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BITalino用ソフトウェア&API

データ取得用ソフトウェア『OpenSignals』

特徴

1.コア機能　（キット本体をご購入頂く事で、ダウンロードにより使えるソフトウェアのコア機能となります）

  • 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

2.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

 

①心拍変動解析”HRV”

例えば、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ます。

＜仕様＞

  • ・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）非線形解析（ポイントケアプロット、SD1、SD2、SD1 / SD2比）

サンプルレポートのダウンロードができます。

②筋電図解析“EMG”

例えば、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ます。

＜仕様＞

  • ・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）

サンプルレポートのダウンロードができます。

③皮膚電位活動解析“EDA”

例えば、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ます。

＜仕様＞

  • ・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）

サンプルレポートのダウンロードができます。

④呼吸解析“RESP”

例えば、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ます。

＜仕様＞

  • ・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）

サンプルレポートのダウンロードができます。

⑤ビデオ同期”Video Synchronization”

人間研究における多様式のデータ収集には、通常、生体信号収集ハードウェアデバイス以外のソース（ビデオカメラなど）からのデータの記録が含まれます。

生体信号ハードウェアとカメラが独立した記録ソースである場合、記録セッションを再生する時の一般的な問題は、両方の同期です。

このプラグインは、LEDアクセサリなどを使い、両方のデバイスに共通のイベントを作ることで、生体信号データをビデオと同期して簡単に再生できるツールとなります。

⑥筋負荷解析”Muscle Load”

例えば、労働者の作業負荷の可視化や評価に最適です。

＜仕様＞

  • ・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）

サンプルレポートのダウンロードができます。

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

 

  • 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。

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説明

お勧めしたのは

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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)

Download(Mac)

 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：

BITalinoは医療機器ではなく、医療診断を目的としたものではなく、「現状のまま」で提供されます。Plux社は、制限無しに黙示の保証、特定目的適合性または侵害を含め、その機能、操作性、または使用に関して明示または黙示的な保証を一切行いません。当社は、以下の訴訟の形態や法的理論に関係なく、収益の損失、利益の損失、事業の中断またはデータの損失に起因する損失を含むがこれに限定されない、直接的、間接的、結果的、偶発的または特別な損害に対する責任を一切負いません。 そのような損害の可能性について知らされていたとしても、責任は主張されるかもしれません。

※(株)クレアクトはポルトガル Plux社の正規代理店です。

＊本製品は医療品医療機器等法に規定される医療機器ではありません。

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