基于深度学习的多关节同步跟踪，客观量化大鼠后肢运动运动学

Summary

该方案利用无标记跑步机测试和深度学习驱动的多关节轨迹自动标记，建立了大鼠后肢运动学评估流程，实现可重复的运动量化。

Abstract

对老鼠步态的准确和客观评估对神经科学和运动机能学研究领域至关重要。传统系统常依赖足迹成像来间接推断步态，但这无法完全捕捉后肢多关节运动学。本研究建立了一种基于无标记的跑步机步态分析系统，将定制深度学习算法与可编程负重支撑跑步机整合，实现多重下肢关节的实时追踪和多维运动学量化。该系统自动提取步态周期参数、关节轨迹、力分布模式以及在调制速度（0-300 mm/s）、倾斜（±30°梯度）和分级重量支撑（0-500 g）条件下的运动平滑度，为神经肌肉行为研究提供客观评估工具。利用脊髓损伤（SCI）模型，结果展示了该系统在检测关节活动范围、轨迹连续性、推进力输出及健康与受伤啮齿动物间运动平滑度等多维差异方面的敏感性，验证了其疾病识别和分级能力。与传统的主观评分或足迹方法相比，该平台消除了个人偏见和低维数据限制，同时结合了深度学习驱动的架构和高通量数据采集的优势。它适用于涉及中枢或周围神经损伤、神经退行性疾病、肌肉骨骼疾病和衰老过程的研究。通过同步整合神经电生理模块，系统进一步实现步态与神经信号的时间耦合，建立了解析中枢-外围控制机制和发展神经调节策略的方法论框架。

Introduction

在当代神经科学和运动学研究中，客观的步态量化现已成为剖析神经肌肉功能、阐明疾病机制和评估康复策略的关键。其高时空分辨率能够捕捉神经指令、肌肉激活特征和骨骼力学之间协同的细微变化，从而为研究脊髓上通路、外周反馈和机械情境的协调奠定了实证基础。可重复的运动学指标提升了病变、退行性变化和治疗效果的检测灵敏度，加速了药物和器械的开发流程^2。

传统评估平台如CatWalk、DigiGait或简化足迹分析，间接基于足底接触模式推断关节运动学。这些方法产生的指标分辨率低且不一致，未能捕捉后肢多关节运动学复杂性 ^3,4。我们方法的总体目标是建立一个高精度、无标记且重量支撑的步态分析系统，专为啮齿动物模型设计。因此，我们建立了一个新框架：（i） 在连续多关节成像过程中，在受控轴向载荷（0-100%体重）下保持啮齿动物直立姿势，（ii） 通过深度学习直接定位矢状面的解剖标志，生成二维空间轨迹，（iii） 导出时间解析的关节角度和段运动学数据用于统计建模⁵.从根本上讲，该框架基于深度学习在计算机视觉任务中的应用，从而实现从视频数据中稳健的联合特征提取。

Protocol

所有动物操作均经北京脑研究所机构动物护理与使用委员会批准，并符合实验动物护理与使用指南。未观察到与手术相关的不良事件。

1. 设备准备

1. 打开跑步机系统的电源，选择触摸屏上的 速度控制 按钮。
2. 让皮带以低速运行30秒，观察跑步机皮带是否偏移。
3. 选择 倾斜控制 按钮，将倾斜度设为0°，点击零，确认显示值是否与水平气泡重合。
4. 进入 悬挂 接口，挂上10克的配重，检查张力读数是否接近0.10牛顿。
5. 打开工业个人电脑（IPC），进入视频采集和分析软件。
6. 为当天的实验创建一个目录，包括实验名称、动物编号、实验组、速度、坡度和减重百分比等信息。
7. 将高速工业相机（UC70，分辨率：1280X1024，帧率：60 fps），配备手动对焦镜头（f = 12 mm），安装在铝制支架上。将相机镜头垂直于跑步机的纵轴，以捕捉严格横向的视角，保持距离跑步机皮带平面15厘米的水平工作距离。
8. 用气泡水平仪将镜头水平放置，确保老鼠的躯干占据画面中央三分之二的位置。调整对焦和光圈，直到背面尺（1厘米网格）上的比例线清晰可见。
9. 点击....

Results

跑步机系统结构的示意图和实际照片分别见 图1A和B。该设备能够在无标记的情况下获得高对比度横向图像。跑步机支持速度、坡度、方向和减重调节，并配备数值控制面板。配套软件界面包括实时监控与采集接口，以及视频上传和步态提取分析接口。它内置了深度学习模块，用于自动步态标注，能够在无需人工标注的情况下，以高帧率和高精度获取后肢髂嵴、髋关节、膝盖、脚踝和脚趾关节的连续运动数据（见图1C）。

在健康大鼠与SCI大鼠的比较中，视频提取和同一视野内关键体点的自动注释揭示了不同的运动学表型。重度脊髓损伤大鼠的构建遵循标准方案：T9椎板切除术后，分别以2.0米/秒的速度和2.0毫米深度施加受控机械冲击。SCI患者表现出显著的摆动丧失、髂嵴移位曲线不规则和不齐、关节角度波动增加以及站姿摆动阶段紊乱。摇摆期的持续时间和比例显著减少，而这些指标基本可以保持健康个体的稳定周期性（见

Discussion

该方案描述了基于跑步机的老鼠步态分析系统及其操作程序，为神经肌肉行为研究提供多维度且客观的评估工具。正如在示例研究中SCI与健康大鼠步态参数的组间比较所示，该系统通过连续的高帧率步态视频和AI驱动的自动多关节注释算法，获取受试者下肢的原始空间运动坐标。这支持全面的定量分析和图形表示，包括步态轨迹、相位分割和力指数分布模式。除了脊髓损伤应用外，该系统还促进了对中枢神经系统损伤（如中风、脑出血）、神经退行性疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病）、周围神经肌肉病理（如坐骨神经损伤、肌营养不良）以及衰老研究中的步态变化的研究¹³。

该协议的成功实施取决于几个关键步骤。首先，动物适应至关重要，跑步机上的预先训练不足常导致步态不规则，影响运动学分析。我们建议按照方案规定严格的10分钟适应期。其次，光照均匀性直接影响深度学习算法的稳定性。阴影或过曝会导致关键点抖动。第三，确保受试者可比性对于有效的组间分析至关重要。我们强调在比较绝对动力学指标时必须严格匹配受试者（如体重和体型）。然而，对.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
步态人工智能注释与采购软件	上海克林科技有限公司	鼠标人工智能	MouseAI 是 MOVEMETRICS 跑步机的集成分析 软件，将视频录制、元数据记录和自动步态分析整合到一个工作流程中。
机械冲击	RWD生命科学，深圳，中国
多通道电物理逻辑记录系统	柯斗（苏州）脑算技术有限公司，及nbsp;	KedouBC RHD128A	KedouBC RHD128A 是一款紧凑型、拥有128通道、具有128个通道 的体内电生理采集系统，专为小型到大型实验动物的高分辨率神经记录而设计。它集成了轻量化的即插即用前置（& 1.3 g）、16位模数转换和可编程放大器，能够捕捉脑电图（EEG）、电磁（ECoG）、LFP、尖峰、肌电图（EMG）和心电图（ECG）信号，范围从0.1 Hz到30 kHz，并配有 ≤2.4 和微距;V系统噪音和>10 GΩ输入阻抗。RHD128A提供强大且可用户扩展的神经数据，加速脑机接口、 神经退行性退行及康复的研究。
跑步机	上海克林科技有限公司	移动计量	MOVEMETRICS 是一款高精度 仪器化跑步机，用于高级啮齿动物步态分析。