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G.A.I.T. 小鼠步態分析系統

產品型號:
廠牌名稱:
Ugo Basile 的 GA.I.T 步態分析系統是一台新一代、全自動的桌上型系統,專為偵測齧齒類動物模型的步態異常而設計。該系統兼具極佳的操作便利性,且腳掌偵測準確度高達近 100%。在專利 AI 演算法的驅動下,它能辨識出傳統工具可能遺漏或需要大量人工修正的細微運動、高齡化相關或疼痛相關變異。


顯示數據的數值分析結果會自動儲存,並提供可於 MS Excel 中開啟的 CSV 檔案。

產品特點

自主運動(Locomotion)是一種複雜的行為,涉及肌肉骨骼、神經以及感覺系統的整合,以產生協調的動作。正因如此,步態是疼痛與運動功能障礙的敏感標記,被廣泛應用於運動協調與運動功能模型、神經退化模型、一般性損傷、關節炎、疼痛以及衰老等研究中。 (Clark et al., 2019; Sayed-Zahid et al., 2019).

 

早期的齧齒類動物步態分析方法(例如在紙上印製墨汁腳印),僅能提供步長與腳掌落點的粗略資訊 (Mogil, 2015)。此外,非自動化系統無法取得任何時間參數(例如工作週期/Duty cycle)。儘管這些手動方法仍被用於基礎篩選,但缺乏偵測細微或早期運動缺陷所需的解析度與客觀性。齧齒類動物作為四足類與被捕食者,往往會掩飾疼痛或損傷的跡象。牠們在肢體間轉移體重的能力(例如透過增加前肢負重來補償後肢損傷),會進一步遮蔽在兩足物種中較容易被察覺的缺陷(Saunders et al., 2017)。

 

為克服這些挑戰,自動化步態分析系統已成為神經科學、藥理學與毒理學中不可或缺的工具。這些工具能在自然、非強制的行走環境中,捕捉站立時間、步態變異性以及肢體間協調性等高解析度、多參數的評估數據。

 

Ugo Basile 的 GAIT ANALYSIS 步態分析系統將 AI 的高準確度與隨插即用(plug & play)的便利性完美結合。系統隨附預裝好的 AI 專用電腦,開箱即可立即進行實驗。

 

目前市面上的傳統步態分析系統在分析運作的結果輸出上仍存在明顯局限。Ugo Basile 創新推出的 GAIT ANALYSIS 是一台全自動桌上型系統,專為以極佳的便利性與精準度偵測齧齒類動物模型的步態變異而設計,能確保精準辨識腳掌、腳趾以及其他相關身體部位(例如頭部、動物質心、尾巴等)。

 

該系統由專利 AI 演算法驅動,可辨識出傳統工具可能遺漏或誤判的最細微步態變化。由於不再需要透過逐格手動檢查來進行人工腳掌辨識或修正,因此能為研究人員節省大量時間並大幅提升準確度。

 

小鼠可於兩個透明箱子之間自由移動,以促進來回奔跑;這是得益於其專為小鼠設計的通道長度與寬度,有別於其他兼顧大鼠設計的系統。

 

當達到預期的可比較跑動次數(即相似速度)後,軟體將自動計算所需參數並提示更換下一隻動物。

 

通道地板採用耐刮且易於清潔的高品質玻璃製成。通道兩側的綠色 LED 燈可提供受阻全內反射(fTIR)效果,進一步增強形狀、接觸表面與壓力的顯影,同時呈現科學家感興趣的所有其他時間與空間參數。

 

無論小鼠毛色為何(Hamers 等人,2001),腳印皆呈現亮綠色,並提供極大的應用彈性,支援步態動態學以及腳掌壓力的半定量評估(此為疼痛研究及其他領域的關鍵)。

 

通道兩側各配置一個滑動式籠舍,並帶有獨立通道門。籠舍可輕鬆安裝或拆卸,實現順暢且無壓力的動物抓握與操作。

 

軟體可直接控制高張率攝影機(high frame rate camera),同時處理背景去除(例如糞便或其他偽影),並即時自動偵測有效跑動。實驗結果會直接以 Excel 格式儲存於電腦中。

 

