在神經(jīng)科學和行為學研究中，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制和療治方法。
應(yīng)用領(lǐng)域
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化步態(tài)分析系統(tǒng)，通過綠光散射和高速攝像機捕捉技術(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動障礙，并揭示神經(jīng)精神病疾相關(guān)運動異常的細微變化。
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動能力，還與其認知功能密切相關(guān)。步態(tài)分析不僅是對運動系統(tǒng)的評估，更是對整體健康狀態(tài)的敏感標志。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
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DigiGait、VisuTread和動態(tài)負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，如DigiGait和VisuTread使用跑步機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。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
步態(tài)分析系統(tǒng)足印壓力熱圖
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嚙齒動物在檢查過程中的行為變化（如運動速度、軌跡）和完成任務(wù)的動機都可能影響數(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，以及較低的學習任務(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。
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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確地代表了步態(tài)的完全協(xié)調(diào)運動，還增強了神經(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動障礙和神經(jīng)精神病疾相關(guān)運動異常的有力工具。隨著技術(shù)的不斷進步和方法的不斷完善，步態(tài)分析將在未來神經(jīng)科學研究領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。
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