Deep-learning gebaseerde multi-joint synchrone tracking voor objectieve kwantificering van de achterpoot-lokomotorkinematica bij ratten
3 april 2026
Dit protocol stelt een ratten-achterledemaat-kinematische evaluatiepijplijn op met behulp van een markerloze loopbandtest met deep learning-gedreven multi-joint traject auto-labeling, wat reproduceerbare bewegingskwantificatie mogelijk maakt.
We hebben een AI-gestuurde loopband ontwikkeld om rattenbewegingen te volgen, waarmee we het herstel van ruggenmergletsel nauwkeurig kunnen evalueren. In tegenstelling tot traditionele footprint-methoden, die complexe gezamenlijke economie betekenen, volgt ons mock AI-systeem direct meergewrichtenbewegingen. Begin met het starten van de industriële computer en start de video-opname- en analysesoftware.
Plaats de cameralens loodrecht op de lengteas van de loopband om een strikt zijwaarts beeld te verkrijgen, waarbij je een horizontale werkafstand van 15 centimeter tot het vlak van de loopband handhaaft. Vervolgens registreer je het lichaamsgewicht van elke rat met een elektronische weegschaal. Neem alleen ratten met een gelijk lichaamsgewicht op om de effecten op lichaamsgrootte te minimaliseren.
Doe handschoenen aan en pak de rat voorzichtig vast. Wikkel de elastische borstband om de vooroksel en bevestig deze aan de verstelbare schuifrail. Stel vervolgens de band zo aan zodat één vinger kan worden ingebracht zonder de ademhaling te beperken.
Op het touchscreen stel je de snelheid in op 150 millimeter per seconde en de helling op nul graden. Voer een acclimatisatiesessie van 10 minuten uit om de rat aan te passen aan het ondersteunende lichaamsgewicht, terwijl je de rat monitort op tekenen van stress en uitputting, zoals bewegingsterughoudendheid en langdurige ontlasting. Bevestig succesvolle acclimatisatie wanneer de rat minstens 60 seconden een continue en gelijkmatige pas aanhoudt zonder poot te slepen en met een natuurlijk hangende staart.
Sluit dieren uit die niet aan deze criteria voldoen na de maximale acclimatisatieperiode. Voer de parameters voor het formele experiment in op het touchscreen. Voer achtereenvolgens de gewenste snelheid en helling in en kies vervolgens de richting van de loopbandband.
Na stabilisatie selecteer je Start Recording om te beginnen met dataverzameling. Volg continu minstens vijf volledige gangcycli. Aan het einde van elke proef verlaag je de snelheid tot nul millimeter per seconde.
Maak de borstband los en breng de rat terug naar de bijbehorende kooi. Haal videosegmenten van ongeveer 10 seconden uit die de doelgang bevatten met minstens 10 stabiele gangcycli. Registreer de ratteninformatie, inclusief identificatienummer, groep en experimentele omstandigheden.
Importeer het MOV-bestand in de analysesoftware. Normaliseer elke loopcyclus van nul tot 100% om de cycluslengte te standaardiseren. Genereer representatieve afbeeldingen om de loopdynamiek te illustreren.
Exporteer de ruimtelijke positiecoördinaten van elke verbinding in de loop van de tijd als een csv-bestand voor verdere analyse. Na het voltooien van diermodellering implanteer je het elektrofysiologisch opnameapparaat. Voor het opnemen van hersensignalen plaats je elektroden op het schedeloppervlak, de epidurale ruimte of de hersenschors om hersensignalen op te nemen.
Voor het opnemen van het ruggenmerg breng je opname-elektroden in de epidurale ruimte van het tussenwervelforamen. Voor elektromyografie wordt bipolaire zilverdraad in de doelspieren begraven om de elektrische activiteit van de spieren vast te leggen. Laat het dier vijf tot zeven dagen na de innesteling herstellen.
Controleer dagelijks de wond en het looppatroon om zeker te zijn dat er geen tekenen van infectie of pijn zijn voordat je op de loopband test. Bereid de apparatuur en het dier voor vóór het gesynchroniseerde experiment. Synchroniseer vervolgens de elektrofysiologische gegevensverzameling met de bewegingsvideo om ervoor te zorgen dat beide dezelfde tijdstempel delen.
Lijn de neurale signalen uit met de bijbehorende videoframes tijdens de analyse om elektrofysiologische patronen bij verschillende gangfasen te visualiseren. De ratten met ruggenmergletsel vertoonden aanzienlijk verlies van swing en onregelmatige iliacale verplaatsingscurves. Ratten met ruggenmergletsel vertoonden meer fluctuaties in gewrichtshoeken vergeleken met gezonde ratten.
De warmtekaart voor bewegingsbereik van het gewricht liet een brede afname zien in kleurschaal bij ratten met ruggenmergletsel vergeleken met gezonde ratten, terwijl de trajectactiviteitenkaart een significante vermindering van het bewegingsbereik van elk gewricht liet zien, samen met een verminderde continuïteit van bewegingen. Bij ratten met ruggenmergletsel toonde de point cloud-kaart een verhoogde verspreiding en een verschuiving naar links van het massamiddelpunt. De hoogtewatervalgrafiek toont een bimodale verdeling langs de x-as tussen groepen met een algemene verschilsafname in het midden van de beweging.
Voor de y-as wordt aan het begin van de beweging een verschilafname waargenomen. De algehele verschilverdeling is chaotisch, wat wijst op abnormale bewegingsfasen bij ratten met ruggenmergletsel vergeleken met gezonde ratten. De verticale hoogtepiekverdeling van de tenen was bij ratten met ruggenmergletsel naar rechts verschoven.
De snelheidsbereikgrafiek toonde aan dat het gecombineerde snelheidsbereik in elk frame werd vernauwd in de blessuregroep. Bovendien vertoonden de ratten met ruggenmergletsel ook een vermindering van het fasevlakgebied, de geschatte piek-voortstuwingskrachtindex en bewegingsgladheidsindicatoren. Ons systeem stelt onderzoekers in staat om de trajecten van meerdere gewrichten, de krachtverdeling en de soepele beweging in realtime nauwkeurig te meten.
Een belangrijke overweging is het grondig laten wennen van de rat aan het loopbandsysteem om stabiele en analyseerde looppatronen te waarborgen. We kunnen het systeem synchroniseren met EMG of EEG om de signalen van mechanismen achter deze beweging te decoderen.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
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.
