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biosignalspluxでお使い頂ける分析ソフトウェア

生体データをリアルタイムに表示・記録するための基本ソフトウェア「OpenSignals(オープンシグナル)」をご紹介しております。
生体センサ「biosignalsplux」シリーズでお使い頂ける無料の解析ソフトウェアです。追加のソフトウェアをご購入頂く事で、心拍変動解析や筋電図解析、皮膚電位活動解析ができます。追加のソフトウェアはオンラインショップでご購入できます。

概要

コア機能

信頼性の高い生体信号の取得と視覚化

デスクトップ及びモバイル向けのリアルタイムおよびオフラインのデータ視覚化
Bluetooth、BLE（WindowsおよびAndroidのみ）およびWiFi接続を備えたデバイスのサポート
最大18チャンネル（3デバイス）の同時データ収集
データ収集セッションをスケジュールする可能性
不安定なBluetooth接続から回復するための自動再接続機能

マルチプラットフォーム及びサードパーティーとのデータの互換性

フリーソフトウェア：ライセンスキー不要でインストール後にすぐ利用可能
Windows(32ビッド及び64ビッド),MacOs,Linuxオペレーションで利用可能なデスクトップバージョン
OpenSignalsモバイルアプリケーション：Androidデバイスが利用可能
センサーデータ出力形式：.TXT、.H6、.EDF
センサーデータと刺激情報の同期にE-Prime®統合
サードパーティーのセンサデータにも対応可能
LSL(Lab Streaming Layer)またはTCP/IPを介したリアルタイムのデータストリーミング機能
Googleドライブ、DropboxとRepoVizz用のクラウドベースのストレージインターフェイス

拡張機能（追加のアドオンソフトをご購入頂く事で、効率的な解析が可能となります）

目的とする信号を自動抽出　→ユーザーは解析範囲と解析内容を選択するだけです
CSVやPDFファイルとして解析結果を保存できます
研究目的に合った6種類のタイプから選べます。

アドオン

OpenSignals用プラグイン心拍変動

ECGやBVP生体信号から自立神経系の活動を抽出し、緊張とリラックスの指標としてお使いいただけるソフトウェア

心拍変動(HRV)により、交感神経と迷走神経の活動に関連する重要な量的マーカーが得られます。このOpenSignalsソフトウェア用のプラグインにより、心電図(ECG)センサー、もしくは血液量パルス(BVP)センサーからの一時的スペクトルや非直線パラメータを連続的に抽出できます。すべてのアルゴリズムは欧州心臓学学会と北米心臓ペース電気生理学学会共同によるタスクフォースが考案した”計測標準、生理的解釈、医学用途”に準拠して実現されました。
※OpenSignalsプラグインは、Plux社製のハードウェアから取得されるデータにのみ使用することができます。既に機器をご所有の場合は、プラグインのご購入前にMACアドレスを「その他ご要望」にご記入ください。

瞬時心拍数（IHR）の計算
RRおよびNN間隔のタコグラム
IHRのヒストグラム、RRとNNの間隔
時間パラメーターの計算（最大/最小、平均、標準偏差）
二乗平均平方根（RMS）
心拍数（HR）統計（平均、標準偏差）
NN20分析（NNインターバル全体の絶対数とパーセンテージ）
NN50分析（合計NN間隔の絶対数とパーセンテージ）
スペクトル分析（VLF、LF、HF、およびLF / HF比）非

※OpenSignalsプラグインは、Plux社製のハードウェアから取得されるデータにのみ使用することができます。既に機器をご所有の場合は、プラグインのご購入前にMACアドレスを「その他ご要望」にご記入ください。
※アドオンソフトウェアにはインストーラーや納品物はございません。詳しくは「アドオンソフトについて」をご覧ください。

OpenSignals用プラグイン筋電位分析

運動や作業・リハビリ分野において、筋肉の活性化（体のどの部分をどのくらいの時間使っているか）を解析することができるソフトウェア

筋肉活動は通常、時間的特徴とスペクトルの特徴を用いて評価します。このOpenSignalsソフトウェア用のプラグインを用いて、筋電位(EMG)センサーデータから有効な統計的情報を抽出します。内蔵自動開始検出アルゴリズムにより、各個別筋肉活動イベントの分析が可能となります。記録されたすべてのセッション分析に加え、筋肉活動に関連する各相互活動に関係するタイミングの分析も行います。

全体的な統計（平均、標準偏差、最小値および最大値）
二乗平均平方根（RMS）
個別の活性化分析による発症検出
曲線下の領域
パワースペクトル密度（PSD）

OpenSignals用プラグイン皮膚電位イベント

EDA生体信号から交感神経の活動を振幅変動などで抽出し、緊張とリラックスの指標としてお使いいただけるソフトウェア

皮膚電位反応は皮膚コンダクタンスの相変化とみなされ、交感神経システムの活動とも関連しています。このOpenSignalsソフトウェア用のプラグインは全体の統計的、かつ基本スペクトラムの分析を算出し、イベントに関連する典型的な皮膚電位活動(EDA)のセンサーデータの位相の特徴を抽出します。

