面部疼痛分析系统TOP-Pain

在啮齿动物的疼痛研究中，传统上通过施加外部疼痛刺激（如热刺激或尼龙单丝）来测量动物的行为反应，例如小鼠因疼痛刺激产生的爪子撤回动作。然而，这些诱发性行为无法有效反映自发性疼痛的症状——慢性疼痛患者的主要特征。为了解并量化小鼠及其他哺乳动物的自发性疼痛反应，并深入解析这些行为信号与神经活动的关联，Top-Pain软件提供了一种创新的方法，可以精确描述和分析小鼠在自发性疼痛状态下的面部行为，捕捉微小的表情变化，并将这些行为与神经活动进行关联分析。这种方法为慢性疼痛的研究提供了更全面和细致的视角，帮助研究者深入理解疼痛信号的本质和功能。

亚像素级关键点检测：系统利用深度学习算法，基于固定视角精确识别小鼠面部的29个关键点和11个重要区域，包括眼睛、耳朵、鼻尖、口部等部位，确保面部特征的精细化定位与分析。

多区域动态识别与疼痛等级评估：在小鼠自由活动的动态环境中，系统能够智能追踪耳朵、眼眶、鼻尖、胡须等区域，结合评分机制对各部位的细微变化进行深度量化分析，从而区分不同程度的自发性疼痛，精准刻画痛觉行为谱系。

神经行为数据同步：系统通过TTL接口实现与外部神经记录设备的无缝对接，支持面部表情与神经活动的同步采集和关联分析，助力科研人员深入探索面部表情与神经活动之间的因果关联及潜在机制。

多维数据可视化呈现：提供高级数据可视化功能，涵盖疼痛等级、频率、持续时间及其分布占比等多维数据，通过图表和时序分析的形式展现，确保复杂实验结果的直观解读与深入挖掘。

多维度解决方案：系统同时提供两种精确的行为检测方案：一种基于面部关键点的区域变化分析，另一种基于面部区域的等级划分。这种灵活的架构为用户提供了更加全面的疼痛行为评估工具，能够精准捕捉面部微表情的动态变化。

实验组与对照组数据比对：系统支持实验组与对照组的多维度数据对比，结合高级相似度分析算法，帮助研究人员有效评估不同实验条件下的疼痛行为差异，从而深入探讨药物或刺激对疼痛反应的影响。

智能行为聚类分析：通过先进的聚类算法，系统能够自动整合面部关键点数据和区域面积变化，识别并筛选出与疼痛相关的行为模式。该功能不仅提高了分析效率，还为研究人员提供了更为精准的自发性疼痛行为检测工具。

自定义行为筛选：系统允许用户灵活设置行为筛选参数，结合不同面部区域和关键点变化的特定指标，进一步提高了分析结果的可操作性和针对性，为定制化研究提供有力支持。