大小鼠机器学习疼痛检测

信息概要

大小鼠机器学习疼痛检测是一种基于人工智能技术的先进检测方法，通过分析实验动物的行为、生理信号和神经活动等数据，实现对疼痛程度的客观评估。该技术广泛应用于药物研发、神经科学研究和疼痛机制探索等领域。

疼痛检测的重要性在于：传统的主观评估方法存在人为偏差，而机器学习算法能够提供更精准、可重复的量化结果，有助于提高实验数据的可靠性，加速新药研发进程，并为疼痛治疗方案的优化提供科学依据。

本检测服务采用国际认可的标准化流程，结合多模态数据采集和深度学习算法，为客户提供全面、的疼痛评估解决方案。

检测项目

• 面部表情疼痛评分
• 后爪缩回阈值
• 热板测试反应时间
• 机械性异常疼痛
• 冷刺激敏感性
• 自发行为变化
• 运动轨迹分析
• 体重变化趋势
• 摄食饮水量监测
• 睡眠模式分析
• 心率变异性
• 血压变化
• 呼吸频率
• 皮质醇水平
• 炎症因子表达
• 神经电生理信号
• 脑区激活模式
• 脊髓神经元活动
• 基因表达谱变化
• 蛋白质组学分析

检测范围

• 神经病理性疼痛模型
• 炎性疼痛模型
• 术后疼痛模型
• 癌性疼痛模型
• 糖尿病神经病变模型
• 骨关节炎疼痛模型
• 偏头痛模型
• 内脏疼痛模型
• 中枢敏化模型
• 外周神经损伤模型
• 脊髓损伤疼痛模型
• 化疗诱导神经病变模型
• 三叉神经痛模型
• 纤维肌痛模型
• 复杂区域疼痛综合征模型
• 坐骨神经结扎模型
• 慢性压迫损伤模型
• 脊神经结扎模型
• 完全弗氏佐剂诱导模型
• 角叉菜胶诱导模型

检测方法

• 视频行为分析系统：通过高清摄像头记录动物行为
• 动态负重测试：评估肢体负重不对称性
• 电子Von Frey测试：测量机械性痛觉超敏
• 热辐射测试：评估热痛敏感性
• 冷板测试：检测冷刺激反应
• 转棒测试：评估运动协调能力
• 开放场测试：分析焦虑样行为
• 条件性位置偏爱测试：评估疼痛相关记忆
• 脑电图记录：监测脑电活动变化
• 肌电图记录：检测肌肉电活动
• 微透析技术：测定神经递质水平
• 免疫组织化学：分析组织病理变化
• 实时荧光定量PCR：检测基因表达
• 蛋白质印迹：分析蛋白表达水平
• 酶联免疫吸附试验：测定炎症因子浓度

检测仪器

• 红外热成像仪
• 高速摄像机系统
• 电子Von Frey测痛仪
• 热板测试仪
• 冷板测试装置
• 动态负重分析系统
• 小动物血压监测仪
• 小动物心电图仪
• 呼吸监测系统
• 小动物行为分析系统
• 脑立体定位仪
• 多通道电生理记录系统
• 微透析采样系统
• 荧光显微镜
• 酶标仪