Tiefenlernen-basiertes Mehrgelenk-Synchrontracking zur objektiven Quantifizierung der Hintergliedmaßen-Lokomotor-Kinematik bei Ratten
3. April 2026
Dieses Protokoll etabliert eine kinematische Bewertungspipeline für Ratten-Hintergliedmaßen mittels eines markerlosen Laufbandtests mit Deep-Learning-gesteuerter Auto-Labeling, die eine reproduzierbare Bewegungsquantifizierung ermöglicht.
Wir haben ein KI-gesteuertes Laufband entwickelt, um Rattenbewegungen zu verfolgen und so die Genesung von Rückenmarksverletzungen präzise zu bewerten. Im Gegensatz zu traditionellen Fußabdrucksmethoden, die komplexe Gelenkökonomie erfordern, verfolgt unser simuliertes KI-System die Mehrgelenkbewegungen direkt. Starten Sie den Industriecomputer und starten Sie die Videoaufnahme- und Analysesoftware.
Positionieren Sie das Kameraobjektiv senkrecht zur Längsachse des Laufbands, um eine strikt seitliche Ansicht zu erhalten, wobei ein horizontaler Arbeitsabstand von 15 Zentimetern zur Ebene des Laufbands erhalten bleibt. Als Nächstes wird das Körpergewicht jeder Ratte mit einer elektronischen Waage erfasst. Beziehen Sie nur Ratten mit gleichem Körpergewicht ein, um die Auswirkungen auf die Körpergröße zu minimieren.
Zieh Handschuhe an und ergreife die Ratte vorsichtig. Wickle den elastischen Brustgurt um die vordere Achselhöhle und befestige ihn an der verstellbaren Schiebeschiene. Dann stellen Sie den Riemen so ein, dass ein Finger eingeführt werden kann, ohne die Atmung einzuschränken.
Auf dem Touchscreen stellen Sie die Geschwindigkeit auf 150 Millimeter pro Sekunde und die Steigung auf null Grad ein. Führen Sie eine 10-minütige Akklimatisierungssitzung durch, um die Ratte an das Gewicht des Körpergewichts anzupassen, während Sie die Ratte auf Anzeichen von Stress und Erschöpfung wie Bewegungsunfähigkeit und langanhaltendes Defäkieren überwachen. Bestätigen Sie eine erfolgreiche Akklimatisierung, wenn die Ratte mindestens 60 Sekunden lang einen gleichmäßigen und gleichmäßigen Schritt ohne Pfotenschleifen und mit einem natürlich hängenden Schwanz beibehält.
Schließen Sie Tiere aus, die diese Kriterien nach der maximalen Eingewöhnungsphase nicht erfüllen. Geben Sie die Parameter für das formelle Experiment auf dem Touchscreen ein. Geben Sie die gewünschte Geschwindigkeit und Steigung nacheinander ein und wählen Sie dann die Richtung des Laufbandriemens aus.
Nach der Stabilisierung wählen Sie Start Recording, um mit der Datenerfassung zu beginnen. Erfassen Sie kontinuierlich mindestens fünf vollständige Gangzyklen. Am Ende jedes Versuchs wird die Geschwindigkeit auf null Millimeter pro Sekunde reduziert.
Lösen Sie den Brustgurt und bringen Sie die Ratte zurück in ihren entsprechenden Käfig. Extrahiere Videosegmente von etwa 10 Sekunden, die den Zielgang mit mindestens 10 stabilen Gangzyklen enthalten. Registrieren Sie die Ratteninformationen, einschließlich Identifikationsnummer, Gruppe und experimentellen Bedingungen.
Importiere die MOV-Datei in die Analysesoftware. Normalisiere jeden Gangzyklus von null bis 100 %, um die Zykluslänge zu standardisieren. Erstellen Sie repräsentative Bilder, um die Gangdynamik zu veranschaulichen.
Exportiere die räumlichen Positionskoordinaten jedes Gelenks über die Zeit als CSV-Datei zur weiteren Analyse. Nach Abschluss der Tiermodellierung implantieren Sie das elektrophysiologische Aufzeichnungsgerät. Für die Aufzeichnung von Gehirnsignalen werden Elektroden auf der Schädeloberfläche, im PDA-Raum oder am Großhirnrinde platziert, um Gehirnsignale aufzunehmen.
