應(yīng)用領(lǐng)域

• 脊髓損傷 

• 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病疾

• ....

技術(shù)原理

大小鼠通用型步態(tài)分析系統(tǒng)，XR-FP101，上海欣軟

VisuGait是一種自動(dòng)化計(jì)算機(jī)化步態(tài)分析系統(tǒng)，通過(guò)綠光散射和高速攝像機(jī)捕捉技術(shù)，能夠客觀量化多個(gè)步態(tài)參數(shù)，包括肢體間的空間和時(shí)間協(xié)調(diào)。

當(dāng)嚙齒動(dòng)物穿過(guò)被綠光照亮的玻璃板時(shí)，只有爪子接觸的區(qū)域會(huì)散射光線，從而被下方的攝像機(jī)捕捉。

腳印光亮折射技術(shù)

這一技術(shù)使得研究者能夠更深入地了解功能性運(yùn)動(dòng)障礙，并揭示神經(jīng)精神病疾相關(guān)運(yùn)動(dòng)異常的細(xì)微變化。

步態(tài)的正常表現(xiàn)依賴中Shu神經(jīng)系統(tǒng)、肌肉、關(guān)節(jié)和心肺系統(tǒng)的復(fù)雜相互作用。它不僅反映了動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)能力，還與其認(rèn)知功能密切相關(guān)。步態(tài)分析不僅是對(duì)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的評(píng)估，更是對(duì)整體健康狀態(tài)的敏感標(biāo)志。在嚙齒類動(dòng)物模型中，步態(tài)的異常往往預(yù)示著神經(jīng)精神病疾的發(fā)生和發(fā)展。

參數(shù)指標(biāo)

VisuGait系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)分析多個(gè)步態(tài)參數(shù)，如跑步特征和動(dòng)力學(xué)參數(shù)、時(shí)間參數(shù)、空間參數(shù)以及肢體間協(xié)調(diào)參數(shù)，如LF（左前）、LH（左后）、RF（右前）和RH（右后）爪子后，自動(dòng)生成步態(tài)參數(shù)。將步態(tài)參數(shù)分為4個(gè)主要組：(a)跑步特征和動(dòng)力學(xué)參數(shù)，(b)時(shí)間參數(shù)，(c)空間參數(shù)，(d)肢體間協(xié)調(diào)參數(shù)。這些參數(shù)包括身體和擺動(dòng)速度、站立和擺動(dòng)時(shí)間、zui大接觸時(shí)間（站立時(shí)間的%）、zui大強(qiáng)度、步長(zhǎng)等，為研究者提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。這些參數(shù)涵蓋了身體和擺動(dòng)速度、站立和擺動(dòng)時(shí)間、zui大接觸時(shí)間、步長(zhǎng)等多個(gè)方面，有助于Quan面評(píng)估嚙齒動(dòng)物的步態(tài)表現(xiàn)。

綜合性應(yīng)用

步態(tài)分析并不限于VisuGait系統(tǒng)。其他設(shè)備如DigiGait、VisuTread和動(dòng)態(tài)負(fù)重測(cè)試等也在研究中得到廣泛應(yīng)用。這些設(shè)備各有特點(diǎn)，如DigiGait和VisuTread使用跑步機(jī)讓嚙齒動(dòng)物被動(dòng)行走/跑步，而VisuGait則采用穩(wěn)定的軌道使動(dòng)物能夠主動(dòng)前進(jìn)。不同的設(shè)備和方法在步態(tài)分析中發(fā)揮著各自的優(yōu)勢(shì)，為研究者提供了更多的選擇和可能性。

注意事項(xiàng)

步態(tài)分析系統(tǒng)足印壓力熱圖

1. 嚙齒動(dòng)物在檢查過(guò)程中的行為變化（如運(yùn)動(dòng)速度、軌跡）和完成任務(wù)的動(dòng)機(jī)都可能影響數(shù)據(jù)的采集和解釋。特別是青春期小鼠，由于表現(xiàn)出較高的活性、焦慮和社會(huì)孤立敏感性，以及較低的學(xué)習(xí)任務(wù)能力，因此在使用步態(tài)分析系統(tǒng)時(shí)可能需要額外的注意和處理。

2. 單個(gè)參數(shù)的評(píng)估可能無(wú)法Quan面反映神經(jīng)精神病疾對(duì)運(yùn)動(dòng)功能的影響。因此，研究者需要了解每個(gè)步態(tài)參數(shù)的定義，并Quan面確定每個(gè)變化的原因。

     實(shí)際上通過(guò)組合多個(gè)步態(tài)參數(shù)來(lái)評(píng)估步態(tài)已經(jīng)成為一種有效的方法，如基線參數(shù)比、左右參數(shù)比等。這種組合分析不僅更準(zhǔn)確地代表了步態(tài)的完全協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)，還增強(qiáng)了神經(jīng)精神病疾嚙齒動(dòng)物模型步態(tài)表現(xiàn)的評(píng)估能力。

綜述通過(guò)客觀量化多個(gè)步態(tài)參數(shù)，這些系統(tǒng)為研究者提供了深入了解功能性運(yùn)動(dòng)障礙和神經(jīng)精神病疾相關(guān)運(yùn)動(dòng)異常的有力工具。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和方法的不斷完善，步態(tài)分析將在未來(lái)神經(jīng)科學(xué)研究領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

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