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小動物步態(tài)可視化分析已逐漸成為研究神經(jīng)科學(xué)和行為學(xué)的熱點(diǎn)

在神經(jīng)科學(xué)和行為學(xué)研究中,步態(tài)分析特別是在研究脊髓損傷、疼痛、坐骨神經(jīng)損傷、創(chuàng)傷性腦損傷以及基于中Shu神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)動障礙等領(lǐng)域。這些研究通常依賴于嚙齒動物模型來模擬人類病疾狀態(tài),并深入探索潛在的病理機(jī)制和療治方法。

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

當(dāng)嚙齒動物穿過被綠光照亮的玻璃板時,只有爪子接觸的區(qū)域會散射光線,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)動障礙,并揭示神經(jīng)精神病疾相關(guān)運(yùn)動異常的細(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。它不僅反映了動物的運(yùn)動能力,還與其認(rèn)知功能密切相關(guān)。步態(tài)分析不僅是對運(yùn)動系統(tǒng)的評估,更是對整體健康狀態(tài)的敏感標(biāo)志。在嚙齒類動物模型中,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)通過自動分析多個步態(tài)參數(shù),如跑步特征和動力學(xué)參數(shù)、時間參數(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,自動生成步態(tài)參數(shù)。將步態(tài)參數(shù)分為4個主要組:(a)跑步特征和動力學(xué)參數(shù),(b)時間參數(shù),(c)空間參數(shù),(d)肢體間協(xié)調(diào)參數(shù)。這些參數(shù)包括身體和擺動速度、站立和擺動時間、zui大接觸時間(站立時間的%)、zui大強(qiáng)度、步長等,為研究者提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。這些參數(shù)涵蓋了身體和擺動速度、站立和擺動時間、zui大接觸時間、步長等多個方面,有助于Quan面評估嚙齒動物的步態(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DigiGaitVisuTread和動態(tài)負(fù)重測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DigiGaitVisuTread使用跑步機(jī)讓嚙齒動物被動行走/跑步,而VisuGait則采用穩(wěn)定的軌道使動物能夠主動前進(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,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. 嚙齒動物在檢查過程中的行為變化(如運(yùn)動速度、軌跡)和完成任務(wù)的動機(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)時可能需要額外的注意和處理。

  2. 單個參數(shù)的評估可能無法Quan面反映神經(jīng)精神病疾對運(yùn)動功能的影響。因此,研究者需要了解每個步態(tài)參數(shù)的定義,并Quan面確定每個變化的原因。

     實(shí)際上通過組合多個步態(tài)參數(shù)來評估步態(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,還增強(qiáng)了神經(jīng)精神病疾嚙齒動物模型步態(tài)表現(xiàn)的評估能力。

綜述通過客觀量化多個步態(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)動障礙和神經(jīng)精神病疾相關(guān)運(yùn)動異常的有力工具。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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