MouseWalker (MW) Video Tracking and Kinematic Data Analysis

在计算机中，打开 MATLAB。将包含 MouseWalker 脚本的文件夹添加到工作目录并运行 MouseWalker。M 在主命令行上。

加载视频文件夹作为输入目录。转到所有校准和阈值参数所在的设置窗口。通过单击“预览”按钮来测试更改某些参数的效果。

调整阈值参数后，检查视频是否已准备好进行自动跟踪。转到第一帧，然后单击自动开始跟踪。跟踪完成后，如果需要，请通过选择适当的占用空间来执行手动校正。

按“保存”按钮保存更改。然后，单击评估以从跟踪的视频生成输出文件。检查所有图形输出数据图是否都保存在“结果”文件夹中。

接下来，检查 MouseWalker 软件生成的所有定量测量值是否保存在 Excel 电子表格中，并在1.Information_Sheet上汇总。使用鼠标多重评估。M 脚本，用于将所有运行的测量值聚集到一个新文件中进行分析。

要执行主成分分析，PCA，请打开pcaplotgenerator。py 并在 Spyder 中并通过单击“播放”按钮运行代码。在自动窗口中选择要分析的 Excel 文件和工作表名称。

如果未更改工作表名称，请写入工作表 1。在数字墨水测定中，检测到后爪缺乏支撑。左后爪和右后爪的足迹面积均减小。

整体立场轨迹显示出几个独特的特征。脊髓损伤后，从受伤后15天开始，后爪在触地和升空时的站姿痕迹较短，孔隙位置更随机。所有运动运动参数的主成分分析显示，第一个成分的数据存在40%的方差，这将在所有时间点将脊髓损伤的动物组与其他动物分开。

使用其他脚本（例如热图脚本），发现脊髓损伤动物在所有时间点都表现出步态策略的改变。脊髓损伤小鼠的前肢和后肢也表现出较低的站立直度指数。