神經退化、shenjingbing變、關節炎、痛覺、脊髓損傷、藥物毒性、哀老、阿爾茨海默癥、帕金森癥、Huntington癥、溶酶體堆積病

被動驅趕模塊：包含聲音驅趕模塊(0-130db的純音，白噪音刺激)，氣體驅趕模塊（0-10Okpa氣壓強度可調)。可快速訓練動物實現標準姿態通過步道。

1、可調高速彩色相機

軟件集成了相機參數調節功能，可以靈活調節相機增益(范圍為0-16)、曝光時間(范圍為5000～15000)以及幀率(zuida值為165)，在燈光調節之外通過相機的調節可以輕松提高視頻幀的拍攝質量。

2、智能采集功能

軟件具有自動采集功能，其自動性表現在兩個方面：
2.1、只有當老鼠進入到框選的ROI區域才會開始錄制視頻,并且在老鼠離開ROI區域后自動停止錄制并將錄制的視頻保存;
2.2、如圖2所示，在檢測開始前設定通過時間大小、最少采集成功數、速度變化率，基于這些參數可以排除采集失敗的視頻如圖3。保證視頻拍攝的連貫性并避免所拍攝視頻的人工挑選。

3、智能腳印分類

內置算法可以在極短的時間內對視頻中老鼠的腳爪印進行識別并且分類，在測試中爪印的識別及分類的準確率96%，這將大大節省實驗人員手動對腳印進行分類的時間。

4、交互式爪印糾正

設置了爪印糾正按鈕，在初步檢測后可以通過逐幀播放按鈕、進度條拖拽等多種方式檢測檢測結果存在的誤差，并在修正后重新開始檢測，能極大提高對老鼠步態行為的檢測精度。

5、可視化

軟件包含多種情況可視化：

①爪印分類后，出現的爪印會使用相應顏色的矩形框進行框選，并且老鼠身上繪制了了一條白色曲線展現老鼠的體態，如圖5所示：

②在一個走道上展示老鼠經過時留下的所有腳印圖，如圖6所示：

③對老鼠當前幀存在的腳印進行放大展示，能夠更加清晰分辨爪印的各個細節，如圖7所示：

④展現老鼠在各個時刻內的爪子著地情況，即如圖8所示的老鼠爪子的時序圖：

⑤老鼠爪子落地時,同一個爪子的各區域的壓力不同，分別使用了2D壓力圖(如圖9)來展現在落地過程中壓力zuida值和平均值，以及3D壓力圖(如圖10）實時展現老鼠爪子在各個位置的壓力情況。

6、實驗參數

算法自動檢測后會對老鼠的步態信息進行計算并將所有的信息輸出到軟件界面中，計算的數據shou次著地時間、步幅時常、加速度、支撐時長、足跡面積、步長、擺動時間等數據，所示為部分計算數據。