Für die Rückenmarksaufnahme werden Aufnahmeelektroden in den epiduralen Raum des Intervertebral-Foramens eingesetzt. Für die Elektromyographie werden bipolare Silberdrähte in die Zielmuskeln eingegraben, um die elektrische Aktivität der Muskeln zu erfassen. Lassen Sie das Tier fünf bis sieben Tage nach der Einnistung erholen.
Überprüfen Sie die Wunde und den Gang täglich, um sicherzustellen, dass keine Anzeichen von Infektion oder Schmerzen vorhanden sind, bevor Sie auf dem Laufband getestet werden. Bereite die Ausrüstung und das Tier vor dem synchronisierten Experiment vor. Synchronisiere dann die elektrophysiologische Datenerfassung mit dem Bewegungsvideo, um sicherzustellen, dass beide denselben Zeitstempel teilen.
Richten Sie die neuronalen Signale während der Analyse mit entsprechenden Videobildern aus, um elektrophysiologische Muster in verschiedenen Gangphasen zu visualisieren. Die Ratten mit Rückenmarksverletzung wiesen einen erheblichen Verlust des Schwungs und unregelmäßige Darmbeinverschiebungskurven auf. Ratten mit Rückenmarksverletzungen zeigten im Vergleich zu gesunden Ratten erhöhte Gelenkwinkelschwankungen.
Die Heatmap des Gelenkbewegungsradius zeigte eine weit verbreitete Abnahme der Farbskala bei Rückenmarksverletzungsratten im Vergleich zu gesunden Ratten, während die Bewegungspfad-Aktivitätskarte eine signifikante Verringerung des Bewegungsumfangs jedes Gelenks sowie eine beeinträchtigte Bewegungskontinuität zeigte. Bei Ratten mit Rückenmarksverletzungen zeigte die Punktwolkenkarte eine erhöhte Streuung und eine nach links gerichtete Verschiebung des Massenmittelpunkts. Das Höhenwasserfalldiagramm zeigt eine bimodale Verteilung entlang der x-Achse zwischen den Gruppen mit einem allgemeinen Differenzabfall in der Mitte der Bewegung.
Für die y-Achse wird zu Beginn der Bewegung ein Differenzabfall beobachtet. Die Gesamtverteilung der Differenzen ist chaotisch, was auf abnormale Bewegungsphasen bei Rückenmarksverletzungsratten im Vergleich zu gesunden Ratten hinweist. Die vertikale Höhenspitzenverteilung der Zehen wurde bei Rückenmarksverletztenratten nach rechts verschoben.
Das Geschwindigkeitsbereichsdiagramm zeigte, dass der kombinierte Geschwindigkeitsbereich in jedem Rahmen in der Verletzungsgruppe verengt war. Darüber hinaus zeigten die Rückenmarksverletzungsratten auch eine Verringerung des Phasenebenenbereichs, des geschätzten Spitzenkraftindex und der Bewegungsglättigkeitsindikatoren. Unser System ermöglicht es Forschern, die Mehrgelenkbahnen, die Kraftverteilung und die Bewegungsglätte in Echtzeit präzise zu messen.
Ein wichtiger Aspekt ist es, die Ratte gründlich an das Laufbandsystem zu gewöhnen, um stabile und analysierende Gangmuster sicherzustellen. Wir können das System mit EMG oder EEG synchronisieren, um die Signale der Mechanismen hinter dieser Bewegung zu entschlüsseln.
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Overview
This article presents a markerless, treadmill-based gait analysis system for rodents that leverages custom deep learning algorithms to enable real-time, multidimensional tracking of lower-limb joint kinematics. The system provides objective, high-throughput quantification of gait parameters under various experimental conditions, and is validated using spinal cord injury (SCI) models to demonstrate its sensitivity and utility in neuromuscular research.
Key Study Components
Area of Science
- Neuroscience
- Kinesiology
- Behavioral analysis
- Biomedical engineering
Background
- Accurate assessment of rodent gait is critical for studying neuromuscular and neurological disorders.
- Traditional footprint-based methods are limited in capturing complex, multi-joint kinematics.
