Bitbrain Hero

Zapytaj o cenę i dostępność info(@)pronetkrakow.com.pl

Bitbrain Hero 9ch EEG 
Producent: Bit&Brain Technologies S.L., Hiszpania

Bitbrain Hero 9ch EEG to lekki, bezprzewodowy system elektroencefalograficzny EEG (Electroencephalography – elektroencefalografia) przeznaczony do badań procesów poznawczych oraz aktywności sensomotorycznej.
System wykorzystuje suche elektrody EEG, dzięki czemu nie wymaga stosowania żelu przewodzącego, roztworu soli ani innych substancji elektrolitycznych.
Konstrukcja typu wearable umożliwia prowadzenie pomiarów podczas bardziej naturalnego zachowania i ruchu badanego niż w przypadku klasycznych stacjonarnych systemów EEG.
Urządzenie obejmuje 9 kanałów pomiarowych EEG rozmieszczonych głównie nad obszarami czołowo-centralnymi, centralnymi i centralno-ciemieniowymi oraz dodatkowy kanał odniesienia A2.
Rozmieszczenie elektrod odpowiada międzynarodowemu systemowi 10-10 EEG.
Elektrody pomiarowe znajdują się w pozycjach: FC3, FCz, FC4, C3, Cz, C4, CP3, CPz oraz CP4.
System posiada dodatkowo odniesienie połączone z uchem A2, REF oraz GND.
Układ elektrod został zoptymalizowany m.in. pod kątem rejestracji zjawisk związanych z aktywnością ruchową i poznawczą, takich jak mu/alpha ERD/ERS, potencjały ERP, w tym P300 i N400, oraz MRCP (Movement-Related Cortical Potentials – korowe potencjały związane z ruchem).
Wzmacniacz sygnału EEG jest zintegrowany bezpośrednio z urządzeniem.
System może przesyłać dane bezprzewodowo do komputera poprzez Bluetooth.
Dane mogą być jednocześnie lub niezależnie zapisywane lokalnie na karcie microSD, co pozwala ograniczyć ryzyko utraty danych w przypadku chwilowego przerwania transmisji bezprzewodowej.
Urządzenie posiada zintegrowany dziewięcioosiowy moduł IMU (Inertial Measurement Unit – inercyjna jednostka pomiarowa) obejmujący akcelerometr, żyroskop i magnetometr.
Konstrukcja pałąków oraz możliwość regulacji położenia sensorów pozwalają dopasować zestaw do kształtu głowy i objętości włosów użytkownika.
Masa całego zestawu wynosi około 250 g, co ułatwia prowadzenie dłuższych sesji oraz badań wymagających mobilności uczestnika.
Konfiguracja systemu została zaprojektowana tak, aby przygotowanie uczestnika do pomiaru trwało kilka minut i nie wymagało przygotowywania elektrod z użyciem żelu.

Specyfikacja techniczna

Typ urządzenia: bezprzewodowy, przenośny system dry-EEG.
Liczba kanałów pomiarowych EEG: 9.
Pozycje elektrod EEG: FC3, FCz, FC4, C3, Cz, C4, CP3, CPz, CP4.
Dodatkowy kanał odniesienia: A2 – linked-ear reference.
Elektrody odniesienia/masy: REF + GND.
Standard rozmieszczenia elektrod: międzynarodowy system 10-10 EEG.
Typ sensorów: suche elektrody EEG.
Technologia redukcji zakłóceń: aktywne ekranowanie oraz zoptymalizowany układ DRL (Driven Right Leg).
Częstotliwość próbkowania: 256 SPS (samples per second – próbek na sekundę).
Rozdzielczość przetwornika: 24 bity.
Pasmo: DC–40 Hz, filtr dolnoprzepustowy trzeciego rzędu.
Zakres wejściowy: ±100 mV.
Poziom szumów: <1 µV RMS, dla zakresu 0,5–30 Hz przy 256 Hz.
CMRR: >100 dB przy 50 Hz.
Impedancja wejściowa: >50 GΩ.
Kontrola kontaktu elektrod: dostępna w czasie rzeczywistym, jako względny pomiar impedancji/kontaktu.
Zintegrowane czujniki ruchu: 9-osiowe IMU – akcelerometr, żyroskop i magnetometr.
Łączność urządzenia: Bluetooth 2.1 + EDR.
Deklarowany zasięg transmisji: do około 10 m w bezpośredniej widoczności.
Lokalny zapis danych: karta microSD.
Obsługiwana karta: do 8 GB, Class 10 lub wyższa.
Formaty eksportu danych poprzez oprogramowanie Bitbrain: CSV oraz EDF.
Akumulator: wymienny akumulator Li-ion/LiPo.
Czas pracy: ponad 3 godziny na jednym akumulatorze.
Czas ładowania: poniżej 3 godzin.
Masa: około 250 g.
Certyfikacja deklarowana przez producenta: CE, zgodność z dyrektywą 2014/53/UE dotyczącą urządzeń radiowych.

