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ソフトウェア

BITalino専用の分析ソフトウェア

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「BITalino」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

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。

  • 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)
  • 心拍変動解析”HRV”サンプルレポート(PDF/1.57MB)

OpenSignals用プラグイン 筋電位分析

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。

OpenSignals用プラグイン 皮膚電位イベント

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。

  • 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)
  • 皮膚電位活動解析“EDA“サンプルレポート(PDF/378KB)

OpenSignals用プラグイン 呼吸分析

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。

OpenSignals用プラグイン ビデオ同期

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(: で区切られた12桁の文字)を「ご注文内容」内「連絡事項」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。

OpenSignals用プラグイン 筋肉負荷

例えば、労働者の作業負荷の可視化や評価に最適です。

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、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。

BITalinoで筋電位センサー

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。

お知らせ

Plux社の創業者達が執筆した生体計測の書籍がSpringer Nature社より出版されております。
生体信号やセンサそのものの解説から、生体データ計測、Pythonなどを使ったデータ処理や機械学習などまで幅広く解説されている、生体信号計測の決定版ともいえる内容で御座います。

生体信号に関わる全ての方にご紹介したい一冊となっておりますので、詳細は下記のSpringer Nature社のサイトよりご確認ください。
※外部のサイトに遷移します。

PDFダウンロード

下記より資料をダウンロードできます。

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