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              产品详情
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              简单介绍:
              VisuGait动物步态分析系统是一套在啮齿动物自然行走的情况下评估其运动缺陷和由疼痛引起的步态变化的完整系统。VisuGait动物步态分析系统的核心部件是步行台,老鼠可以从步行台的一端行走到另一端,系统采用独特的脚印光亮折射技术,通过放置于步行台下方的高速高清摄像机捕获真正的脚印足迹,然后通过计算机视觉处理软件将这些脚印进行自动归类(新一代足迹归类算法)。
              详情介绍:
              一、系统介绍
              VisuGait动物可视步态分析系统是一在啮齿动物自然行走的情况下评估其运动缺陷和由疼痛引起的步态变化的完整系统。VisuGait系统的核心部件是步行台,老鼠可以从步行台的一端行走到另一端,系统采用独特的脚印光亮折射技术,通过放置于步行台下方的高速高清摄像机捕获真正的脚印足迹,然后通过计算机视觉处理软件将这些脚印进行自动归类(新一代足迹归类算法)。同时,系统还能够探测到脚步的相对压力差异,这是动物行走时体重在其四个脚爪上分布不同的结果。
              二、系统组成
              VisuGait系统重要组成部分:
              • 动物步行台(折射光源)
              • 动物诱导箱
              • 高清高速摄像机
              • VisuGait软件
              三、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**、以及疼痛症状群的动物模型。通过步态分析,了解神经源性**发展过程、评价**方法的效果和筛选****。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。
              该系统应用范围包括:
              • 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、末梢神经损伤
              • 阿兹海默症
              • 神经肌肉以及骨骼肌肉等**        
              四、技术特点
              4.1 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:
              • 图像降噪预处理???/span>
              • 虚假足印剔除???/span>
              • 步迹分离增强???/span>
              • 时序跟踪???/span>
              • 聚类分析???/span>
              脚印光亮折射技术
              4.2 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。
               4.3 步序可视化呈现

              VisuGait软件可以可视化呈现多种类型的步序:


              • 平面脚印图(footprints)
              • 步序图(Gait diagram)
              • 脚印压力分布图(Print intensities)
              • 三维脚?。?/span>3D Footprints),选配

                  脚印压力分布图


              步序图

              三维脚印3D分布图

              4.4 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?。?。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。
              4.5 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?;谡庑┒钔庾阌?,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。
              4.6 交互式足迹测量??椋ㄑ∨洌?/b>

              该??榭梢圆饬恳韵虏问?/span>

              • 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。

              4.7其他功能
              • 自动保存视频文件,可用于离线分析,视频分辨率为不低于1280x1024;
              • 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;
              五、测试指标

              5.1系统可测量基于单只脚印的参数:

              5.1.1脚*大触地时相(Max contact)
              5.1.2脚*大触地面积(Max area)
              5.1.3脚触地压力(Intensity)
              5.1.4脚印宽度(Box width)
              5.1.5脚触地时间(Stand)
              5.1.6脚印之间的位置关系(Print positions)
              5.1.7同一脚爪触地时间占总时间的比例(Duty cycle)
              5.1.8步行周期(Step  Cycle)、步幅(Step Stride)
              5.1.9制动指数(Stop Index)、推进指数(Start Index)

              5.2系统可测量基于不同脚印间关系的参数:

              5.2.1单位时间内脚步数(Cadence)
              5.2.2步序(Step sequence)
              5.2.3★步宽(前肢步宽、后肢步宽)
              5.2.4★步基(左侧步基、右侧步基)
              5.2.5步序正常指数(Regularity index)
              5.2.6相位离差指数(Phase dispersions)
              5.2.7双足协调指数(Couplings)
              5.2.8同时触地指数(Support formulas)
              5.3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
              5.4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)

              5.6系统可以自动测量出坐骨神经功能指数(Sciatic Functional Index SFI)

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