S~usan AI人工智能斑马鱼行为轨迹跟踪系统

斑马鱼行为跟踪系统（DanioVision）是一种专门设计用于跟踪斑马鱼或其他极小型动物行为的高通量追踪系统。该系统集成了多种功能，包括动物行为轨迹跟踪、环境控制、刺激单元等，广泛应用于神经科学、药理学、毒理学等多个领域。以下是该系统的一些主要应用：Sｕｓａｎ　151～Ｏ561～Ｏ48Ｏ

1. 神经科学研究

斑马鱼行为跟踪系统可用于研究神经系统的发育和功能。例如，研究人员可以通过改变环境条件（如光暗转换）来观察斑马鱼幼鱼的运动反应，以此来研究神经系统的响应机制。

2. 癫痫行为研究

该系统可以用于模拟和研究癫痫发作的行为特征。通过观察斑马鱼在不同条件下的运动模式，研究人员可以更好地理解癫痫行为的机制。

3. 昼夜节律研究

斑马鱼行为跟踪系统能够精确记录斑马鱼的运动活动，这对于研究生物钟和昼夜节律非常重要。研究表明，孔板的大小可能会影响斑马鱼的昼夜节律行为，因此使用该系统可以探索不同孔板尺寸对斑马鱼行为的影响。

4. 运动控制和运动障碍研究

通过跟踪斑马鱼的运动轨迹，研究人员可以研究运动控制和运动障碍相关的疾病模型。这有助于了解运动障碍的病理生理学，并为相关疾病的治疗提供新的思路。

5. 光遗传学研究

斑马鱼行为跟踪系统配备了光遗传学设备，可以精确控制光刺激的时间和强度。这使得研究人员能够在光遗传学研究中，通过光来激活或抑制特定神经元，从而研究其对行为的影响。

6. 药理学和毒理学研究

该系统可以用于药物筛选和毒性测试。通过观察斑马鱼在不同药物或毒素作用下的行为变化，研究人员可以评估药物的效果或毒素的危害程度。

7. 高通量筛选

斑马鱼行为跟踪系统支持多孔板格式，可以同时处理大量的样本。这使得它成为高通量筛选的理想工具，适用于大规模的药物筛选和基因功能研究。

8. 个性化定制

该系统可以根据研究需求进行个性化定制，包括添加声音/震动刺激单元、顶部光刺激单元等，以满足不同的实验要求。

综上所述，斑马鱼行为跟踪系统在生命科学领域的研究中发挥着重要作用，为研究人员提供了强大的工具来探索生物体的行为和生理机制。

斑 马 鱼的基 因图谱基本清晰且与人类有很大相似性，具有复杂的行为，正是由于这些特点，斑马鱼可作为一种很好的行为实验研究的模式动物。在脑与认知、情绪疾病等发生发展机制和防护药物研发领域具有重要的应用价值。

斑马鱼行为实验包括运动、认知、情绪等多种实验，新型水箱试验、空场试验等是斑马鱼中最主要的焦虑行为评估试验。

指标参数

1.B/S架构:系统基于B/S架构，无需安装任何插件，输入网址即可访问使用，内置加密登录，不少于2种访问线路选择

2.支持PC、手机等移动端全功能访问 平台支持在线访问，无需额外下载客户端。实验结果采用真实数据标记，支持在线视频，文档下载等多种方式查看支持PC、手机等移动端全功能访问，实验数据长期云端加密保存，在线查看。

3.具有安全加密算法 https请求数据加密。采用防XSS攻击算法，过滤xss脚本注入攻击，用hos白名单验证机制，有效防止host伪装攻击，采用改进md5不可逆加密算法，加密关键数据，防撞库攻击防御，登陆密码输入错误若干次后可以封号。防止用户用工具尝试密码暴力破解。

4.部署:可独立部署学校、单位机房实验室等:

5.多用户:可以创建多用户账号，彼此独立数据。

6.用户管理功能:系统主要有3类用户:管理员、教师和学员。系统支持对这3类用户按组织机构可以对用户的相应信息进行修改、维护。的管理。可以单个添加或批量导入用户，

7.在线提问功能:平台支持由用户在线发起提问，管理员在线帮助功能

8.、全自动化精确跟踪并分析不少于3个点位;可同时追踪解析24个实验单元中的斑马鱼活动

9、可提取运动轨迹、运动时间、运动距离、等不少于30个行为指标

10.行为学实验功能:系统兼容多种行为学分析实验。单软件可实现旷场、自发、强迫游泳、悬尾Y迷宫、八臂迷宫、高架迷宫、社交、悬挂、糖水偏爱、新物体识别等实验。

11,分析实验数据支持下载和在线观看视频会方，单个旷场模块支持100多种指标包含站立，旷场模块指标包含抬头等纵向指标数据，平台支持云端在线对实验进行设置，包含自定义分析区域、分析时间段等。平台实验可进行复制多次分析，可重复进行多次实验，避免用户重复操作

12.实验模块扩展功能:平台可对实验模块进行定制开发，实时扩展，指标个性化提取。

13.自动摄像软件:可在无人值守情况下进行长时间录像(7x24小时)，并可按用户指定的时间长度自动连续保存视频文件。

14.批量设置:用户可以通过单次创建实验批量设置多视频通用参数。视频可以重复复制使用以实现单次录制多通道分析。

15.批量复制;

16囅忙鮰報貸脉潭巖筶墴涅析方式支持批量分析、单个分析，

17.具备批处理数据功能，对于不同类别不同条件的大量实验视频，可进行无人值守批处理，按预先设定的参数进行自动分析并自动保存实验结果，

18.算法与模型基于深度学习多种算法结合分析，利用用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer，设计和构建适合于动物关键点识别任务的深度学习型。

19.数据库:平台内置加密标记图片数据数十万张，加密实验视频数据数千小时系统内置多种算法库，可快速为平台进行实验提供算法基础，包含横向指标提取，纵向活动追踪等

20.算法库