摘要：步态分析系统通过捕捉动物自然行走时的肢体运动轨迹、足底压力分布及时空参数，量化步态特征，评估运动功能异常。核心原理包括：

一、实验原理

步态分析系统通过捕捉动物自然行走时的肢体运动轨迹、足底压力分布及时空参数，量化步态特征，评估运动功能异常。核心原理包括：

压力感应：利用透明步行台的脚印光亮折射技术，通过侧向绿色LED光源均匀照射，增强足底接触区域的成像对比度，配合高速摄像机记录足印压力与面积。

运动捕捉：高速摄像机（≥1280×1024分辨率）采集足印序列，结合自研算法（滤波降噪、时序跟踪、聚类分析）自动分类左右前后爪，提取步长、步频、支撑/摆动相比值等参数。

神经功能评估：基于足趾开口距（Toe Spread）和脚印角度，自动计算坐骨神经功能指数（SFI）、胫骨神经功能指数（TFI）、腓骨神经功能指数（PFI），量化神经损伤与恢复。

适用场景

神经退行性疾病（如帕金森病、阿尔茨海默症）：评估运动协调性降低、步态僵硬。

神经损伤模型（脊髓损伤、外周神经损伤）：分析步序异常及神经再生效果。

疼痛与炎症模型（关节炎、神经性疼痛）：检测足压分布不对称性。

二、实验装置

硬件组成

动物步行台：

透明玻璃或亚克力材质，内置侧光折射装置（绿色LED光源）。

尺寸可调，适应小鼠、大鼠等啮齿类动物。

高速摄像机：

分辨率≥1280×1024，帧率≥100 fps，USB 3.0接口实时传输数据。

诱导装置：

诱导箱（引导动物自然行走）及铝型材支架（集成化设计确保稳定性）。

环境控制模块：

温湿度传感器（22-25℃）、低噪音环境（

软件系统

VisuGait分析软件：

功能模块：足印自动分类、时空参数计算、神经功能指数生成、3D步态可视化（选配）。

算法核心：图像降噪、虚假目标剔除、时序跟踪聚类。

数据输出：兼容MATLAB、Python及SPSS，支持CSV/Excel格式导出。

三、测试流程

1. 动物准备与模型建立

动物选择：

品系：C57BL/6J小鼠（12-14周龄），每组≥8只，雌雄分笼饲养。

疾病模型：A53T转基因小鼠或6-OHDA纹状体注射模型（PD研究）。

环境适应：

测试前2天将小鼠移入实验房间，自由探索30分钟/天，熟悉光线、气味及噪音环境。

2. 设备调试与校准

步行台清洁：10%酒精擦拭，避免残留气味干扰。

光源与摄像机校准：

固定绿色LED光强，确保足印成像均匀。

使用实体标尺（A4纸绘制）校准软件比例参数，保持跨批次数据一致性。

3. 步态训练（3-7天）

初步适应：同笼小鼠共同放置于步道5-10分钟，熟悉环境。

诱导行走：

步道末端放置同笼小鼠或食物奖励（限食后），诱导自然行走。

每天训练2次，持续1周，直至小鼠可连续稳定通过步道。

4. 数据采集（以PD模型为例）

基线测试（干预前）：

每只小鼠进行3-5次有效行走（间隔5分钟），记录步态参数。

软件自动保存视频及原始数据，标记异常步态（如拖行、跛行）。

干预后测试（如给药/手术后）：

在干预后指定时间点（如PD模型给药21天）重复基线测试流程。

对比干预前后数据，分析步态改善或恶化趋势。

5. 数据处理与分析

数据清洗：

剔除停顿或折返的无效行走片段。

手动合并分裂足印（严重损伤模型）。

参数计算：

时空参数：步长、步频、步宽。

协调性参数：步序正常指数（Regularity index）、相位离差（Phase dispersions）。

神经功能指数：SFI、TFI、PFI（自动生成）

四、测试参数

来源：小奥聊科学