GA.I.T小鼠步态分析系统深度解析：硬件与 AI 共筑科研新基石

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。

  
  

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。

  
  

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。

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。

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。