马属动物咀嚼过程无创自动化评估系统Molograph 4.0的开发与验证

本研究针对马匹咀嚼过程监测的临床需求，开发了基于IoMT（医疗物联网）的无创自动化系统Molograph 4.0。通过双9轴IMU传感器实时捕捉下颌运动，实现了咀嚼方向的自动化判定（Cohen's κ=0.82），为早期发现单侧咀嚼相关病理（如DIM、剪切嘴）提供了便捷工具，显著提升了传统人工观察的效率与可靠性。

　　

（论文解读）
马匹作为单胃草食动物，其咀嚼过程对纤维素消化至关重要。然而现代饲养条件下，饲料粗糙度、咀嚼时长和植物多样性的改变导致咀嚼系统疾病高发。传统监测方法如Leue机械记录仪（1941）、XROMM（X射线运动分析）等存在侵入性强、需实验室环境等局限，而人工观察又面临效率低下（约10秒/次）和主观偏差问题。尤其对于单侧咀嚼引发的对角线切齿错颌（DIM）和剪切嘴等病理，早期筛查手段的缺失可能延误治疗。

针对这一临床痛点，国外研究团队开发了第四代Molograph系统。该系统创新性地将1941年提出的机械记录概念升级为物联网技术驱动的无创监测方案：通过弹性头罩固定两个9轴IMU传感器（采样率10Hz），分别置于鼻梁和下颌前臼齿水平位置，利用地球重力场与磁场数据解析下颌三维运动相位差，实现咀嚼方向的自动化判定。研究纳入8匹不同品种年龄的马匹（含1例DIM患者），在9小时观察期内同步对比系统与人工观察结果。

关键技术方法包括：1）双IMU空间姿态解算算法（Wang & Rajamani, 2016）；2）时域插值补偿异步采样；3）基于相位差的咀嚼方向判定（右/左/暂停）；4）云端数据存储与分析架构。所有马匹均在其熟悉环境中接受监测，仅喂食粗饲料。

【主要结果】

1. 咀嚼运动特征：成功提取单侧咀嚼曲线特征，右向咀嚼时外侧运动相位领先（图4B），左向时滞后（图4C），验证了Collinson描述的"工作侧-平衡侧"理论。
2. 方向转换规律：6匹马出现1-2次方向转换，均伴随咀嚼暂停（非双射关系），提示食物位置调整可能与方向转换相关。
3. 系统验证：与人工观察相比，总一致率达89.2%（κ=0.82），差异主要源于系统检测到526-1108秒未被记录的短暂暂停。
4. 特殊病例：DIM马匹持续单侧咀嚼行为被准确捕捉，证实系统对病理状态的识别潜力。

【结论与意义】
该研究首次实现了马匹自然饲养环境下的咀嚼过程自动化监测，其非侵入特性（仅需佩戴头罩）符合动物福利要求。系统可检测单侧咀嚼等异常模式，为早期发现DIM、剪切嘴等病理提供筛查工具，避免传统口腔检查的应激反应。未来扩展方向包括：1）结合AI分析咀嚼频率与咬合异常（如LETS、ETR）的关联；2）优化天线设计提升信号稳定性；3）开展XROMM对比验证以提高骨骼运动耦合精度。发表于《Veterinary and Animal Science》的这项成果，为马属动物健康监测提供了物联网技术应用的典范，兼具科研价值与临床推广潜力。