Ugo Basile 的 GAIT ANALYSIS 步態分析系統為一套完整的隨插即用(plug-and-play)套件,內容包含:

  • 輕巧型桌上型步態裝置(Compact table-top gait device)

  • 附鋁合金框架的透明通道(Transparent corridor with aluminum frame)

  • 高張率攝影機(High frame rate camera)

  • 反光鏡模組(Mirror module)

  • 雙照明系統(綠色 LED + 紅光)

  • 預先設定好的 AI 電腦及專用 AI 軟體(Pre-configured AI PC with dedicated AI software)

  • 由 Ugo Basile 博士級專家為實驗室人員提供的初始培訓課程

  • 針對極複雜動物模型所提供的軟體進階培訓(依需求申請)

 

其輕巧緊湊的設計與易用性,使其非常適合擺放於任何實驗桌上,即便是空間有限的環境亦能輕鬆容納。

 

 

 

特點 (Features) 優勢 (Benefits)
透過 AI 訓練的軟體進行精準腳掌與身體部位辨識 與基於對比度的傳統方法相比,具備更高的準確度與更高的推論速度。得益於客製化的 AI 訓練,大幅節省操作流程時間,完全不需要人工手動修正。
極高空間解析度 可精細區分單一趾頭(single fingers)及相關參數。
輕巧緊湊的桌上型系統 適用於任何實驗桌,有效節省實驗室空間。
親民實惠的價格 即便預算有限的實驗室也能輕鬆負擔與建置。
完整套件組合(電腦 + 裝置 + 攝影機 + 預先設定軟體 + 培訓課程) 無縫完成設定:使用者無需擔心軟硬體設定問題,開箱即可立即專注於實驗本身。
跑動(Run)自動化測試模式 自動化實驗工作流程:研究人員僅需設定跑動次數,系統會自動篩選出有效數據。研究人員只需將小鼠放入通道中,其餘一切交由系統處理。
分析結果自動化輸出 消除傳統手動審查腳掌時耗時耗力的過程,可在數分鐘內快速完成資料分析與復核。
整合式攝影機(GoPro Hero13 Black) 提供清晰、線性且同步的影像,完全不會產生魚眼失真。
底部 45° 傾斜反光鏡 可同時擷取正面與腹面影像;不僅能取得基於腳掌落點的數據,還能提供更多額外的分析參數。

 

 

GA.I.T 可以輸出的主要參數

 

Spatial Temporal Mixed

Normalized paw intensity *
利用動物體重與速度歸一化腳印亮度後所得之參數。

Intensity Relative Index
前左腳/前右腳(FL/FR)平均腳掌強度的比值。數值 > 1 表示前左腳的承重較大。

Mean intensity
腳印之平均強度。

Print area (cm²)
腳印面積(平方公分)。

Print max width (cm)
腳印最大寬度(公分)。

Print max height (cm)
腳印最大高度(公分)。

Stride length (cm)
腳掌於單一邁步週期中行進之距離(跨步長)。

Stride Length Relative
平均跨步長除以動物體長之比值(相對跨步長)。

Path efficiency
身體移動路徑之直線性,1 為最佳。

 

Toe spreading (mm)
各趾間之平均距離(趾間距)。

Intermediate toe spreading (mm)
中間各趾間之平均距離(中間趾間距)。

Paw angle (deg) *
腳掌縱軸相對於動物身體軸線之角度偏轉(腳掌角度)。

Step Height Relative (Relative base of support - BOS)
前左腳與前右腳之間的支撐基底(BOS)除以動物體高之比值。

 

Step height FL-FR (cm)
前左腳與前右腳步點之間的垂直距離。

Step width FL-FR (cm)
前左腳與前右腳步點之間的橫向距離(步寬)。

Step length FL-FR (cm)
前左腳與前右腳步點之間的縱向距離(步長)。

Step height FL-HL (cm)
前左腳與後左腳步點之間的垂直距離。

Step width FL-HL (cm)
前左腳與後左腳步點之間的橫向距離。

Step length FL-HL (cm)
前左腳與後左腳步點之間的縱向距離。

Step height FL-HR (cm)
前左腳與後右腳步點之間的垂直距離。

Step width FL-HR (cm)
前左腳與後右腳步點之間的橫向距離。

Step length FL-HR (cm)
前左腳與後右腳步點之間的縱向距離。.

