biosignalsplux fNIRS Pioneer Kit mit Nah-Infrarot Spektroskopie Sensor

biosignalsplux fNIRS Pioneer Kit

Beschreibung:

Das fNIRS Pioneer Kit bietet eine vollständige Ausstattung zur Erfassung von Signalen mittels des Biosignalsplux-fNIRS-Sensors (funktionale Nahinfrarotspektroskopie). Es umfasst einen 4-Kanal-Biosignalsplux-Hub, den fNIRS-Sensor, ein Hub-Ladegerät und einen Bluetooth-Dongle von PLUX.

Der fNIRS-Sensor ist eine benutzerfreundliche, nicht-invasive und tragbare Einheit, die mithilfe von zwei emittierenden LEDs im roten und infraroten Spektrum die Reflexion von Licht in den kortikalen Geweben misst. Diese Methode ermöglicht die Schätzung der Blutsauerstoffsättigung in der überwachten Gehirnregion oder im überwachten Gewebe. Der Sensor bietet eine nicht-intrusive Methode zur Überwachung der Gehirnaktivität und ist in verschiedenen Forschungsbereichen wie Biomedizin, Psychophysiologie und anderen funktionellen Neuroimaging-Anwendungen anwendbar.

Anwendungsbereich:

Dieses Produkt ist ausschließlich für Forschungs- und Entwicklungsanwendungen (F&E) gedacht und nicht für den medizinischen Gebrauch zugelassen.

Eigenschaften des Produkts:

• Benutzerfreundlicher, nicht-invasiver und tragbarer Sensor
• Verwendung von zwei emittierenden LEDs im roten und infraroten Spektrum
• Messung der Reflexion von Licht in den kortikalen Geweben
• Schätzung der Blutsauerstoffsättigung in überwachten Gehirnregionen oder Geweben
• Nicht-intrusive Methode zur Überwachung der Gehirnaktivität
   

Vorteile des Produkts für Forschung & Entwicklung:

• Ermöglicht hochwertige Gehirnaktivitätsdatenerfassung
• Tragbare und benutzerfreundliche Lösung
• Vielseitig einsetzbar in verschiedenen Forschungsbereichen
• Digitales Ausgangssignal für präzise Datenübertragung
• Anpassbare Lichtintensitäten für verschiedene Anwendungen
   

Lieferumfang des Produkts:

• 1 x kabelloser 4-Kanal-Hub
• 1 x fNIRS-Sensor
• 1 x Bluetooth-Dongle
• 1 x Ladegerät
• Enthaltene Software (digitale Inhalte)
  • OpenSignals für Echtzeit-Datenerfassung & Visualisierung
  • Open Signals Mobile Anwendung (Android)
  • Plattformübergreifende APIs für die Softwareentwicklung in Python, C++, Visual C#, Java, Android & MATLAB

Technische Informationen des Produkts:

4-Kanal-Hub:

• 4 generische Eingänge
• Auflösung bis zu 16 Bit pro Kanal
• Abtastrate bis zu 3 kHz pro Kanal
• Hilfsanschlüsse: 1 Masse
• Bluetooth Klasse II Kommunikation mit einer Reichweite von bis zu ~10m
• Optionaler interner Speicher von 16GB
• Akkulaufzeit von ~10 Stunden beim Streaming und ~24 Stunden bei Protokollierung
• Maße: 85x54x10mm
• Gewicht: 0,045 kg (ohne Sensoren)

fNIRS-Sensor:

• Dual-LED-Design: 1 rote und 1 Infrarot-LED (IR)
• Rote LED-Wellenlänge: 660nm
• IR-LED-Wellenlänge: 860nm
• Detektor-Empfindlichkeit: 400nm-1100nm (max@860nm)
• Auflösung: 16 Bit
• Abtastrate: 500Hz
• Kommunikation: SPI
• Kabellänge: 100cm±0.5cm (anpassbar)

Entwickelt für Entwickler und Forscher

Im Gegensatz zu den meisten biosignalsplux-Sensoren, die einen vorkonditionierten Analogausgang liefern, liefert dieser Sensor ein digitales Ausgangssignal, das über SPI empfangen werden kann. Obwohl er für die Signalerfassung an der Stirn konzipiert wurde, kann die Lichtintensität jeder Elektrode individuell über die biosignalsplux API eingestellt werden. Dies ermöglicht eine Anpassung der Lichtintensität bei der Verwendung des Sensors in anderen Regionen oder bei Forschungsanwendungen mit anderen Anforderungen.

Entwickelt in Zusammenarbeit mit Charles River Analytics:

Für die Entwicklung dieses Sensors hat sich PLUX mit Charles River Analytics (CRA) zusammengetan, um einen neuen, erschwinglichen, miniaturisierten FNIRS-Sensor zu entwickeln, der die Erfassung hochwertiger Hirnaktivitätsdaten auch in Umgebungen mit starker körperlicher Bewegung ermöglicht - und das zu einem Bruchteil der Kosten der derzeit verfügbaren FNIRS-Systeme.

Gemeinsam mit Forschungspartnern bei der CRA und dem McLean Hospital (Harvard Medical School) wurden die Entwicklung und die Out-of-the-Lab-Ergebnisse dieses Sensors gründlich untersucht. Diese Ergebnisse werden in der Veröffentlichung des Forscherteams "A System to Monitor, Extract, and Decode Indicators of Cognitive Workload (MEDIC) in Realistic, High-motion Environments" vorgestellt.

Zusätzliche Hinweise:

Wichtiger Hinweis: Dieses Produkt ersetzt keine ärztliche Behandlung; bei Fragen des Wohlbefindens ist eine ärztliche Beratung empfohlen.