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笼内精细行为分析系统 TOP-Cage

产品型号:LH1401

毫秒级监测,连续捕捉多帧画面,精准识别动物的动作行为,如行走、咀嚼、理毛等,以观察实验动物不同情况下的生活模式。

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产品详情

一、产品简介

TOP-HomeCage 笼内精细行为分析系统采用模块化设计,支持多笼并行实验和多通道同步视频采集,可在不干扰动物自然活动状态的前提下,连续记录笼内行为变化。系统结合高清视频采集、红外照明、智能行为识别算法与可视化分析软件,能够自动识别并统计动物在笼内的多种精细行为事件,为神经科学、药理学、行为学及节律研究提供稳定、连续、可追溯的数据支持。

二、核心优势

1. 多通道并行采集,适配不同实验规模

系统支持4通道及以上并行运行,可根据实验需求扩展至8通道、16通道、32通道等配置。每个家笼作为独立实验单元,便于开展多组别、多动物、长周期行为学实验。

2. 自然笼养环境监测,减少人为干扰

动物无需转移至特殊测试箱内,可在熟悉的家笼环境中进行长期观察,降低实验操作、环境改变和人为干预对行为结果的影响,更适合研究日常活动、昼夜节律及慢性干预后的行为变化。

3. 无标记智能识别,自动分析精细行为

系统基于深度学习算法进行行为识别,无需给动物安装标记物,也无需依赖动物关键点检测。可自动识别饮水、进食、行走、站立、攀爬、理毛、休息、咀嚼、微小运动等多种笼内行为事件。

4. 长时间连续监测,支持7×24小时实验

系统支持全天候连续采集与同步分析,适用于长周期药效评价、疾病模型观察、节律研究和行为变化追踪。

5. 数据可视化与报表导出

软件可自动生成行为频率、持续时间、单次事件时长、昼夜分布、行为序列转移等指标,并提供行为时间轴、时序热图、昼夜节律图、行为序列转移图等多种可视化结果。

多通道采集.png

8通道同步采集,数据实时生成

三、功能模块

模块

模块化灵活配置                                       支持多通道并行运行,每个家笼为独立单元;摄像头、光源及环境模块可按需组合,适应不同实验规模与研究需求。

行为分析功能                                           支持无标记自动多行为识别,可分析饮水、进食、运动、攀爬、理毛、昼夜节律等行为特征。

动物信息管理                                           支持编辑动物分组、编号、性别、体重、实验周期等信息,实现实验数据分类管理与快速检索。

数据可视化分析                                      支持行为时间轴、热图、昼夜节律图、行为事件统计图等结果展示。

数据追溯与导出                                      支持数据分层管理、日志记录、权限管理及多格式数据导出。

时间轴.png

行为图谱

四、可识别行为类型

系统可识别并统计多种笼内行为事件,包括:

Walk 行走、Drink 饮水、Eat 进食、Climb 攀爬、Groom 理毛、Chew 咀嚼、Rest 休息、StandWithSupport 支撑站立、StandWithoutSupport 非支撑站立、MicroMovements 微小运动等。

这些行为结果可用于分析动物日常活动水平、进食饮水模式、运动能力、昼夜节律变化及干预前后的行为差异。

行为示范.png

行为示范

五、核心参数

软件性能规格

1.软件架构:模块化软件架构,支持多通道同步视频采集与行为分析

2.行为识别:支持无标记行为识别及自动化数据处理

3.参数配置:提供可视化参数设置界面,可自定义分析规则与行为分类

4.数据管理:支持动物信息、实验分组、实验周期等多层级数据管理

5.权限与日志:符合GLP规范,具备四级权限管理与完整日志记录功能

6.数据输出:支持统计报表、可视化图表及多格式数据导出

7.结构校对:支持视频逐帧回放校对与人工修正,检测记录可跳转至对应视频片段

硬件性能规格

1.实验笼体:标准家笼尺寸 300 × 200 × 150 mm

2.笼体材质:透明亚克力/聚碳酸酯材质,铝合金框架结构

3.结构设计:支持模块化堆叠设计,便于清洁维护与多笼部署

4.视频采集:工业级摄像系统,分辨率 1280 × 1024,30 FPS

5.光源配置:850 nm 红外光源,支持昼夜无干扰连续监测

6.数据同步:支持多通道数据同步与时间戳记录

7.扩展能力:可扩展对接第三方设备,满足多模态数据整合需求

8.连续实验:支持 7×24 小时长时间连续监测

六、应用方向

神经科学研究

药理学研究

动物行为学研究

昼夜节律研究

疾病模型行为表型分析

药物干预后的长期行为观察

进食饮水行为分析

运动活动水平评估


点击此处观看《演示视频》

 



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