大小鼠强迫游泳视频分析系统对于动物学习和认知等方面的研究，以及与神经科学的相关性，是神经科学研究和神经系统临床前评估的基石。该系统结合了人工智能、深度学习神经网络算法和云计算等技术，实现了对动物行为的快速分析。

⚙️ 一、AI算法与数据处理架构

AI算法引擎：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。

多模态数据库：

原始影像库：存储不同光照条件下的实验视频数据，优化算法泛化能力。

算法库：构建通用目标检测、特征匹配等模块，实现行为自动化分类（如“持续挣扎”“间歇不动”“漂浮”状态）。

医学指标库：标准化输出60+项参数，包括：

时间类指标：不动时间百分比（核心抑郁标志）、行为潜伏期；

运动类指标：挣扎频率、游泳速度、身体旋转角度。

二、硬件协同与实验系统

标准化实验装置：

游泳桶采用亚克力材质（大鼠直径200mm/小鼠100mm），保障透明度以除反射干扰；

自适应光源封闭环境维持恒光，恒温系统准确控制水温（23-25℃），避免应激反应。

多源传感融合：

结合高清摄像机（≥120帧/秒）与无线惯性传感器，同步采集视频轨迹及三维加速度、角速度、心率、体温等生理数据，强化行为与神经活动的时空对齐分析。

三、精细行为指标量化

系统通过视频追踪与传感技术，捕获并分析以下核心医学指标：

时间类参数：自动计算不动时间百分比（抑郁模型关键指标），抗抑郁药干预可使其缩短30%-50%。

运动类参数：量化挣扎频率、游泳轨迹长度及身体翻转角度，揭示肌肉张力与绝望行为关联。

三维姿态解析：动态分析俯仰角、翻滚角等，区分行为状态（如挣扎强度差异），提升抑郁评估准确性。

四、应用场景

抗抑郁药研发：准确量化不动时间缩短与挣扎频次提升（如氟西汀使挣扎频率增加2倍），符合FDA认证标准，支持新药申报。

神经机制研究：结合Morris水迷宫等范式，分析海马区功能抑制与绝望行为相关性，揭示抑郁症病理特征。

高通量实验支持：兼容旷场实验、T迷宫等多种行为学范式，满足神经药理与毒理学研究需求。

创新突破：通过云计算实现全自动化、高通量检测，为神经科学研究提供智能化决策支持。