在神经损伤、关节炎、神经退行性疾病等动物模型研究中，步态是评价动物运动功能、评估药物药效的核心指标。传统大小鼠步态实验长期依赖人工观察、油墨脚印记录、视频逐帧打分等方式开展分析，不仅操作繁琐耗时长，还极易引入人为主观偏差，不同实验人员评判标准不一致，造成实验数据重复性差，难以捕捉疾病早期的细微运动改变，制约课题研究与药物筛选工作推进PMC。

人工判读模式下，科研人员需要耗费大量时间标记脚印、测量步长，依靠肉眼主观判断肢体姿态，对于脊髓损伤、帕金森模型中关节角度、肢体运动振幅这类深层指标几乎无法精准获取。很多轻微的运动功能损伤仅依靠脚印外观很难识别，容易造成实验结果漏判，给后续论文发表和药效评价埋下隐患。

针对上述实验痛点，光影细胞动物步态智能分析系统，依托脚印光亮折射技术与深度学习无标记识别算法，完成足印与关节双维度全自动步态量化检测，摆脱人工干预，输出客观可重复的实验数据。

系统采用绿色 LED 光学折射原理，当大小鼠足部接触玻璃板，光线发生折射偏转，高速相机即可精准捕捉足部着地位置、接触面积与相对压力，搭配红色背景强化成像对比度，直观还原四足着地轮廓与压力分布，不受动物毛色影响，黑鼠、白鼠均可稳定采集数据。区别于传统需要染色、标记动物的方案，这套系统基于深度学习骨架识别，无需对实验动物进行任何标记处理，自动识别头部、尾部、四肢足印以及侧方关节关键点，高效提取运动信息。

设备分为 ActiveGait 全局主动式步态分析系统与 PassiGait 跑台式步态分析系统。ActiveGait 适配动物自发行走奔跑，三相机完成全视野采集，末端配置目标箱，有效降低动物应激；PassiGait 跑带速度 0‑45cm/s 连续可调，跑道长度 1 米，支持主动、被动两种运动模式，采集时长不受限制，可跟踪疾病造模后不同阶段的神经运动功能变化。两套设备均支持腹部足印、侧方关节双视角同步采集，实现脚印和关节运动双向验证。

软件可输出丰富的量化结果：足印维度可以输出步长、步频、步行周期、着地压力、神经指数等几十项参数，生成脚印时序图、着地压力图、3D 脚印火山图；关节分析维度，还原 3D 骨架运动轨迹，自动计算关节最大屈伸角度、运动高度、运动振幅等关键指标。当单一足印参数无法区分疾病组别差异时，关节姿态数据可以提供更高灵敏度的评价依据，区分正常组、模型组与药物治疗组之间细微的运动功能差异。

该系统广泛适配多类研究场景，既可用于脊髓损伤、脑中风、帕金森、阿尔茨海默病等神经类疾病模型运动功能评估，也可支撑关节炎、骨关节老化等骨骼运动系统疾病研究，同时用于麻醉药、镇痛药、神经营养类药物的药效筛选评价。

将 AI 智能技术融入动物行为实验，把科研人员从重复枯燥的人工判读工作中解放出来，以标准化、自动化的检测手段，提升步态实验的数据可靠性，为机制研究和新药研发提供坚实的量化数据支撑。