一种基于神经网络的图像识别算法，用于检测动物抓挠行为

一种基于神经网络的图像识别算法，用于检测动物抓挠行为

痒是一种令人不愉快的躯体感觉，会引起人的抓挠欲望，严重影响患者生活质量。目前，痒觉的神经传递和调制机制尚不清楚。一系列神经生物学研究聚焦于揭示参与痒觉调控的神经环路，在这些研究过程中，一个必不可少的组成部分是实验动物痒行为的检查与分析。对动物痒行为而言，抓挠是一个非常特异的行为指标，可定量描述动物痒行为。目前的动物痒行为分析，主要通过人工录制视频、视频回放、人工计数动物抓挠次数的步骤，来定量分析动物痒行为。主要不足在于消耗大量人力与实践，且难以定量分析动物单次抓挠(痒)行为强度。

上海欣软信息科技有限公司自主开发的VisuScratch动物抓挠行为视频分析软件，型号：XR-XVS201，是一种基于自动化图像识别的动物痒行为人工智能分析系统，通过机器学习、图像识别技术、特征行为抓取算法共同实现动物抓挠行为的自动化、高准确率的分析。

系统特点：

1. 客观地量化和评估抓挠行为。

2. 实时分析可以显著减少分析时间和人力成本。

3. 使用定制二次开发的图像算法摄像机，高精度测量分析。

4. 缩略图功能便于直观的后续分析。

5. 实验动物无压力环境（图像分析，使用不可见的近红外光）

6. 不需要对动物进行预处理。（非侵入性）

7. 消耗品基本上是不需要的。（我们建议根据测量时间使用保水凝胶）

8. 可以连续记录和分析抓挠行为长达 24 小时。

9. 可以选配输入输出功能，与光遗传、钙成像等第三方设备同步记录。

测试指标：

抓挠回合数、抓挠时长、抓挠次数、抓挠强度