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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于横梯实验的步进式行为检测装置及损伤分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117598209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311518060.8，技术领域涉及：A01K1/03；该发明授权一种基于横梯实验的步进式行为检测装置及损伤分类方法是由陈建安;蒋奕;何源;冯光宇设计研发完成，并于2023-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于横梯实验的步进式行为检测装置及损伤分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于横梯实验的步进式行为检测装置及损伤分类方法，属于生物医学工程技术领域，解决了现有技术中的行为检测装置不易安装，稳定性差，难以控制性，应用范围窄、异质性损伤分类不准确，分类过程繁琐的问题。本发明的步进式行为检测装置包括支架和主体跑道；主体跑道包括测试跑道；测试跑道设置多组；多组测试跑道从主体跑道的入口处沿主体跑道的跑道方向依次排列设置直至主体跑道的出口；每组测试跑道上均设置多个通行件；使用时，根据实验需求在选择对应实验功能的测试跑道和或在每个测试跑道上设置对应实验功能的设置通行件。

本发明授权一种基于横梯实验的步进式行为检测装置及损伤分类方法在权利要求书中公布了：1.一种脊髓损伤异质性的损伤分类方法，使用基于横梯实验的步进式行为检测装置进行脊髓损伤异质性的损伤分类，其特征在于， 基于横梯实验的步进式行为检测装置，用于脊髓损伤异质性的行为检测，包括支架和主体跑道；主体跑道包括测试跑道；测试跑道设置多组；多组测试跑道从主体跑道的入口处沿主体跑道的跑道方向依次排列设置直至主体跑道的出口；每组测试跑道上均设置多个通行件；使用时，根据实验需求在选择对应实验功能的测试跑道和或在每个测试跑道上设置对应实验功能的设置通行件；每组测试跑道均包括安装板、上安装件和多个安装槽；多个安装槽线性排列在安装板上；两个相邻安装槽之间的距离为其中，表示所有被测动物的平均身高； 进行损伤分类的具体步骤包括： 步骤S1，分别获取多只健康被测动物和脊髓损伤类别被测动物； 步骤S2，设置主体跑道上相邻通行件的间隔梯级难度参数；根据间隔梯级难度参数将通行件摆放至测试跑道上；获取被测动物在主体跑道上行动的图样系数； 步骤S3，将多只健康被测动物和脊髓损伤类别被测动物分别依次放置于水平的主体跑道上进行水平通行；记录水平通行时所有被测动物在主体跑道上的水平行为图像； 步骤S4，将主体跑道抬升预设抬升角度；将所有健康被测动物依次放置于主体跑道上进行第n组通行；将所有脊髓损伤被测动物依次放置于主体跑道上进行第k组通行； 步骤S5，基于步骤S4的通行实验，获取健康被测动物能攀爬的最大上斜角度和脊髓损伤被测动物能攀爬的上升损伤最大梯平面角度； 步骤S6，基于健康被测动物能攀爬的最大上斜角度和脊髓损伤被测动物能攀爬的上升损伤最大梯平面角度获得上升损伤角度难度系数； 步骤S7，获取S6中不能完成第k组通行的脊髓损伤动物的下降行动图像和下降损伤角度难度系数； 步骤S8，从步骤S3、S5和S7的行动图像数据中随机提取多帧图像；使用所述多帧图像创建数据库； 步骤S9，从步骤S8获得的数据库中随机选取多帧图像组成标记数据集；选取标记数据集中的多帧图像，对被测动物要跟踪的身体部位进行标签标记，得到指导标记数据集； 步骤S10，检查S9所获得标记的准确性；如果标记正确获得验证标记数据集，进入步骤S11； 步骤S11，对验证标记数据集中的脊髓损伤类别被测动物进行脊髓损伤异质性类别进行分类，获得损伤类别数据集； 步骤S12，基于S11的损伤类别数据集获得图像分析网络模型； 步骤S13，获取步骤S3、S5和S7中没有被步骤S8提取的多帧图像； 步骤S14，使用S11图像分析网络模型分析步骤S13提取的多帧图像数据，以图像数据中每帧图像的两个相邻梯级的间距为单位；对测试动物要跟踪的身体部位进行标记；基于所有标记获得测试动物要跟踪的身体部位的运动轨迹统计图像； 步骤S15，基于步骤S2获得的图样系数、步骤S6获得的上升损伤角度难度系数、步骤S7获得的下降损伤角度难度系数和步骤S14获得的测试动物要跟踪的身体部位的运动轨迹统计图像，获取测试动物要跟踪的身体部位的失误图像和正确踩踏图像； 步骤S16，基于测试动物要跟踪的身体部位的失误图像和正确踩踏图像进行插值，获得插值图像； 步骤S17，基于插值图像获得测试动物要跟踪的身体部位的运动特征图像； 步骤S18，基于运动特征图像对测试动物要跟踪的身体部位的运动特征图像进行聚类分析获得损伤分类结果。

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