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，本文末尾还附上了 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。
01 3D-AI动物行为分析系统简介
*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。
02 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
深圳先进院脑所王枫团队——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
空军军医大学西京医院董海龙、赵广超团队——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
深圳先进院王立平团队——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
同济大学附属第四人民医院李成、上海科技大学胡霁团队——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
空军军医大学黄景辉团队——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
- 空军军医大学西京医院赵广超团队——S-酮胺对 PTSD 的疗效研究（Time-Dependent Therapeutic Effect of S-Ketamine on PTSD Mediated by VTA-OFC Dopaminergic Neurocircuit, 2025）
- 空军军医大学黄静团队——疼痛-焦虑共病机制研究（Synaptic Dysfunction in the Anterior Cingulate Cortex Underlies Pain-Anxiety Comorbidity in a Mandibular Asymmetry Mouse Model, 2025）
- 深圳先进院项贤媛、Kettenmann团队——PMCA2 过表达对小胶质细胞病理反应的影响（Attenuation of Ca(2+) signaling by overexpression of PMCA2 affects the microglial response to pathological events, 2025）
- 深圳先进院刘雪梅、蔚鹏飞和南方医科大学王万山团队——帕金森病小鼠自发行为异常研究（Subtle behavioral alterations in the spontaneous behaviors of MPTP mouse model of Parkinson’s disease, 2025）
- 深圳先进院王立平团队——压力水平行为识别（A Machine Learning Approach for Behavioral Recognition of Stress Levels in Mice, 2024）
- 深圳先进院王枫团队——自闭症的两性神经行为探究（Mapping the Behavioral Signatures of Shank3b Mice in Both Sexes, 2024）
03 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定制化需求，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
深圳先进院蔚鹏飞团队——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
空军军医大学西京医院董海龙、赵广超团队——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
中科院昆明动物所王建红团队——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间数据比对 ，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。
04 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
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。
05 Bayone助力科研
一湾生命科技致力于通过 AI 技术，为脑科学及脑疾病研究等领域提供新一代更高效、更精准的仪器、软件、服务和标准。一湾生命科技专注于推动 AI 精细行为学技术在神经疾病模型的研究中发现新的生物标志物、表型鉴定及愈后评估等方面的应用。如果您对这一技术感兴趣，欢迎了解更多关于 BehaviorAtlas 3D-AI 动物行为分析系统的信息！
为了帮助您获取更多信息，我们提供了便捷的联系方式。您可以通过公众号私信与我们交流，或者直接扫描下方的微信二维码，我们的专业团队将竭诚为您提供更多信息和帮助。
