紧凑硬件筑基，AI深度学习赋能GA.I.T小鼠步态分析系统深度解析

在神经科学、运动医学、疼痛研究与药物评价领域，小鼠步态分析是评估神经功能、运动协调、疼痛程度及药效差异的核心手段。高质量步态数据的获得，离不开稳定可控的实验硬件环境和精准客观的智能分析能力。

Ugo GA.I.T小鼠步态分析系统，以桌面紧凑硬件为底座、AI深度学习算法为核心引擎，构建起一套完整、可靠、可重复的步态研究解决方案，为科研提供稳定、精准、可发表的数据支撑。

一、桌面级紧凑硬件：标准化、低干扰，为步态数据筑牢根基

生物行为研究中，硬件的稳定性与可控性直接决定数据的下限。GA.I.T硬件高度集成行走环境、光学系统、成像模块，打造出桌面级、一体化实验平台，让步态采集从源头保持高质量、低噪声、高一致性，无需专用空间，直接放置常规实验台即可使用，大幅降低部署成本。

01低应激行走环境设计
硬件结构围绕“标准化行走路径、低应激行为环境、精准足底成像”三大核心，全力还原小鼠自然、无强迫的行走状态：
中央行走通道采用固定尺寸透明底板，保证每只小鼠行走环境一致，避免校准误差，让不同批次实验数据具备可比性；
两侧独立腔室允许小鼠自主进出、自由停留，杜绝强迫行走带来的应激反应，确保步态贴近真实生理状态。

02双光源光学系统
光学系统是硬件核心：
顶部红色LED阵列提供恒定顶光，光强可调，屏蔽环境光干扰、提升对比度；
底板下方绿光阵列利用受抑全内反射（fTIR）原理，高亮脚掌接触区域，精准捕捉支撑、离地全过程，为AI识别提供高信噪比信号。

03高清无畸变成像模块
成像模块由高速高清相机与45°倾斜反射镜组成，可同时采集小鼠腹侧与侧面视图，无遮挡、无畸变；相机分辨率4K，帧率120帧，与定制固件适配，自动配置参数，无需额外人工配置，搭配耐高温铝制支架，保障拍摄稳定。

二、AI 深度学习：精准量化，让步态分析告别主观

如果说精密硬件是步态数据的“根基”，AI深度学习算法就是步态分析的“灵魂”。

传统步态分析依赖人工观察，存在主观性强、效率低、细节捕捉不足等问题，难以支撑大批量实验。GA.I.T搭载的定制化AI模型，实现全自动识别、高精度定位、多维参数量化，让步态分析从“经验驱动”转向“数据驱动”。

AI的核心价值的在于消除主观误差、提升精度与通量：人工标记需数小时的工作，AI几分钟即可完成，还能精准捕捉脚掌接触面积变化等细微特征，高效处理多只小鼠数据，适配大批量实验需求。

01专用小鼠步态训练模型
该AI模型专为小鼠腹侧步态训练，数据集包含2000+帧人工标注影像，覆盖正常、神经损伤、疼痛等多种步态表型，可精准识别小鼠鼻子、胸部、腹部、尾根、尾尖、四肢等关键部位，对脚掌接触、肢体姿态的识别能力极强。

02全闭环自动化分析流程
AI分析流程全程闭环自动化：逐帧姿态估计定位关键部位，通过双重验证机制剔除误检数据，再自动计算时序、空间、强度、协调性四大维度数十项步态参数，无需人工干预。

03智能数据筛选与可视化输出
针对停顿、折返等非理想步态，支持智能筛选与手动裁剪，只保留稳定有效数据，避免干扰实验结论。

同时，自动生成多维度可视化结果，直观呈现步态细节与组间差异，便于分析发表。

三、硬件与 AI 深度融合：闭环协同，打造完整解决方案

GA.I.T的核心优势，在于精密硬件与AI深度学习的深度融合、闭环协同——硬件为AI提供高质量数据，让AI无需处理大量噪声，聚焦特征识别；AI则将硬件采集的影像转化为可量化、可比较的科研数据，充分释放硬件价值。

这种协同最终体现为稳定、高精度、高重复性的实验结果，完美适配多领域科研需求，为神经科学、药物研发等研究提供可靠数据支撑，助力产出高质量成果。

意大利Ugo Basile公司

Ugo Basile公司于1963年创立，在几十年发展历程里，成长为一家为专注于神经科学领域进行开拓科学实验方法和生产全新科学仪器的创新型公司。通过将经典仪器与不断创新的新型设备相结合，旗下疼痛与运动行为系列产品已经成为全球神经科学家的标杆工具并得到广泛认可。

上海玉研科学仪器有限公司作为意大利Ugo Basile公司在中国地区总代理，长期以来一直与Ugo Basile公司合作紧密，并共同探讨双方的长期发展规划和战略合作协议，为国内广大科研工作者带来全球领先的卓越疼痛与运动行为研究设备并提供完善的技术支持。