VisuGait動物可視步態分析系統是一套在嚙齒動物自然行走的情況下評估其運動缺陷和由疼痛引起的步態變化的完整系統。VisuGait動物步態分析系統的核心部件是步行臺，老鼠可以從步行臺的一端行走到另一端，系統采用*的腳印光亮折射技術，通過放置于步行臺下方的高速高清攝像機捕獲真正的腳印足跡，然后通過計算機視覺處理軟件將這些腳印進行自動歸類（新一代足跡歸類算法）。

一、系統介紹

VisuGait動物步態分析系統是一套在嚙齒動物自然行走的情況下評估其運動缺陷和由疼痛引起的步態變化的完整系統。VisuGait系統的核心部件是步行臺，老鼠可以從步行臺的一端行走到另一端，系統采用*的腳印光亮折射技術，通過放置于步行臺下方的高速高清攝像機捕獲真正的腳印足跡，然后通過計算機視覺處理軟件將這些腳印進行自動歸類（新一代足跡歸類算法）。同時，系統還能夠探測到腳步的相對壓力差異，這是動物行走時體重在其四個腳爪上分布不同的結果。

二、系統組成

VisuGait系統重要組成部分：

• 動物步行臺（折射光源）

• 動物誘導箱

• 高清高速攝像機

• VisuGait軟件

三、應用范圍

VisuGait動物步態分析系統可用于評價神經創傷、神經性ws、神經疾病、以及疼痛癥狀群的動物模型。通過步態分析，了解神經源性疾病發展過程、評價治療方法的效果和篩選治療藥物。例如：帕金森氏癥導致肢體動作僵硬和協調性降低。步態分析系統通過測量動物模型中的腳間距離、擺動時相、支撐方式和正常步序比等參數評估運動協調性。

該系統應用范圍包括：

• 脊索損傷

• 神經性疼痛

• 關節炎

• 中風

• 帕金森病

• 運動失調

• 腦損傷

• 外周神經損傷、末梢神經損傷

• 阿茲海默癥

• 神經肌肉以及骨骼肌肉等疾病        

四、技術特點

4.1 新一代足印識別及歸類算法

VisuGait軟件采用了自研的足印識別和歸類算法，為準確無誤的識別動物足印和高效足跡自動歸類提供了有力保障，核心包括:

• 圖像降噪預處理模塊

• 虛假足印剔除模塊

• 步跡分離增強模塊

• 時序跟蹤模塊

• 聚類分析模塊

其中降噪模塊主要利用濾波算法，降低因為光線變化引起的足跡提取誤差；虛假目標剔除模塊主要是對于老鼠行走過程中引起的虛假目標（如老鼠糞便等）進行剔除；步跡分離增強模塊針對紅綠藍三通道數據，根據其顯著性自動剔除其中信噪比較低的通道，利用差圖像法和QTSU二值化算法，自動提取足跡區域；時序跟蹤模塊和聚類分析模塊主要對單幀提取的足跡區域，先進行聚類，然后根據時序關系自動識別左右前后四個爪子，并進行標記，為下一幀分析提供依據；

腳印光亮折射技術

4.2 足跡增強裝置（內光源折射技術）

VisuGait系統側光足跡增強裝置，采用綠色LED燈，將均勻的綠色熒光射入玻璃側面，達到玻璃體中充滿綠色熒光，從而實現動物足跡圖像增強的效果，便于VisuGait軟件對動物行走時四肢的自動識別。
其中，老鼠步行通道、高速攝像機、足跡增強板、背景增強系統、誘導箱安裝在用鋁型材加工的支架上，用于實現實驗動物在足跡增強板上行走過程中足跡的提取，誘導箱為實驗動物提供熟悉的小環境，使實驗動物經過訓練后，能夠在足跡增強板上正常行走，方便完成足跡提取。高速攝像機與安裝了VisuGait軟件的計算機通過USB 3.0接口實現圖像數據采集。              

4.3 步序可視化呈現

VisuGait軟件可以可視化呈現多種類型的步序：

• 平面腳印圖（footprints）

• 步序圖（Gait diagram）

• 腳印壓力分布圖（Print intensities）

• 腳印壓力熱圖（Footprints pressure thermogram）

• 三維腳印（3D Footprints），選配

4.4 自動檢測分類錯誤

在一些體重大或者受損極其嚴重的動物中，對足印分類進行分類工作非常困難的，即便人工分類也是如此。新一代的智能足跡識別能力和出色的足跡歸類技術可自動檢測分類錯誤。用戶可以通過下拉選擇框來挑選這些分類錯誤，系統中視頻能夠自動跳到相應的時間點（時間幀）。使用者可以使用變焦攝影功能查看影像細節，然后根據實際情況進行分類。

4.5 足跡自動合并

有時，受損嚴重的動物的一個腳步可能會被分成兩個或者更多的步型。基于這些額外足印，這時，VisuGait系統將會錯誤地計算參數。但是通過把分裂的腳步影像合成一個腳步影像，這些參數會很容易地被被修復。

4.6 交互式足跡測量模塊（選配）

該模塊可以測量以下參數：

l 遠趾端開口距

l 近趾端開口距

l 腳印長度

l 腳印朝向

VisuGait系統脛骨神經和腓骨神經是坐骨神經的兩個分支。類似于坐骨神經功能指數，這些新參數的計算同樣基于遠趾端開口距，近趾端開口距，腳印長度。

· 坐骨功能指數（簡稱SFI），被用作坐骨神經損傷的功能恢復評估的工具。

·  脛骨功能指數（簡稱TFI），被應用于研究脛骨神經損傷恢復。

·  腓骨功能指數（簡稱PFI），被應用于研究腓骨神經（也被稱為腓神經）損傷恢復。

4.7其他功能

• 自動保存視頻文件，可用于離線分析，視頻分辨率為不低于1280x1024；

• 支持雙向分析功能，即動物前行和后退都能采集數據并進行分析；

• 系統可以靈活調節光敏感度，可以應對不同體重的動物；

五、測試指標

5.1系統可測量基于單只腳印的參數：

5.1.1腳大觸地時相（Max contact）

5.1.2腳大觸地面積（Max area）

5.1.3腳觸地壓力（Intensity）

5.1.4腳印寬度（Box width）

5.1.5腳觸地時間（Stand）

5.1.6腳印之間的位置關系（Print positions）

5.1.7同一腳爪觸地時間占總時間的比例（Duty cycle）

5.1.8步行周期（Step  Cycle）、步幅（Step Stride）

5.1.9制動指數（Stop Index）、推進指數（Start Index）

5.2系統可測量基于不同腳印間關系的參數：

5.2.1單位時間內腳步數（Cadence）

5.2.2步序（Step sequence）

5.2.3★步寬（前肢步寬、后肢步寬）

5.2.4★步基（左側步基、右側步基）

5.2.5步序正常指數（Regularity index）

5.2.6相位離差指數（Phase dispersions）

5.2.7雙足協調指數（Couplings）

5.2.8同時觸地指數（Support formulas）

5.3系統可以測量足趾寬度Toe Spread，中間足趾寬度（第二只跟第四只足趾）Intermediate Toe Spread，基于身體腳爪的角度Paw Angle Body Axis

5.4★系統可以自動測量出脛骨神經功能指數（Posterior Tibial Functional Index TFI）

5.5★系統可以自動測量出腓骨神經功能指數（Peroneal Functional Index PFI）

5.6系統可以自動測量出坐骨神經功能指數（Sciatic Functional Index SFI）

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