Free walk Scan（Cleversys Inc.）是首家提出不再对动物行走的路径进行限制的步态分析系统。在动物自由行走的状态下也可以获取准确的步态参数。并将步态分析与底视角行为分析结合起来，可分析动物在不同区域步态的不同。基于深度神经网络的动物步态分析系统（关节步态）基于狭长跑道的步态分析研究中实验动物既是自发主动的，又能将其行进路线限制在一段狭长的跑道中，所以现在主流的啮齿动物步态分析方法很多都是基于狭长跑道的，例如CatWalk, MouseWalker等等。李思迪等人使用自动计算机辅助控制系统评估大鼠永久性大脑中动脉闭塞后的步态损伤。这几种方法都是通过传统图像处理技术提取图像特征，通过膨胀和腐蚀手段对鼠鼻子、尾基、重心、四只脚等位置进行识别，获取其位置信息，从而量化其步态特征。

自由步态分析,不再对动物行走路径进行限制，更接近于自然生理状态下的步态分析；采集动物（小鼠或大鼠）在透明皮带跑步机或清晰的自由行走跑道上跑步的视频作为输入。动物腹侧视图（底面视图）的视频是使用高速数码相机获得的，每个视频捕获可以持续20秒（当与专门的快速硬盘驱动器架构一起使用时甚至更长），从而提供大量步幅样本只是一次试验。该视频主要捕捉动物在跑步机或跑道设备上行走/跑步时的脚印。可以处理从任何跑步机或跑道设备拍摄的视频，从而可以使用高速摄像头在任何视频捕获硬件系统上捕获其足迹。

Fig1 FreeWalkScan

允许小鼠自由行走穿过跑道（Cleversys Inc.），从白色丙烯酸启动箱到黑暗的逃生箱。跑道墙间隔12厘米，长度100厘米，玻璃地板厚0.8厘米。可调节的光板将光线均匀地分布在整个玻璃地板上，以实现爪子的检测。低强度绿色背景光可以将鼠的身体与其明亮的爪子分开。图像由安装用于记录跑道腹面视图的高速数码摄像机捕获。

Fig2 ANP32E缺陷小鼠的自由跨步步态没有表型差异

VisuWalk动物自由活动与步态分析系统

随着AI技术在动物行为实验中的应用普及，越来越多的AI科学工具被开发出来，VisuWalk动物自由活动与步态分析系统（上海欣软）是依托于高清摄像技术和先进的计算机视觉AI算法。高速摄像设备能够捕捉到快速移动的对象细节，而计算机视觉算法则能够从视频中自动识别动物的身体部位和精细行为，计算出步态的各种参数。这种技术的应用，不仅极大地提高了步态分析的精确度，而且大大减少了数据处理所需的时间和人工成本。

分析参数

常规行为指标：包括路程、平均速度、静止时间、各子区域访问次数、逗留时间、潜伏期等
精细行为指标：Grooming、Rearing次数、时间、潜伏期
自由步态指标：步行周期、步行速度、角速度、支撑\摇摆时相、步长、步宽步幅、肢体占空比、时间对称性等
行为图表：触地时间-角速度序图、触地时间-速度序图、尾根点侧向移动相位图、支撑摇摆相位图、肢体占空比图、活动轨迹图、热图等

- VisuWalk软件生成步态图表（部分） -

文献引用

2.Xuhui Bao, Vidyalakshmi Chandramohan, Randall P. Reynolds, Preclinical toxicity evaluation of a novel immunotoxin, D2C7-(scdsFv)-PE38KDEL, administered via intracerebral convection-enhanced delivery in ratsInvestigational New DrugsApril 2016, Volume 34, Issue 2, pp 149-158

脑声常谈丨浅析几种不同方式的小鼠步态分析系统