Oprogramowanie wymagane do działania
Podstawowym oprogramowaniem do rejestracji danych z Hero jest obecnie Bitbrain SennsLite.
SennsLite jest oprogramowaniem udostępnianym przez Bitbrain jako część podstawowego pakietu oprogramowania Research Software.
Program umożliwia:
-wizualizację sygnału EEG w czasie rzeczywistym,
-rozpoczęcie i zatrzymanie akwizycji,
-kontrolę jakości kontaktu elektrod,
-rejestrowanie danych,
-synchronizację urządzeń Bitbrain,
-eksport danych do formatów CSV i EDF,
-integrację z zewnętrznym oprogramowaniem poprzez LSL – Lab Streaming Layer.
SennsLite może współpracować z rozwiązaniami wykorzystywanymi do badań EEG i BCI, m.in. BCI2000, OpenViBE, NeuroPype i Medusa.
Dane zapisane z Hero mogą być następnie analizowane m.in. przy pomocy:
-Python / MNE,
-MATLAB / EEGLAB,
-MATLAB / FieldTrip,
-BCILAB.

Minimalne wymagania obecnej wersji SennsLite

System operacyjny: Windows 10 64-bit lub nowszy albo Linux Ubuntu 22.04.
Procesor: Intel Core i5 6. generacji lub nowszy.
Pamięć RAM: minimum 8 GB.
Wolne miejsce na dysku: minimum 1 GB.
Adapter Bluetooth: według aktualnych wymagań SennsLite Bluetooth 5.0 lub nowszy.
Wymagana obsługa Bluetooth Low Energy.

Dodatkowe oprogramowanie

Bitbrain SDK – opcjonalne rozwiązanie dla użytkowników tworzących własne aplikacje badawcze lub systemy BCI.
SDK pozwala bezpośrednio kontrolować urządzenia Bitbrain oraz konfigurację i akwizycję danych.
Aktualna wersja SDK jest przeznaczona dla Windows 11 oraz Ubuntu 22.04.
SDK wykorzystuje język C i umożliwia integrację m.in. z Pythonem.
Bitbrain SennsLab – opcjonalne, licencjonowane środowisko do projektowania eksperymentów oraz synchronizacji wielu różnych źródeł danych.
SennsLab umożliwia integrację ponad 35 rodzajów/modalności sensorów, m.in. EEG, eye-trackingu i innych biosygnałów.
Jest przeznaczony przede wszystkim do bardziej rozbudowanych badań multimodalnych, w których zapis EEG musi być zsynchronizowany z dodatkowymi urządzeniami lub bodźcami eksperymentalnymi.

Przeznaczenie

Badania EEG dotyczące aktywności kory ruchowej i sensomotorycznej.
Badania procesów poznawczych.
Badania BCI (Brain-Computer Interface – interfejs mózg–komputer).
Badania nad rehabilitacją ruchową wykorzystującą BCI.
Badania nad rehabilitacją poznawczą.
Analiza aktywności mózgu podczas wykonywania ruchów i zadań motorycznych.
Badania dotyczące przygotowania oraz planowania ruchu.
Badania reakcji człowieka podczas interakcji z urządzeniami, interfejsami i produktami.
Badania UX (User Experience – doświadczenia użytkownika) prowadzone w bardziej naturalnych warunkach.
Badania zachowania człowieka podczas wykonywania rzeczywistych czynności.
Badania edukacyjne dotyczące stanów poznawczych i sensomotorycznych.
Badania indywidualne oraz grupowe.
Rejestracja sygnału EEG w połączeniu z eye-trackingiem, biosygnałami lub innymi systemami pomiarowymi.
Badania wykorzystujące ERP – Event-Related Potentials, w tym P300 i N400.
Badania ERD/ERS – Event-Related Desynchronization/Synchronization, szczególnie dotyczące rytmów mu i alfa.
Badania MRCP – Movement-Related Cortical Potentials.

Zalety

Suche elektrody – brak konieczności stosowania żelu EEG lub roztworu soli.
Krótki czas przygotowania uczestnika w porównaniu z klasycznymi systemami mokrego EEG.
Brak materiałów eksploatacyjnych związanych z przygotowaniem elektrod, takich jak żel przewodzący.
Mobilna konstrukcja umożliwiająca prowadzenie badań poza typowym stanowiskiem laboratoryjnym.
Niska masa – około 250 g.
Bezprzewodowa transmisja danych poprzez Bluetooth.
Lokalny zapis na karcie microSD, stanowiący zabezpieczenie danych na wypadek problemów z transmisją bezprzewodową.
Ponad 3 godziny pracy na wymiennym akumulatorze.
24-bitowa rejestracja EEG przy częstotliwości 256 SPS.
Aktywne ekranowanie oraz DRL, których zadaniem jest poprawa stosunku sygnału do szumu i ograniczenie zakłóceń.
Kontrola jakości kontaktu elektrod w czasie rzeczywistym, ułatwiająca prawidłowe przygotowanie badania.
Wbudowany moduł IMU, umożliwiający jednoczesne rejestrowanie informacji o ruchu głowy.
Rozmieszczenie elektrod szczególnie dobrze dopasowane do badań centralnych obszarów mózgu i funkcji sensomotorycznych.
Możliwość integracji z popularnymi środowiskami badawczymi poprzez Lab Streaming Layer (LSL).
Eksport danych w standardowych formatach CSV i EDF, ułatwiający dalszą analizę w MATLAB-ie lub Pythonie.
Możliwość rozbudowy środowiska o SDK oraz platformę SennsLab do bardziej złożonych eksperymentów i badań multimodalnych.