Step height FR-HL (cm)
前右腳與後左腳步點之間的垂直距離。

Step width FR-HL (cm)
前右腳與後左腳步點之間的橫向距離。

Step length FR-HL (cm)
前右腳與後左腳步點之間的縱向距離。

Step height FR-HR (cm)
前右腳與後右腳步點之間的垂直距離。

Step width FR-HR (cm)
前右腳與後右腳步點之間的橫向距離。

Step length FR-HR (cm)
前右腳與後右腳步點之間的縱向距離。

Step height HL-HR (cm)
後左腳與後右腳步點之間的垂直距離。

Step width HL-HR (cm)
後左腳與後右腳步點之間的橫向距離(步寬)。

Step length HL-HR (cm)
後左腳與後右腳步點之間的縱向距離(步長)。

Sciatic Functional Index (SFI)
臨床前研究中用於評估運動功能與神經再生的定量步態分析指標(坐骨神經功能指數)。

Median body area (cm²)
身體面積中位數(平方公分)。

Median body bounding box width (cm)
身體外接矩形寬度中位數(公分)。

Median body bounding box height (cm)
身體外接矩形高度中位數(公分)。

Median tail area (cm²)
尾巴面積中位數(平方公分)。

Median tail bounding box width (cm)
尾巴外接矩形寬度中位數(公分)。

Median tail bounding box height (cm)
尾巴外接矩形高度中位數(公分)。

Number of steps
腳掌於站立期(stance)的踏步次數。

Stance time (s)
腳掌處於站立期之持續時間(秒)。

Braking time (s)
腳掌用於煞車/減速的時間(秒)。

Propulsion time (s)
腳掌處於推進期之時間(秒)。

Step cycle time (s)
腳掌完成一個完整步態週期所需的時間(秒)。

Duty cycle (%)
腳掌處於站立期時間所佔之百分比(工作週期)。

Velocity-Adjusted Duty Cycle
工作週期除以平均移動速度所得之值(速度校正工作週期)。

Stride time (s)
腳掌完成一次跨步所需的時間(秒)。

First contact (s)
腳掌首次接觸地面之時間點(秒)。

Cadence (hz)
腳掌每秒之踏步次數(步頻)。

Max speed variation (%)
移動過程中的最大速度變異率(%)。

Intensity cross-correlation score FL-FR
前左腳與前右腳腳掌強度在時差為 0 時的歸一化互相關分數,範圍介於 [-1, 1]。

Intensity cross-correlation score FL-HL
前左腳與後左腳腳掌強度在時差為 0 時的歸一化互相關分數,範圍介於 [-1, 1]。

Intensity cross-correlation score FL-HR
前左腳與後右腳腳掌強度在時差為 0 時的歸一化互相關分數,範圍介於 [-1, 1]。

Intensity cross-correlation score FR-HL
前右腳與後左腳腳掌強度在時差為 0 時的歸一化互相關分數,範圍介於 [-1, 1]。

Intensity cross-correlation score FR-HR
前右腳與後右腳腳掌強度在時差為 0 時的歸一化互相關分數,範圍介於 [-1, 1]。

Intensity cross-correlation score HL-HR
後左腳與後右腳腳掌強度在時差為 0 時的歸一化互相關分數,範圍介於 [-1, 1]。
Velocity (cm/s)
動物之整體移動速度(公分/秒)。

Body direction angle (deg)
動物身體朝向之角度(度)。

Mean tail laterality (a.u.)
尾巴擺動方向偏好之平均值(任意單位)。

Tail flexibility (a.u.)
尾巴之靈活性程度(任意單位)。

 

產品規格

Physical

Footprint 69(w) x 56,5(d) cm (does not include PC and 24" monitor)
Total Dimensions 94(w) x 56,5(d) x 45(h) cm
Ventral View Corridor 66,5(w) x 5,5(d) cm
Lateral View Glass Dimensions 66,5(w) x 12,5(d) cm
Lateral Cages Internal Dimensions 12(w) x 8(d) x 8(h) cm
Weight 12 kg

應用領域

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