ベルト部分が透明のトレッドミル上で動物を歩かせて下から高速カメラで撮影する、というユニークな歩行解析システムです。インクや反射マーカーなど一切使用する必要が無く、イメージングソフトウェアによりカラー抽出方式で足底の位置及び面積を正確に捉えます。
安定性に優れたDCモーター式のトレッドミルの速度は0～100cm/sの範囲で、0.1cm/sの分解能で可変です。水平・上り勾配・下り勾配に調節できます。ポリカーボネート製コンパートメントの前後の壁を調節して、マウス新生児（レーン長さ8cm程度）～大型ラットやモルモット（レーン長さ61cm程度）まで幅広く対応可能です。
各足底の面積の経時変化をもとにして上図のように時間的パラメータを抽出
カラー抽出方式により足底面積を検出。鼻先などの誤認識を避けるマスキング機能付
空間的パラメータ解析画面
時間的パラメータ解析画面
| 型式 | 品名 |
|---|---|
| MSI-DIG-MS | DigiGaitマウス用歩行解析システム |
| MSI-DIG-RT | DigiGaitラット用歩行解析システム |
| MSI-DIG-AR | ラット用プラットフォーム |
| MSI-DIG-AM | マウス用プラットフォーム |
アプリケーション例
- 神経再生
- ニューロパチー
- 関節炎
- 痛み
- 脊髄損傷
- 薬物毒性
- 加齢
- パーキンソン病
- ハンチントン病
- 筋萎縮性側索硬化症（ALS）
- ライソゾーム病
解析パラメータ
- 歩幅
- 立脚位置間の幅
- 立脚時間
- 遊脚時間
- 制動時間
- 推進時間
- 歩行周期
- 足底の角度
- 対角線上の立脚位置の角度
- 立脚-遊脚時間の割合（%）
DigiGait 小動物用歩行解析システムの内容
- イメージングソフトウェアパッケージ
- ポリウレタン製透明ベルト付DCモータートレッドミル
- 解析ソフトウェアパッケージ
- トレッドミル用デジタルスピードディスプレイ
- 高速カラーイメージング装置（最高150フレーム/秒）
- マウス/ラット新生児用コンパートメント
- 光源（高周波数25kHz、色温度5000K）
- 成体ラット/モルモット用コンパートメント
- 堅牢な耐腐食性アルミフレーム
- Cマウント2/3”フォーマット 9mm/16mm レンズ
最新の主な文献
Lambert CS, Philpot RM, Engberg ME, Johns BE, Wecker.
Analysis of gait in rats with olivocerebellar lesions and ability of the nicotinic acetylcholine receptor agonist varenicline to attenuate impairments.
Behav Brain Res. 2015 Sep 15;291:342-50.
Sashindranath M, Daglas M, Medcalf RL.
Evaluation of gait impairment in mice subjected to craniotomy and traumatic brain injury. Behav Brain Res. 2015 Jun 1;286:33-8.
Samantaray S, Knaryan VH, Shields DC, Cox AA, Haque A, Banik NL.
Inhibition of Calpain Activation Protects MPTP-Induced Nigral and Spinal Cord
Neurodegeneration, Reduces Inflammation, and Improves Gait Dynamics in Mice. Mol Neurobiol. 2015 Oct;52(2):1054-66.
関連商品比較
| 品名 |
47885 Librae インキャパシタンステスター |
GA.I.T AI搭載歩行解析装置 |
体重負荷試験装置 - Dynamic Weight Bearingテスト |
DigiGait 小動物用歩行解析システム |
|---|---|---|---|---|
| メーカー | Ugo Basile | Ugo Basile | BIOSEB | Mouse Specific |
| 画像 |  |
 |
 |
 |
| 対象動物 | マウス・ラット | マウス | マウス・ラット | マウス・ラット |
| 価格（1低～５高） | 1 | 4 | 3 | 5 |
| 採用文献数*1 | 298 | 0*2 | 306 | 1430 |
| 測定の主目的 | 左右の後肢にかかる荷重の不均衡（姿勢の偏り） | 歩行時の歩容（ストライド、接触面積、速度等） | 4肢すべての荷重分布、重心、姿勢の変化 | 歩行時の歩容（ストライド、接触面積、速度等） |
| 動物の状態 | 静止状態（拘束） | 運動状態（自発歩行） | 自由行動（非拘束） | 運動状態（強制歩行） |
| 主な指標 | 左右後肢の重量差（g）、パーセンテージ | 歩幅、歩隔、接地時間、スイング速度、圧力、体幹パラメータなど | 4肢それぞれの荷重(g)、接触面積、姿勢パターン | 歩幅、歩隔、接地時間、スイング速度、圧力 |
| センサー方式 | デュアルロードセル（後肢のみ） | 高解像度カメラとAIによる画像解析 | 高密度圧力センサーマトリックス（床面） | 高速カメラ（透明なモーター駆動ベルトの下から撮影） |
| 主な用途 | 関節炎、術後痛、神経損傷の評価 | 関節炎、ALS、パーキンソン病、筋ジストロフィー、運動耐容能の評価 | 関節炎、術後痛、変形性関節症、自発的な痛みの評価 | 関節炎、ALS、パーキンソン病、筋ジストロフィー、運動耐容能の評価 |
| メリット | 操作が非常にシンプルで、迅速なデータ取得が可能 | 歩行の力学的な質を詳細に数値化できる、AI解析で高精度 | 動物へのストレスが少なく、より自然な痛みの反応を捉えられる | 速度を一定に強制できるため、自発歩行では隠れてしまう微細な運動障害を顕在化できる |
*1 2026年4月時点でGoogle Scholarにて"メーカー名"+"製品名"で検索
*2 2025年10月リリースと新しいため、まだ出回っていないと考えられる。