无创睡眠监测系统基本参数
  • 品牌
  • Signal Solution
  • 型号
  • PiezoSleep
无创睡眠监测系统企业商机

SignalSolutions分析软件SleepStatsDataExplorer使用统计方法将从压电传感器收集的数据分为2种状态,即“睡眠”和“觉醒”。使用从数据中提取的一组特征将其分为“睡眠”或“觉醒”来完成分类。通过对小鼠进行同步脑电图(EEG)和无创睡眠记录来测试我们分类的准确性。脑电图和肌电图电极通过手术植入小鼠体内,压电传感器放置在每个笼子的地板上。从20只小鼠身上同时收集了24小时的EEG、肌电图(EMG)和压电数据。两名训练有素的人工睡眠评分员使用EEG和EMG数据将24小时的数据标记为“睡眠”或“觉醒”。人工脑电图评分仍然被认为是衡量啮齿动物睡眠的黄金标准。表1(见下页)显示了我们的分类器对人类评分睡眠的预测性能。无创睡眠监测系统应用领域基因和疾病模型表型分析、药物测试。研究无创睡眠监测系统应用

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因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司一直致力于为科研人员提供前沿、便捷的实验动物监测方案。在睡眠研究领域,该公司推出了一种无创睡眠监视系统,该系统专门针对实验动物设计,让科研人员能够准确地掌握实验动物的睡眠状态。该无创睡眠监视系统采用了先进的生物信号采集技术,可以实时监测实验动物的生理信号,包括心率、呼吸等。同时,通过特定的算法,系统能够准确地识别实验动物的睡眠状态,包括浅睡、深睡以及REM睡眠等。这种无创监测方式避免了传统有创监测方法给实验动物带来的痛苦和应激反应,充分体现了对实验动物的关爱和尊重。此外,因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统还具有高精度、高稳定性以及高自动化的特点。该系统可以与公司的其他实验设备无缝对接,实现数据的实时共享和自动化分析。这不仅提高了科研的效率,也为科研人员提供了更加准确、可靠的数据支持。研究无创睡眠监测系统技术PiezoSleep无创睡眠监测系统的放置在笼子底板上的传感器将机械压力转化为电信号。

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SignalSolutions提供了专有PiezoSleep软件提供高吞吐量,多通道数据采集,和SleepStats软件提供自动睡眠/觉醒评分和图形可视化。PiezoSleep数据采集软件在系统运行时自动对睡眠和觉醒进行评分;在睡眠或清醒活动期间处理来自动物的实时压力信号。一个高度灵敏、校准的压电传感器位于啮齿动物笼子下方。PiezoSleep收集模拟数据,将数据数字化并粗略计算睡眠和觉醒;可实时查看。SingleChannel选项卡,显示了压电信号(1个左上窗格)、睡眠决策统计(2个右上窗格)、功率谱(3个左下窗格)和呼吸频率(4个右下窗格))对于单个鼠标。

研究发现,SleepStats分析软件从数据信号中提取特征信息,将数据分为“睡眠”和“觉醒”两种状态。将分类器的结果与脑电图/肌电图的金标准方法进行对比验证。同时记录20只小鼠24小时的压电信号和脑电图/肌电图数据。脑电图/肌电图数据由两名训练有素的评分员单独评分,并与睡眠统计数据生成的睡眠/清醒评分进行比较。系统灵敏度在睡眠和清醒时分别为91.4%和92.3%。PiezoSleep无创睡眠监测系统灵敏度:在睡眠时:91.4%在清醒时:92.3%Signal Solutions10年来专注于睡眠监测产品的研发与销售。

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因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统,以其独特的优势和强大的功能,赢得了业界的普遍赞誉。这一系统不仅适用于科研领域,其在实际应用中,如药物研发、动物行为研究等领域都有普遍的应用。通过这款系统,研究人员可以更准确、更人道地获取实验数据,从而更好地服务于人类健康事业。同时,因斯蔻浦公司的这一创新产品,也得到了众多动物权益保护组织的赞扬和支持。这一技术的出现,无疑将推动实验动物监测的进步,也将为提升实验动物的福利做出积极的贡献。SleepStats分析软件从数据信号中提取特征信息,将数据分为“睡眠”和“觉醒”两种状态。广东无创睡眠监测系统市场价

PiezoSleep 系统是基于动物的运动和行为的EEG记录系统。研究无创睡眠监测系统应用

因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统具有许多优点。首先,该系统可以实时监测实验动物的睡眠状态,无需任何手术操作,减轻了科研人员的负担。其次,该系统可以提供大量的数据,包括生理指标和睡眠结构指标,为科研人员提供了更加多的研究资料。此外,该系统还可以自动分析数据,为科研人员提供更加准确的结果。该系统的使用可以减少对实验动物的干扰,为实验动物提供更加舒适的环境。除了以上优点,因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统还具有高可靠性。该系统的传感器经过特殊设计,可以适应各种实验环境,并且具有较长的使用寿命。此外,该系统还采用了先进的信号处理技术,可以准确地提取出实验动物的生理信号,避免了干扰因素的影响。因此,该系统在科研工作中具有广泛的应用前景。研究无创睡眠监测系统应用

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