【技术实现步骤摘要】
一种自动化动物疼痛测试系统
[0001]本专利技术涉及医疗器械领域，尤其涉及一种自动化动物疼痛测试系统。
技术介绍
[0002]疼痛对人类的健康产生了重大影响，因为它非常难以治疗而且与各种疾病广泛相关，了解疼痛的原因和量化疼痛程度一直是医学史和现代医学的关键挑战。由于缺乏有效的工具来量化疼痛，关于疼痛的基础研究转化为临床应用受到限制。疼痛的评估通常是主观的，并且由于伦理问题，被限制直接在人类身上进行。啮齿类动物如小鼠和大鼠通常被用作标准模型，测量它们对有害刺激的反应。疼痛测试方法极大地加深了人们对痛觉机制相关基因、神经递质和细胞受体研究的了解，以及对疼痛治疗药物的发现。然而，传统的人工测量方式费时费力，而且测量结果容易受外界影响。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术实施例的目的是提供一种自动化动物疼痛测试系统，能够对动物疼痛进行自动化测试，省时省力，准确率高。
[0004]本专利技术实施例提供了一种自动化动物疼痛测试系统，包括活动装置、摄像装置以及与所述摄像装置连接的计算机设备；其中，
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种自动化动物疼痛测试系统，其特征在于，包括活动装置、摄像装置以及与所述摄像装置连接的计算机设备；其中，所述活动装置，包括活动箱体、位于所述活动箱体内的微针整列以及用于调节所述活动箱体的角度调节支架；所述摄像装置，用于拍摄动物在所述活动箱体内的运动轨迹视频，并将所述运动轨迹视频发送给所述计算机设备；所述所述计算机设备包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现以下步骤：获取所述运动轨迹视频，并将所述运动轨迹视频输入到训练好的识别器获得位置信息；根据所述位置信息确定坐标信息，并对所述坐标信息进行处理得到运动特征信息；所述坐标信息包括坐标值及时间序列；将所述运动特征信息输入到训练好的预测模型获得预测疼痛值。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述识别器的训练方法包括：获取运动轨迹视频样本，根据帧差法及感兴趣区域确定所述运动轨迹视频样本中的动物位置；根据所述动物位置采集所述运动轨迹视频样本中的正样本图片及负样本图片；将所述正样本图片及所述负样本图片输入到haar级联分类模型进行训练；将识别准确率达到预设准确率的haar级联分类模型作为识别器。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据所述位置信息确定坐标信息，具体包括：根据carry边缘检测算法及霍夫变换直线检测算法确定所述活动箱体的轮廓；根据所述位置信息及所述轮廓确定坐标系及所述运动轨迹视频中动物的坐标信息。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述处理器还实现以下步骤：采用线性插值法对所述坐标信息进行重采样，获得预设时间内包含预设帧数的第一坐标值及第一时间序列，并将所述第一坐标值及所述第一时间序列作为坐标信息。5.根据权利要求4所述的系...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢曦，钟成锦，王浩，李柏鸣，李仁杰，陈惠琄，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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