【资源合集】BehaviorAtlas相关科研论文流程图精选:从数据采集到结果分析

写论文时总被方法部分的流程图难住?明明实验逻辑很清晰,画出来却要么信息杂乱、要么重点模糊,既没体现出研究的严谨性,还让审稿人看得一头雾水?其实,一份好的数据采集与分析流程 Figure,不仅是研究方法的”可视化说明书”—— 能让读者快速看懂你的实验路径,更是论文专业质感的关键加分项。

为帮大家少走绘图弯路,我们专门整理了 BehaviorAtlas 3D-AI 动物行为分析系统用户的已发表论文案例,按「单动物行为分析」「多动物社交行为分析」两大高频研究场景分类。你既能直接参考绘图思路,也能对照优化自己的实验设计,按需取用超方便!

更实用的是,本文末尾还附了 AI 快速制作精美流程图的演示操作——跟着步骤走,就能高效出图。

一、3D-AI动物行为分析系统

BehaviorAtlas 3D-AI 动物行为分析系统是一湾生命科技自主研发的国内首家无标记(Markerless)三维动物姿态捕捉分析系统。

  • BehaviorAtlas Capture 多视角相机三维行为采集设备:获取动物行为的三维运动结构,解决了身体遮挡和视野盲区的问题,可以全方位无死角地获取动物行为参数。

  • BehaviorAtlas Analyzer 数据处理软件:从多视角视频中,基于 AI 算法提取动物多个部位的身体坐标,进行三维重建后,将动物的行为分解成多种行为亚型序列。

  • BehaviorAtlas Explorer 行为可视化软件:对处理后的数据进行可交互式、可视化的浏览,并对数据按样本进行分组统计对比,生成用于发表和汇报的图表。

二、单动物行为分析

本部分精选多篇论文的流程图,核心围绕【视频采集→姿态建模→数据处理→特征分析】的逻辑展开,覆盖不同研究主题的流程设计思路,供大家根据论文呈现需求参考。

案例1:层级行为分析框架( Hierarchical behavioral analysis framework as a platform for standardized quantitative identification of behaviors , 2025)

流程图完整呈现从实验设计到结果分析的全链路,关键步骤拆解清晰:(A) 从实验设计到数据采集和分析的完整流程。(B) 在采集自发行为视频前,先对四个深度相机进行校准,并通过标记关键点来建立姿态估计模型。(C) 通过追踪行为视频生成3D骨架,随后动态对齐并分割姿态序列为多个运动基元,经无监督聚类得到40种未标注的包含行为模块的运动类型。(D) 随后通过监督方式进行运动类型的标注、特征提取与验证,以识别构成自发行为的运动及其集群。使用层级行为分析框架进行进一步分析。


案例 2:术后谵妄研究( Intraoperative Temporal Interference ( TI )-Noninvasive Brain Stimulation Prevents Postoperative Delirium in Mice , 2025)

流程图展现了 (a) 3D-AI动物行为分析系统的简易模型,以及 (b) 核心工作流程,随后 (c-f) 通过行为数据可视化,辅助结果解读。

案例 3:抑郁模型行为评估( Systematic evaluation of a predator stress model of depression in mice using a hierarchical 3D-motion learning framework**, 2023****)**

下图展示了 (A) 通过三维运动学习框架进行小鼠行为记录与分析的核心工作流程,并通过三维散点图展示单只小鼠的11种行为组分的时空特征分布,(B) 随后展示了11种行为组分相应的3D骨架,分别比较分析对照组和实验组不同运动类型的占比。

案例 4:右美托咪定疗效研究( Automated phenotyping of postoperative delirium-like behaviour in mice reveals the therapeutic efficacy of dexmedetomidine**, 2023****)**

流程图聚焦于【数据获取】细节,步骤拆解更贴近实操:(b) 自由活动小鼠在多视角相机下的行为记录示意图;(c) 姿态和行为参数的获取:单只小鼠的三维身体重建与运动分割;以及所有小鼠的运动聚类与表型分析。

案例 5:鹿茸胚层祖细胞 外泌体 相关研究( Extracellular vesicles from antler blastema progenitor cells reverse bone loss and mitigate aging-related phenotypes in mice and macaques , 2025)

除小鼠模型外,BehaviorAtlas 相关技术也广泛应用于猕猴的行为研究。如下流程图主要聚焦于数据采集和可视化呈现:(a) 数据采集:由四台同步高速摄像机在35分钟的自由运动和休息期间拍摄,覆盖完整行为周期,从视频中识别分类出14种动作。(c,d) 数据可视化:通过位置和速度两类热图将抽象的运动数据转化为直观图像,方便快速解读猕猴的运动规律。

