安徽
分享至
ZL-AI-99小动物精细行为视频分析系统能够通过多维行为指标变化，较为准确地评估药品对动物运动、认知、情绪、探索行为的潜在影响与毒副作用，是神经系统药临床前评估的核心工具之一。
一、系统定位
小动物精细行为视频分析系统是通过AI赋能深度学习神经网络算法，结合云计算技术，能够快速追踪并分析动物的目标行为。其核心技术包括数据库、算法库、医学指标库等多个方面，这些技术共同构成了全自动化、智能化、高通量的动物精细行为智能检测平台。通过视频追踪与无线传感技术的结合，该系统能够实现对生物模式动物精细行为的检测，包括各种运动类、时间类等基础医学指标的捕获和分析。
二、核心支撑能力
- 多维指标覆盖：系统内置距离类、运动类、时间类等全面基础医学指标库，还可针对药品评估任务灵活构建专属量化指标，覆盖运动、认知、情绪、探索行为对应的全部行为维度。
- 高精度行为捕捉：依托AI深度学习神经网络算法，可精准识别动物头部、身体、尾部等10余个关键点，实现站立、抬头、转圈、自饰、爬墙等精细动作的稳定追踪，避免人工观察的系统误差。
- 多实验范式适配：原生支持旷场实验、T迷宫、Y迷宫、强迫游泳、悬尾、高架十字迷宫等十余种经典行为学实验，可分别对应探索行为、空间认知、情绪抑郁、焦虑状态等不同评估场景。
三、针对四类行为的评估逻辑
- 运动行为评估：通过自动统计总运动距离、移动速度、活动时长、步态姿态等参数，量化药品对动物自主活动度、运动协调能力的影响，识别潜在神经抑制或兴奋类毒副作用。
- 认知行为评估：依托T迷宫、Y迷宫、水迷宫等范式，分析动物的工作记忆、空间学习记忆能力变化，判断药品是否对学习认知功能产生损伤或改 善作用。
- 情绪行为评估：结合强迫游泳、悬尾、高架十字迷宫实验，通过不动时间、中间区停留占比、开臂进入次数等指标，评估药品的抗抑郁/抗焦虑效果，或排查引发情绪异常的潜在毒副作用。
- 探索行为评估：在旷场实验中统计动物中间区进入次数、直立站立频次、新异环境探究潜伏期等参数，反映动物的好奇心与探索动机变化，辅助判断药对自发行为的影响。
四、毒副作用评估的应用场景
该系统已明确应用于新药神经系统一般药理毒理研究场景，可在临床前阶段通过非侵入式的行为学观测，早期发现药引发的神经行为毒性，无需额外侵入式操作，大幅提升新药研发的筛选效率。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
