一、實驗原理：
VisuGait動物可視步態(tài)分析系統(tǒng)是一套在嚙齒動物自然行走的情況下評估其運動缺陷和由疼痛引起的步態(tài)變化的完整系統(tǒng)。VisuGait系統(tǒng)的核心部件是步行臺，老鼠可以從步行臺的一端行走到另一端，系統(tǒng)采用獨特的腳印光亮折射技術，通過放置于步行臺下方的高速高清攝像機捕獲真正的腳印足跡，然后通過計算機視覺處理軟件將這些腳印進行自動歸類（新一代足跡歸類算法）。同時，系統(tǒng)還能夠探測到腳步的相對壓力差異，這是動物行走時體重在其四個腳爪上分布不同的結果。
二、技術特點：
2.1 新一代足印識別及歸類算法
?VisuGait可視步態(tài)分析軟件采用了自研的足印識別和歸類算法，為準確無誤的識別動物足印和高效足跡自動歸類提供了有力保障，核心包括:
圖像降噪預處理模塊
虛假足印剔除模塊
步跡分離增強模塊
時序跟蹤模塊
聚類分析模塊
其中降噪模塊主要利用濾波算法，降低因為光線變化引起的足跡提取誤差；虛假目標剔除模塊主要是對于老鼠行走過程中引起的虛假目標（如老鼠糞便等）進行剔除；步跡分離增強模塊針對紅綠藍三通道數(shù)據(jù)，根據(jù)其顯著性自動剔除其中信噪比較低的通道，利用差圖像法和QTSU二值化算法，自動提取足跡區(qū)域；時序跟蹤模塊和聚類分析模塊主要對單幀提取的足跡區(qū)域，先進行聚類，然后根據(jù)時序關系自動識別左右前后四個爪子，并進行標記，為下一幀分析提供依據(jù)；
2.2 足跡增強裝置（內光源折射技術）
側光足跡增強裝置，采用綠色LED燈，將均勻的綠色熒光射入玻璃側面，達到玻璃體中充滿綠色熒光，從而實現(xiàn)動物足跡圖像增強的效果，便于VisuGait軟件對動物行走時四肢的自動識別。其中，老鼠步行通道、高速攝像機、足跡增強板、背景增強系統(tǒng)、誘導箱安裝在用鋁型材加工的支架上，用于實現(xiàn)實驗動物在足跡增強板上行走過程中足跡的提取，誘導箱為實驗動物提供熟悉的小環(huán)境，使實驗動物經過訓練后，能夠在足跡增強板上正常行走，方便完成足跡提取。高速攝像機與安裝了VisuGait軟件的計算機通過USB 3.0接口實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)采集。?
2.3?自動檢測分類錯誤
在一些體重大或者受損極其嚴重的動物中，對足印分類進行分類工作非常困難的，即便人工分類也是如此。新一代的智能足跡識別能力和出色的足跡歸類技術可自動檢測分類錯誤。用戶可以通過下拉選擇框來挑選這些分類錯誤，系統(tǒng)中視頻能夠自動跳到相應的時間點（時間幀）。使用者可以使用變焦攝影功能查看影像細節(jié)，然后根據(jù)實際情況進行分類。
五、測試指標
5.1系統(tǒng)可測量基于單只腳印的參數(shù)：
5.1.1腳最大觸地時相（Max contact）
5.1.2腳最大觸地面積（Max area）
5.1.3腳觸地壓力（Intensity）
5.1.4腳印寬度（Box width）
5.1.5腳觸地時間（Stand）
5.1.6腳印之間的位置關系（Print positions）
5.1.7同一腳爪觸地時間占總時間的比例（Duty cycle）
5.1.8步行周期（Step ?Cycle）、步幅（Step Stride）
5.1.9制動指數(shù)（Stop Index）、推進指數(shù)（Start Index）
5.2系統(tǒng)可測量基于不同腳印間關系的參數(shù)：
5.2.1單位時間內腳步數(shù)（Cadence）
5.2.2步序（Step sequence）
5.2.3★步寬（前肢步寬、后肢步寬）
5.2.4★步基（左側步基、右側步基）
5.2.5步序正常指數(shù)（Regularity index）
5.2.6相位離差指數(shù)（Phase dispersions）
5.2.7雙足協(xié)調指數(shù)（Couplings）
5.2.8同時觸地指數(shù)（Support formulas）
5.3系統(tǒng)可以測量足趾寬度Toe Spread，中間足趾寬度（第二只跟第四只足趾）Intermediate Toe Spread，基于身體腳爪的角度Paw Angle Body Axis
5.4★系統(tǒng)可以自動測量出脛骨神經功能指數(shù)（Posterior Tibial Functional Index TFI）
5.5★系統(tǒng)可以自動測量出腓骨神經功能指數(shù)（Peroneal Functional Index PFI）
5.6系統(tǒng)可以自動測量出坐骨神經功能指數(shù)（Sciatic Functional Index SFI）
