測(cè)量基于單只腳印的參數(shù)：
5.1.1腳*大觸地時(shí)相（Max contact）
5.1.2腳*大觸地面積（Max area）
5.1.3腳觸地壓力（Intensity）
5.1.4腳印寬度（Box width）
5.1.5腳觸地時(shí)間（Stand）
5.1.6腳印之間的位置關(guān)系（Print positions）
5.1.7同一腳爪觸地時(shí)間占總時(shí)間的比例（Duty cycle）
5.1.8步行周期（Step Cycle）、步幅（Step Stride）
5.1.9制動(dòng)指數(shù)（Stop Index）、推進(jìn)指數(shù)（Start Index）
5.2系統(tǒng)可測(cè)量基于不同腳印間關(guān)系的參數(shù)：
5.2.1單位時(shí)間內(nèi)腳步數(shù)（Cadence）
5.2.2步序（Step sequence）
5.2.3★步寬（前肢步寬、后肢步寬）
5.2.4★步基（左側(cè)步基、右側(cè)步基）
5.2.5步序正常指數(shù)（Regularity index）
5.2.6相位離差指數(shù)（Phase dispersions）
5.2.7雙足協(xié)調(diào)指數(shù)（Couplings）
5.2.8同時(shí)觸地指數(shù)（Support formulas）
5.3系統(tǒng)可以測(cè)量足趾寬度Toe Spread，中間足趾寬度（**只跟第四只足趾）Intermediate Toe Spread，基于身體腳爪的角度Paw Angle Body Axis
5.4系統(tǒng)可以自動(dòng)測(cè)量出脛骨神經(jīng)功能指數(shù)（Posterior Tibial Functional Index TFI）
5.5系統(tǒng)可以自動(dòng)測(cè)量出腓骨神經(jīng)功能指數(shù)（Peroneal Functional Index PFI）
5.6系統(tǒng)可以自動(dòng)測(cè)量出坐骨神經(jīng)功能指數(shù)（Sciatic Functional Index SFI）
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