VisuGait 小动物步态分析系统

产品特点

1. 自然行走评估;自然、无拘束的行走状态下进行评估， 结果更贴近真实生理状态。

2. 独特成像技术：通过高速高清摄像机直接捕获清晰的 真实脚印足迹。

3. 智能自动分析：利用计算机视觉处理软件对捕获的脚 印进行自动识别与分类。

4. 多维数据采集：不仅能记录足迹的空间形态，还能探 测脚步的相对压力差异用于评估疼痛或运动缺陷。

5. 完整集成系统：是一套包含硬件（步行台、摄像系统） 和软件（分析算法）的完整解决方案，专为步态分析设计。

核心参数

1.精度与客观性算法识别准确率＞95%，避免人工观察主观误差，可检测 2 mm 级爪印基宽差异

2.高通量分析支持批量动物连续测试，单次奔跑采集时间 0.5-5 秒，每动物至少 3 次有效奔跑数据

3.多维参数输出自动生成 100 + 项步态参数，包括： 时空参数：步幅、步频、摆动 / 支撑相时长 压力参数：爪印面积、触地压力、压力中心轨迹 协调性参数：正常步序比、步态模式、肢体对称性

4.操作友好性全中文软件界面，支持离线分析、双向行走检测、光敏感度调节，兼容 Windows 系统

5.数据可追溯性自动保存原始视频（分辨率≥1280×1024）与逐帧分析结果，支持 CSV/Excel 导出

系统组成：VisuGait 系统重要组成部分：1. 动物步行台（折射光源）    2. 动物诱导箱    3. 高清高速摄像机    4. VisuGait 软件 5.可选配气泵，气压强度0-0.8Mpa可调，提高训练效率

应用范围

动物步态分析系统可用于评价神经创伤、神经性萎缩、神经退行性疾病、 以及疼痛症状群的动物模型。通过步态分析， 了解神经源性疾病发展过程、评价治疗方法的效果和筛选治疗药物。

例如：帕金森氏症导致肢体动作僵硬和协调性降低。步态分析系统通过测量动物模型中的脚间距离、摆动时相、支撑方式和正常步序比等参数评估运动协调性。摄像头采用 USB线和电脑相连，无需通过网卡。

该系统应用范围包括：

1.脊索损伤    2.神经性疼痛    3.关节炎    4.中风    5.帕金森病    6.运动失调    7.脑损伤    8.外周神经损伤、末梢神经损伤    9.阿兹海默症    10.神经肌肉以及骨骼肌肉等

技术特点

新一代足印识别及归类算法

VisuGait 可视步态分析软件采用了自研的足印识别和归类算法，为准确无误的识别动物足 印和高效足迹自动归类提供了有力保障，核心包括:

1.图像降噪预处理模块

2.虚假足印剔除模块

3.步迹分离增强模块

4.时序跟踪模块

5.聚类分析模块

其中降噪模块主要利用滤波算法，降低因为光线变化引起的足迹提取误差；虚假目标剔除模 块主要是对于老鼠行走过程中引起的虚假目标（如老鼠粪便等）进行剔除；步迹分离增强模 块针对红绿蓝三通道数据，根据其显著性自动剔除其中信噪比较低的通道，利用差图像法和 QTSU 二值化算法， 自动提取足迹区域；时序跟踪模块和聚类分析模块主要对单帧提取的足迹区域，先进行聚类，然后根据时序关系自动识别左右前后四个爪子，并进行标记，为下一 帧分析提供依据；

足迹增强装置（内光源折射技术）

侧光足迹增强装置，采用绿色 LED 灯，将均匀的绿色荧光射入玻璃侧面，达到玻璃体中充满绿色荧光，从而实现动物足迹图像增强的效果，便于 VisuGait 软件对动物行走时四肢的自动识别。

其中，老鼠步行通道、高速摄像机、足迹增强板、背景增强系统、诱导箱安装在用铝型材加工的支架上，用于实现实验动物在足迹增强板上行走过程中足迹的提取，诱导箱为实验动物提供熟悉的小环境，使实验动物经过训练后，能够在足迹增强板上正常行走，方便完成 足迹提取。高速摄像机与安装了 VisuGait 软件的计算机通过 USB 3.0 接口实现图像数据采集。

步序可视化呈现

VisuGait 软件可以可视化呈现多种类型的步序：

自动检测分类错误

在一些体重大或者受损极其严重的动物中，对足印分类进行分类工作非常困难的，即便人工 分类也是如此。新一代的智能足迹识别能力和出色的足迹归类技术可自动检测分类错误。

用户可以通过下拉选择框来挑选这些分类错误，系统中视频能够自动跳到相应的时间点（时间 帧） 。使用者可以使用变焦摄影功能查看影像细节，然后根据实际情况进行分类。

足迹自动合并有时，受损严重的动物的一个脚步可能会被分成两个或者更多的步型。基于这些额外足印， 这时，VisuGait 动物步态分析系统将会错误地计算参数。但是通过把分裂的脚步影像合成 一个脚步影像，这些参数会很容易地被被修复。 交互式足迹测量模块该模块可以测量以下参数：

远趾端开口距

近趾端开口距

脚印长度

脚印朝向

胫骨神经和腓骨神经是坐骨神经的两个分支。类似于坐骨神经功能指数，这些新参数的计算 同样基于远趾端开口距，近趾

端开口距，脚印长度。

· 坐骨功能指数（简称 SFI），被用作坐骨神经损伤的功能恢复评估的工具。

· 胫骨功能指数（简称 TFI），被应用于研究胫骨神经损伤恢复。

· 腓骨功能指数（简称 PFI），被应用于研究腓骨神经（也被称为腓神经）损伤恢复。 其他功能

支持双向分析功能，即动物前行和后退都能采集数据并进行分析；

系统可以灵活调节光敏感度，可以应对不同体重的动物；

自动保存视频文件，可用于离线分析，采集帧数 120FPS、视频分辨率不低于 640*480；

测试指标

系统可测量基于单只脚印的参数：

触地时相（Max contact）

触地面积（Max area）

脚触地压力（Intensity）

脚印宽度（Box width）

脚触地时间（Stand）

脚印之间的位置关系（Print positions）

同一脚爪触地时间占总时间的比例（Duty cycle）

步行周期（Step Cycle）、步幅（Step Stride）

制动指数（Stop Index）、推进指数（Start Index）等

单位时间内脚步数（Cadence）

步序（Step sequence）

步宽（前肢步宽、后肢步宽）

步基（左侧步基、右侧步基）

步序正常指数（Regularity index）

相位离差指数（Phase dispersions）

双足协调指数（Couplings）

同时触地指数（Support formulas）

系统可以测量足趾宽度 Toe Spread，中间足趾宽度（**只跟第四只足趾）Intermediate Toe Spread，基于身体脚爪的角

度 Paw Angle Body Axis 系统可以自动测量出胫骨神经功能指数（Posterior Tibial Functional Index TFI） 5.5 系统可以自动测量出腓骨神经

功能指数（Peroneal Functional Index PFI）

系统可以自动测量出坐骨神经功能指数（Sciatic Functional Index SFI）

系统还可以自动检测后肢共享触地时间、步幅长度变化性、摆动时长变化系数、运动失调系数等。