全体的な統計（平均、標準偏差、最小値および最大値）
二乗平均平方根（RMS）
刺激開始までの潜時
皮膚電気反応の振幅
ピーク時
立ち上がり時間
50％振幅までの回復時間
振幅63％までの回復時間
曲線下の領域
パワースペクトル密度（PSD）

OpenSignals用プラグイン呼吸分析

安静時と興奮時の呼吸の間隔について解析をすることができるソフトウェア

呼吸データから"呼吸する力"の有用な情報が得られます。このOpenSignalsソフトウェア用のプラグインは呼吸センサーと一緒に使うことで、呼吸数を測定したり、呼吸サイクルに関係する有用な一時的、統計的パラメータを測定します。

全体的な統計（平均、標準偏差、最小値および最大値）
二乗平均平方根（RMS）
呼吸数の計算
パワースペクトル密度（PSD）

OpenSignals用プラグインビデオ同期

ビデオ録画と同期して再生できるソフトウェア

OpenSignalsビデオ同期アドオンは、ビデオ録画と同期してバイオシグナルデータを再生する簡単な方法を提供します。
様々な研究分野でのマルチモーダルデータ取得には、取得した生体信号の補完データとしてビデオ録画セットアップが含まれます。バイオシグナルプラックスおよびBITalinoのハードウェアとカメラはそれぞれ独立した記録ソースであるため、記録セッションを再生する際に共通の問題となるのが、両ソースの同期です。このポストアクイジションアドオンでは、バイオシグナルとビデオデータの同期ポイントを定義して、両者の同期再生を可能にします。
このアドオンは、すべてのbiosignalspluxおよびBITalinoキット、バンドル、センサーと互換性があります。

OpenSignals用プラグイン筋肉負荷

労働者の作業負荷の可視化や評価に最適なソフトウェア

通常作業時に筋肉にかかる筋肉負荷を評価します。静的時、通常、高強度レベルをそれぞれ測定できます。

全体的な統計（平均、標準偏差、最小値および最大値）
最大随意収縮（MVC）
振幅確率密度関数（APDF）
努力密度（％TIME中％MVC）

補足事項

OpenSignalsプラグインのご購入を検討中、もしくはご購入済のユーザ様へ

OpenSignalsプラグインはライセンス発行のためにインターネットへの接続環境が必須です。(初回のみ)OpenSignalsを起動して機器を接続後、暫くしますと自動で認証が行われますが、ファイアウォール等、堅牢なセキュリティでのネットワーク環境をご使用で、認証がうまくいかない場合はサーバ管理者にお問い合わせください。
OpenSignalsプラグインは、下記のようなPlux社製のハードウェアから取得されるデータにのみ使用することができます。

biosignalspluxハブ
BITalino (r)evolution、BITシリーズ

既に機器をご所有の場合は、プラグインのご購入前にMACアドレスを弊社までご連絡ください。
MACアドレス( : で区切られた12桁の文字)は機器の裏面に記載されております。

プラグインのライセンスは、Plux社製ハードウェアと1対1の関係で紐づけされます。もし、複数のPlux社製ハードウェアをご購入もしくはご所有されており、それぞれの機器でプラグインの機能をご利用の場合は、機器ごとにライセンスのご購入が必要となりますのでご注意ください。

ピックアップ

ターゲットプラットフォーム	API	説明	推奨者
	Android Google play	BITadroid Android OS用のOpenSignalsのようなアプリケーション	David G. Marquez
	Android	BiTalinoデータロガー　 Android OS用のデータロガー	Borja Gamecho Ibañez EGOKITUZ
	Python powered	生体信号処理用のPythonツールボックス	Pattern and Image Analysis Group (PIA) IT - Instituto de Telecomunicações
	MathWorks	ECG,EDA及びEMG処理用のMatlabGUI	Athena Nouhi & Sarah Ostadabbas Northeastern University
	GitHub	筋電図（EMG）センサデータ内の開始検出 Pythonモジュール	Margarida Reis Instituto Superior Técnico (IST)
	GitHub	心電図（ECG）および皮膚電気活動（EDA）からのリアルタイムの特徴抽出のためのPythonモジュール	Valtteri Wikström
bitalino pythson	GitHub Download(Win)	ServerBIT（r）evolution：PythonバックエンドとWebSocketを介したJSON形式のデータストリーミングを使用した快速プロトタイピングのためのサービスのようなOpenSignalsアーキテクチャのベアボーン	João Gomes & Hugo Silva

免責事項

本製品は、生命科学の教育および研究用途での使用のみを目的としています。医療機器ではなく、また、医学的診断、治癒、緩和、治療、または疾病の予防を目的としておらず、「現状のまま」お客様に提供されます。
Plux社および弊社は、たとえそのような損害の可能性を知らされていたとしても、訴訟の形式や法的理論にかかわらず、収益の損失、利益の損失、事業の中断による損失またはデータの損失を含むがこれに限定されない、直接的、間接的、派生的、付随的または特別な損害に対するいかなる責任も明示的に否認します。

活用事例

BITalinoで光センサー

椙山女学園大学向研究室の公式サイトにて、BITalinoを使ったHow Toコンテンツを掲載して頂いております。

詳細はコチラ

BITalinoで筋電位センサー