采集
BehaviorAtlas Capture Mouse
多通道 · 双层多视角同步采集
专为孤独症模型小鼠自发行为实验设计的多通道采集软件。上下双层笼架各部署多视角相机，多路视频同步录制与毫秒级时间对齐；支持样本 ID、分组元数据绑定与长时间无人值守采集，为后续 3D 追踪与动作聚类提供高质量原始数据。
2 层上下笼架多视角每层同步多通道同步采集
BehaviorAtlas · 孤独症专项
孤独症动物模型自动化行为评估系统
基于身体点追踪、三维重建、行为分解与聚类的精细动作特征，结合孤独症造模数据训练的预测模型，对单样本进行类别预测并生成多模态可视化分析报告 — 载入工程、单样本预测、查看报告三步完成。
AUTISM PHENOTYPE PREDICTION
Load · predict · report// prediction stream
[载入] Explorer.ba3e · 24 个样本 · 40 类动作
40
动作类别
3 步
操作流程
10+
报告模块
研究背景
孤独症模型表型复杂、传统量表难以穷尽 — 需要高维自发行为与预测模型协同刻画。
孤独症谱系障碍（ASD）动物模型常表现为社交缺陷、重复刻板行为与活动模式异常，但传统行为学测试（旷场、三箱社交等）只能覆盖有限维度，难以捕捉自发行为中的细微表型差异。高维 3D 骨架追踪与无监督动作聚类可将连续行为分解为数十类精细动作，为模型间、组间比较提供更全面的行为画像。
孤独症动物模型自动化行为评估系统在 BehaviorAtlas 分析管线之上，整合基于孤独症造模数据训练的预测模型：导入已完成追踪与聚类的工程（Explorer.ba3e），选择样本一键预测，右侧数据报告区同步呈现多视角视频、三维骨架、动作谱、低维聚类、KNN 分类、动作转移弦图与运动学参数等十余类可视化模块，支撑 Shank3、Scn2a 等基因模型与药物干预的表型评估。
01
40 类动作
无监督聚类将自发行为分解为 40 类精细动作片段，覆盖非位移与位移运动特征。
02
预测模型
基于孤独症造模数据训练，对单样本输出所属类别预测与置信度。
03
多维报告
十余类图表联动：动作谱、UMAP 聚类、转移矩阵、词云与运动学分布。
核心软件
Capture 多通道双层多视角采集 · Explorer 工程预测与多维报告 — 采集到分析完整闭环。
分析
BehaviorAtlas Explorer
工程导入 · 单样本预测 · 多维报告
专为孤独症模型行为大数据分析设计。通过 Explorer.ba3e 配置文件载入已完成 3D 追踪与动作聚类的工程；左上方样本列表展示预测结果，左下方选择模型执行预测，右侧数据报告区涵盖多视角视频、三维骨架、动作热图、低维聚类、KNN 分类、动作转移与运动学参数等子模块。
40动作类别3 步操作流程.ba3e工程配置
软件功能
Capture 多通道双层采集与 Explorer 工程预测、报告模块 — 覆盖从数据采集到可视化分析的全流程。
01
工程目录结构
3Dskeleton（3D 骨架 csv/c3d）、BeAOutputs（h5 骨架/运动学/动作标签）、Figures（聚类与骨架图）、VideoSeg（40 类动作片段）与 Explorer.ba3e 配置文件。
02
载入工程
菜单【文件】→【导入数据】，选中 Explorer.ba3e 配置文件打开，自动加载样本列表与预处理结果。
03
单样本预测
选中样本、选择预测模型，点击【预测】按钮；样本列表即时显示预测类别与结果。
04
多维数据报告
右侧主体报告区：多视角视频与三维骨架、动作密度分布与图谱、低维 UMAP 聚类、KNN 分类与组间降维等联动展示。
05
三维骨架与轨迹
多视角原始视频叠加三维骨架，可选择不同身体点展示运动轨迹，与播放器进度条联动。
06
数据导出
支持分析图表、动作片段视频与结构化参数表导出，便于组间统计、论文作图与下游二次分析。
三步操作
载入工程 → 单样本预测 → 查看报告
- 导入 Explorer.ba3e
载入工程
打开软件后，点击左上角菜单【文件】并选择【导入数据】，找到工程位置，选中 Explorer.ba3e 配置文件打开。
- 选样本 · 选模型 · 预测
单样本预测
在样本信息列表中选中要预测的样本，在左下方预测面板选择模型并点击【预测】；列表中显示预测结果即表示成功。
- 多维可视化
查看报告
选中已有预测结果的样本，右侧数据报告区自动加载该样本的完整分析报告，涵盖十余类图表与视频联动模块。
报告图表
样本经追踪、重建、行为分解与聚类后，结合预测模型输出多维度可视化报告。
40动作类别KNN分类UMAP降维聚类10+报告模块
01
工程基本信息
展示工程元数据、样本分组与预测模型配置等基础信息。
工程元数据分组
02
多视角视频与三维骨架
多视角原始视频与三维骨架同步展示，可选身体点查看运动轨迹。
3D多视角轨迹
03
动作密度分布与动作图谱
孤独症代表性动作密度分布与样本动作谱，拖动进度条与视频联动显示当前动作名称。
动作谱密度联动
04
低维空间聚类图
UMAP1/UMAP2 表征非位移运动特征，纵轴 Norm-velocity 表征位移速度特征；展示样本全部动作在低维空间的分布。
UMAP聚类40 类
05
KNN 分类与组间降维
运动学参数与动作数据组合的 K 最近邻分类；动作占比与运动学参数的 3D 组间降维散点图。
KNN降维组间
06
动作转移弦图与频率矩阵
样本与 F/S/W 组的动作转移弦图（弧段粗细表频率）及横纵坐标均为动作名的转移频率热图。
转移弦图热图
07
动作词云图
样本与各组别的动作占比词云，字号越大代表该动作占比越高。
词云占比组别
08
运动学参数与热图
速度轨迹热图、位置分布热图、身体平均叠加热图；速度/强度/体型参数分布与身体角度极坐标直方图。
运动学热图角度
应用场景
面向孤独症基因模型表型刻画、药物干预评估与精神神经疾病转化研究。
基因敲除/突变模型
Shank3、Scn2a 等 ASD 相关基因模型的高维自发行为表型与预测分类。
药物干预评估
干预前后动作谱、转移模式与运动学参数变化，客观评价疗效。
两性差异分析
组间动作分布降维与运动学参数对比，揭示 ASD 模型中的性别差异表型。
转化精神病学研究
从动物自发行为到人类症状维度的转化桥梁，支撑 RDoC 框架下的客观行为指标。