上述案例绘制流程图的逻辑高度一致:明确实验设备(如多视角 / 深度相机)→ 通过视频标记关键点 → 构建3D骨架 → 提取行为数据 → 分类行为特征。需要注意的是,绘制成组图时配色协调统一,平衡美感。若追求简洁性,可省略非核心步骤,如以下补充案例所示。

补充案例(流程参考)

  • Attenuation of Ca (2+) signaling by overexpression of PMCA2 affects the microglial response to pathological events , 2025

  • Subtle behavioral alterations in the spontaneous behaviors of MPTP mouse model of Parkinson’s disease , 2025

  • A Machine Learning Approach for Behavioral Recognition of Stress Levels in Mice , 2024

  • Mapping the Behavioral Signatures of Shank3b Mice in Both Sexes , 2024

三、多动物社交行为分析

不少用惯了 BehaviorAtlas 3D-AI 动物行为分析系统的科研人员,可能会疑惑:常用模块里怎么没找到多动物社交行为分析功能?其实是由于多动物社交场景的研究需求差异极大,因此这类分析通常属于客制化定制需求,可根据具体实验设计调整识别维度、数据输出形式等核心参数。

不过无需担心流程设计复杂:多动物社交行为分析的核心逻辑,与单动物行为分析是高度一致的,两者的核心差异,主要集中在两个关键环节 ——多动物身份识别(避免不同个体行为数据混淆)和互动数据处理(捕捉个体间的关联行为,如靠近、躲避、肢体接触等)。

为了让大家更直观理解不同需求下的流程设计思路,我们精选了以下三个典型案例。

案例 1:少样本学习框架下的社交行为分析( Multi-animal 3D social pose estimation, identification and behaviour embedding with a few-shot learning framework , 2024)

下图全流程覆盖【采集→标注→建模→输出→分析】,细节丰富且逻辑连贯:(a) 自由社交行为测试的视频采集系统,行为视频采集分为两个阶段:社交行为测试与动物数字身份识别。(b) 数据标注流程:需要多动物轮廓与单动物姿态的标注。(c) 用于三维姿态追踪的多级神经网络架构。(d) 三维姿态追踪的输出结果。(e) 身体轨迹的并行动态分解。两只动物的原始三维轨迹可分解为运动位移、非运动性身体动作和体间距离三部分。经动态时间分解后,这三部分融合为社交行为基元,用于行为图谱构建。(f) 社交行为基元根据其在社交行为空间中的分布进行聚类和表型分析。

案例 2:S - 氯胺酮 对社交行为的影响( S-ketamine exposure in early postnatal period induces social deficit mediated by excessive microglial synaptic pruning , 2025)

下图流程设计相对而言简洁明了,聚焦于核心步骤:(a) 实现小鼠社交行为测试记录与动物数字身份识别,进一步进行三维姿态分析的工作流程。分析结果 (b) 包含全体小鼠距离图谱的社交行为谱和 (c) 四组小鼠社交行为模块的聚类图谱。

案例 3:猕猴自发自伤行为与神经影像研究( A Study of Spontaneous Self-injurious Behavior and Neuroimaging in Rhesus Macaques , 2025)

该研究流程围绕自发行为与社交互动两个场景,组图设计兼顾实验场景还原与组件数据比对,结果呈现针对性较强。(A) 猕猴自发行为测试动态示意图:设备收集数据,通过关键点构建三维骨架,分析数据获取行为参数。(B,C) 聚焦个体行为差异获得运动速度和行为姿态的组间比对结果。(D) 配对社交互动测试示意图。(E) 显示已识别的猕猴的照片。(F)(G) 社交行为量化对比。

四、 AI 绘图方案推荐

若需生成实验相关示意图,可通过以下两种方式操作,高效获取符合需求的图像:

方案1:基于精准提示词直接生成

直接在豆包等中输入详细提示词,即可生成目标图像。以 “小鼠与相机观测” 场景为例,参考提示词如下:

“生成简约风格插画:白色纯色背景,画面中央放置 1 个透明圆柱形容器;容器底部正中央有 1 只黑色小鼠(身体呈椭圆形,尾部细长,形态简洁);容器四周均匀分布 4 台黑色相机,分别位于上下左右四个方向,所有相机镜头均朝向容器中心;整体设计线条流畅简洁,无任何多余装饰元素,突出主体结构。”

方案2:结合参考素材生成

可以通过BioGDP生物医学通用绘图平台BioGDP - Generic Diagramming Platform for Biomedical Graphics
中的素材,和上述案例流程图的思路一并发送给豆包作为参考图,生成所需的新图片。


若需制作实验流程示意图,也可直接使用 BioGDP 平台完成绘制。该平台内置丰富的生物医学专属素材库,仅 小鼠类素材就包含多种形态(如站立、俯卧、侧面等),可根据实验步骤和展示需求,拖拽素材快速搭建流程图,无需额外设计基础元素。该平台目前免费使用,并且导出不同分辨率的图片均无需收费。