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一种用于分析小鼠步态障碍的低成本、自主步态检测和估计系统

一种用于分析小鼠步态障碍的低成本、自主步态检测和估计系统 众实科技
2022-07-12
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导读:动物在运动神经中枢缺损的情况下,会对动物的运动步态产生细微的影响。步态分析系统可用于评价神经创伤,神经性萎缩,神经疾病,以及疼痛症状群的动物模型


2022



一种用于分析小鼠步态障碍的低成本、自主步态检测和估计系统

——Gait analysis——


汇报人:众实科技

步态障碍是许多神经退行性疾病的最常见特征之一,例如帕金森病 (PD)、多发性硬化症、肌萎缩侧索硬化症、亨廷顿病和脊髓损伤。为了满足对用于将神经系统疾病小鼠模型中的步态异常与基线或对照组进行比较的成本效益、稳健系统的需求,众实科技研发了大小鼠步态分析处理系统。


实验方法

Experimental method


大小鼠步态分析处理系统

01硬件参数<<<<

1. 采用Acrylonitrile Butadiene Styrene,High-density foam, Wave crest sponge,聚甲基丙烯酸甲酯板、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物等材质制作,无毒无气味,可抽插、拆卸方便,易清洗。

2. 采用进口冷光源高速相机 640×480,120fps,1/4”CCD

3. 封闭式的步行台,对动物不采取任何强迫措施,能够准确地评估动物的脚步和步态,从而获得自然步态。

4. 走道宽度可调

5. 脚印光亮折射技术,绿色荧光足迹能够捕获真正的(真实和动态的)足印

6. 可测量动物的体重分布从而获得脚步的压力差异。

02软件参数<<<<

1. 采用实验用户与访客登录设计,实验用户彼此独立的实验数据文件,实验数据资料便于储存管理;

2. 采用国际先进的Image Denoising、VACA、subtraction、Binarization algorithm、Edge measurement等技术,确保实验数据稳定可靠,三点跟踪算法,可识别头身尾三个部分,排除尾巴身体接近物体的误识别。全方位智能识别身体大小、头、尾、四肢、中心,实时跟踪。

3. 自定义指标模式,根据您的需求随时自定义程序系统。

4. 足迹交互识别系统,可提示手动标记系统识别模糊的足迹

5. 软件支持RadioPowerOn功能

6. 高级步态分析:该系统可以根据每个足印的大小尺寸,位置,压力计算出大量的参数,用于定性和定量地分析单个脚步和步态

7. 采用软件控制,通过冷光源摄像机检测动物腿部的足底,计算动物步态行走情况,无需人为监控被测对象,便可随时自动记录试验数据,并评价处理前后(如给药前后、手术前后)的效果,

8. 支持实时/离线分析,

9. 实验结果可以直接导入到Excel 电子表格,供用户事后作进一步的分析处理,

03实验指标<<<<

单个足印:脚印面积,悬空和触地时间 ,触地速度,支撑时相比,压力脚印之间的距离:脚间距离,步周长,同侧脚印间的距离

足印间的时间关系:单位时间脚步数,支撑方式,步序,时相延迟,行走速度交互式脚印测量功能:远趾端开口距、近趾端开口距、脚印长度、脚爪朝向




实验结果

experimental result


一、结果分析

使用步态采集系统在这些时间点评估行为。在中给出了小鼠对轨道的详细训练和习惯。处理后,让每只老鼠在最佳存在闪电的轨道上奔跑。每次跑步后用酒精溶液擦拭跑道,以清除老鼠在跑步过程中留下的任何排泄物。为了获得更好的测试结果,每只老鼠被允许跑两次。使用步态检测系统选择停止次数最少的运行进行分析。

三、实验步态分析

步态分析系统用于在实验过程中评估不同小鼠组的运动功能。分析显示,用 MPTP 治疗的小鼠的站立期和跑步持续时间增加,到第 13 天,用 MPTP + C-DIM12 治疗的小鼠基本恢复到控制水平。最近的另一项研究利用使用我们描述的系统计算的步幅长度作为指标之一,以表明长期接触锰与神经炎症和锥体外系运动缺陷相关,类似于 PD  的特征。这些步态指标获得的值与已知文献非常一致。这些结果表明,我们的系统可以可靠地用于指示小鼠的步态异常。



实验讨论

Experimental discussion





1

在临床前试验期间对小鼠进行定量步态分析一直是研究神经退行性疾病(如 PD 或亨廷顿病)的首选方法之一。为了解决这个问题,我们开发了一种经济的大小鼠步态分析处理系统。

2

为了进一步改善结果,人们可以轻松地用改进的相机替换现有的相机,该相机可以以更高的分辨率和帧速率捕捉视频。在实践中,算法的支持阈值算法111–3需要调整以实现最佳自主步态检测。使用分辨率更高的相机,可以改进检测算法以接近 100:0:0 H:M:F 检测分数的最终目标。此外,通过更快的计算处理器和优化的软件实现,可以实现实时视频处理。GUI 可以根据需要进行修改。最后,可以实施机器学习技术来评估小鼠步态的不规则性。这是我们正在进行的研究的一部分。

3

我们的系统会自动检测老鼠的脚步并计算步态参数,例如节奏、步幅和体重分布。使用该系统,我们能够提取各种步态参数,以跟踪在药物受控剂量下小鼠组的 PD 进展。我们通过执行 ROC 分析并计算 H:M:F 检测比来验证系统的检测性能。ROC 和 H : M : F 分析表明我们的系统产生了准确的步态检测。

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我们是一家集生产,研发,运营为一体的专业提供医学实验器材公司。多年致力于动物行为研究,一直以"开拓、创新、用户至上、诚信为本"经营理念,为顾客提供完善的售前指导,售后培训,售后维修等全方位的服务从而获得了客户的一致好评。
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