Многосуставное синхронное отслеживание на основе глубокого обучения для объективной количественной оценки кинематики задней конечности у крыс

Summary

Этот протокол устанавливает конвейер кинематической оценки задних конечностей крысы с использованием теста на беговой дорожке без маркеров с автомаркировкой многосуставной траектории на основе глубокого обучения, что позволяет воспроизводимо количественно оценивать движение.

Abstract

Точная и объективная оценка походки крыс необходима для исследований нейронауки и кинезиологии. Традиционные системы часто полагаются на визуализацию отпечатков для косвенного вывода походки, которая не может полностью отразить многосуставные кинематики задних конечностей. В этом исследовании создана система анализа походки на беговой дорожке без маркеров, интегрирующая индивидуальные алгоритмы глубокого обучения с программируемой беговой дорожкой с поддержкой веса, что позволяет отслеживать несколько суставов нижних конечностей в реальном времени и многомерную кинематическую количественную оценку. Система автоматически извлекает параметры цикла походки, траектории суставов, схемы распределения сил и плавность движений при условии модулированной скорости (0-300 мм/с), наклона (градиент ±30°) и градуированной поддержки веса (0-500 г), предоставляя объективный инструмент оценки для исследований поведения нервно-мышечных мышц. Используя модели травмы спинного мозга (ТСМ), результаты демонстрируют чувствительность системы к обнаружению многомерных различий в диапазоне движений суставов, непрерывности траектории, выходе тяги и плавности движения между здоровыми и травмированными грызунами, подтверждая её способности различать заболевания и градировать. По сравнению с традиционными методами субъективных оценок или методов покрытия, эта платформа устраняет личные предвзятости и ограничения малоразмерных данных, сочетая архитектуру на основе глубокого обучения и преимущества высокопроизводительного сбора данных. Он применим к исследованиям, связанным с повреждением центральных или периферических нервов, нейродегенеративными заболеваниями, нарушениями опорно-двигательного аппарата и процессами старения. Благодаря синхронной интеграции нейроэлектрофизиологических модулей система дополнительно обеспечивает временную связь походки и нейронных сигналов, формируя методологическую основу для анализа центрально-периферических механизмов управления и разработки нейромодуляторных стратегий.

Introduction

В современной нейронауке и локомоторных исследованиях объективная количественная оценка походки теперь крайне важна для анализа нейромышечных функций, выяснения механизмов заболеваний и оценки стратегий^{реабилитации. 1}. Высокое пространственно-временное разрешение позволяет фиксировать тонкие различия в синергиях между нейронными командами, профилями активации мышц и скелетной механикой, создавая эмпирическую основу для изучения координации надспинальных путей, периферической обратной связи и механических контекстов. Воспроизводимые кинематические метрики повышают чувствительность к выявлению поражений, дегенера....

Protocol

Все процедуры на животных были одобрены Институциональным комитетом по уходу и использованию животных Пекинского института исследований мозга и соответствовали Руководящим принципам по уходу и использованию лабораторных животных. Побочных эффектов, связанных с процедурой, не наблюдалось.

1. Подготовка оборудования

1. Включите блок питания беговой дорожки и выберите кнопку управления скоростью на сенсорном экране.
2. Пусть ремень работает на низкой скорости 30 секунд, чтобы наблюдать, отклоняется ли ремень беговой дорожки.
3. Выберите кнопку уп....

Results

Схематическая схема и фактическая фотография структуры системы беговой дорожки показаны на рисунках 1A, B соответственно. Устройство способно получать высококонтрастные боковые изображения без маркеров. Беговая дорожка поддерживает регулировки скорости, наклона, направления и снижения веса, а также оснащена числовой панелью управления. Сопутствующий программный интерфейс включает интерфейс мониторинга и получения информации в реальном времен.......

Discussion

Этот протокол определяет систему анализа походки на беговой дорожке для крыс и её операционные процедуры, предоставляя многомерный и объективный инструмент оценки для нейромышечных поведенческих исследований. Как показано в межгрупповых сравнениях параметров походки между ТСМ и здоровыми крысами в примерном исследовании, система получает необработанные координаты пространственного движения нижних конечностей испытуемых с помощью непрерывной видеосъёмки походки с высокой частотой кадров и.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Аннотация и аннотация ИИ по походке Программное обеспечение для приобретения	Shanghai ClinAITrial Technology Co., Ltd.	MouseAI	MouseAI — это интегрированное программное обеспечение для анализа для беговой дорожки MOVEMETRICS, объединяющее видеозапись, логирование метаданных и автоматизированный анализ походки в единый рабочий процесс.
Механический удар	RWD Life Science, Шэньчжэнь, Китай
Многоканальная система логической электрофизиологической записи	Kedou (Suzhou) мозг — компьютерная технологическая компания, & nbsp;	KedouBC RHD128A	KedouBC RHD128A — это компактная 128-канальная система электрофизиологии in vivo для получения электрофизиологии, разработанная для высокоразрешающей нейронной записи у малых и крупных лабораторных животных. Интегрируя лёгкие, plug-and-play головные сцены (и 1,3 g), 16-битное преобразование A/D и программируемые усилители, он захватывает сигналы EEG, ECoG, LFP, спайки, EMG и ECG с частотой 0,1 Гц до 30 кГц с ≤ 2.4 и микро; Шум системы V и > 10 GΩ Входной импеданс. RHD128A предоставляет надёжные, масштабируемые пользователем нейронные данные для ускорения исследований интерфейсов мозг-машина, нейродегенерации и реабилитации.
Беговая дорожка	Shanghai ClinAITrial Technology Co., Ltd.	MOVEMETRICS	MOVEMETRICS — это высокоточная инструментальная беговая дорожка для продвинутого анализа походки грызунов.