ZL-AI-BT步态分析系统对病态表型的识别能力可通过以下维度评估：配资信息网
一、技术原理与适配性
智能分析功能
系统内置算法可以自动识别和分类大小鼠的足迹，减少人工干预，提高数据准确性。
多模态数据融合
系统结合三维运动捕捉、压力分布板及肌电信号（EMG）数据，可量化关节角度、地面反作用力及肌肉激活时序，对痉挛性尖足或拖拽步态的力学特征进行准确捕捉。
动态模型优化
采用选择算法，优先提取步速、足趾离地角度等关键参数，在双任务测试中识别异常步态的准确率可达0.9056。对于严重痉挛患者，系统通过支撑相时间、跨步时间等参数差异实现分类。
展开剩余60%精度视频采集：系统采用高速摄像机捕捉大小鼠的运动过程，确保每一个细微的动作都被准确记录。
二、病态处理能力
痉挛步态
系统可检测踝关节背屈受限导致的足下垂，通过足跟着地角度异常（如>15°偏离正常值）触发警报。
结合矫形器适配建议（如踝足矫形器），提供干预方案。
拖拽步态
通过步幅缩短（<0.5m）和摆动相延长（>1.2s）特征识别，区分神经损伤（如腓总神经损伤）与镇痛代偿性步态。
动态跟踪功能可量化拖拽频率，评估恢复进展。
多参数分析：可以分析步态的各个方面，包括步幅、步频、支撑时间、摆动时间等超过60种指标，反映步态变化。
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