- Objective, high-dimensional gait analysis tools are needed to reduce bias and improve data richness.
- Integration of neural signal recording with behavioral analysis can elucidate central-peripheral control mechanisms.
Purpose of Study
- To develop a markerless, AI-driven treadmill system for real-time, multi-joint gait analysis in rodents.
- To enable objective quantification of gait parameters under variable speed, incline, and weight support.
- To validate the system's sensitivity in distinguishing healthy from spinal cord injured rodents.
Methods Used
- Setup of a programmable treadmill with lateral video capture for markerless joint tracking.
- Application of deep learning algorithms for automatic extraction of joint trajectories and gait parameters.
- Experimental modulation of treadmill speed (0–300 mm/s), incline (±30°), and weight support (0–500 g).
- Integration of electrophysiological recordings (EEG, EMG, spinal cord signals) synchronized with gait video.
- Analysis of gait cycles, joint kinematics, force distribution, and movement smoothness.
Main Results
- The system enables real-time, high-throughput extraction of multi-joint trajectories and gait cycle parameters.
- SCI rats exhibited significant loss of swing, irregular iliac displacement, increased joint angle fluctuations, and reduced range of motion compared to healthy controls.
- Heat maps and trajectory analyses revealed impaired movement continuity and altered force distribution in SCI rats.
- Synchronization with neural recordings allowed visualization of electrophysiological patterns across gait phases.
Conclusions
- The markerless treadmill system provides objective, multidimensional gait analysis, overcoming limitations of traditional methods.
- It is sensitive to neuromuscular deficits and suitable for disease discrimination and grading.
- The platform supports integration with neurophysiological recordings, enabling advanced studies of motor control and neuromodulation.
Frequently Asked Questions
Executive Industry Relevance
Objective, high-throughput quantification of rodent hindlimb kinematics is critical for translational neuroscience and neuromuscular drug discovery. This deep learning-based, markerless gait analysis system enables multidimensional, bias-free assessment of locomotor function, supporting robust target validation and mechanistic de-risking in preclinical models. Its integration of synchronized neural and biomechanical data advances predictive confidence at key discovery and preclinical inflection points.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rigorous interrogation of neuromuscular function in disease-relevant rodent models.
- Supports functional target validation by quantifying joint trajectories and force outputs.
- Facilitates mechanistic de-risking through objective, multidimensional behavioral readouts.
- Improves predictive confidence for early-stage portfolio triage in neurotherapeutic pipelines.
Screening & Assay Development
- Provides validated, reproducible kinematic outputs for downstream screening workflows.
- Standardizes gait cycle and joint trajectory measurements for assay comparability.
- Enables high-throughput, automated data collection for scalable compound evaluation.
- Reduces subjective bias and low-dimensionality limitations of traditional footprint assays.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical functional endpoints with disease-relevant neuromuscular phenotypes.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation with synchronized neural and biomechanical data.
- Enables risk-adjusted advancement decisions based on sensitive, quantitative locomotor metrics.
- Facilitates biomarker development for neuromodulatory and neuroregenerative strategies.
Pipeline & Workflow Integration
This system bridges early discovery, lead identification, and preclinical validation by providing objective, quantitative locomotor phenotyping in rodent models.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification in neuromuscular and neurodegenerative disease models.
- Screening: Delivers reproducible, high-dimensional kinematic outputs for assay readiness and compound triage.
- Analytics: Enables export of joint position, force, and movement smoothness data for robust statistical comparison.
- Translational Research: Integrates neural and biomechanical signals to align preclinical endpoints with clinical relevance.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for diverse disease models and mechanistic studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neuromuscular target validation.
- Operational Value: Standardizes and automates gait analysis for reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio management.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of neurotherapeutic candidates.
Implementation Considerations
- Requires expertise in rodent handling, deep learning-based video analysis, and neurophysiological data integration.
- Needs programmable treadmill, high-speed video capture, and synchronized electrophysiological recording infrastructure.
- Demands cross-team standardization of acclimation, data acquisition, and analysis protocols.
- Adaptable across central and peripheral nerve injury, neurodegeneration, and musculoskeletal disease models.
- Stable gait pattern acquisition depends on thorough animal acclimation and stress minimization.
