步态分析系统

步态分析系统（运动足印姿态分析系统）

一、实验介绍

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。可用于评价神经创伤，神经疾病，以及疼痛症状群的动物模型。用于运动神经缺损评价，可对帕金森症、阿兹海默症、ALC、脊索损伤，神经性疼痛，关节炎，中风，帕金森病，运动失调，脑损伤，外周神经损伤、关节炎、神经肌肉及骨骼肌肉疾病进行评价

步态分析系统基于原有足迹分析方法(footprint analysis)，运用新技术对足印分析法进行了改进，通过足印图像增强技术采用高速摄像机可以清晰地采集大小鼠行走过程的足印信息，然后利用自动识别分析大小鼠足迹的步行周期、支撑距离、支撑时长、摆动时长、制动时长、推进时长、步频等60余种指标，以此客观、准确和全面地反映动物步态的变化情况。而且集数据采集、监测、分析、统计处理、绘图制表、打印输出于一体，避免繁重的人工劳动，极大提高实验的自动化程度。

二、技术规格

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，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。

三、软件介绍

1. 采用实验用户与访客登录设计，实验用户实验均需输入密码方可进入用户可设置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*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。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，

四、实验指标

1、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

2、 脚印之间的距离:脚间距离，步周长，同侧脚印间的距离

3、 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

4、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