EcgMove 4 – EKG- und Aktivitätssensor
Als Teil der neuen Sensorgeneration verbindet der EKG- und Aktivitätssensor EcgMove 4 die bisherigen Vorzüge des bewährten EcgMove 3 mit den Verbesserungen der 4. Generation, bei der es uns gelungen ist, zahlreiche Anforderungen von Forschern zu berücksichtigen, deren Wünsche umzusetzen und somit die Qualität der Sensoren noch weiter zu erhöhen.
Die Sensoren der 4. Generation bieten Ihnen unter anderem folgende Vorteile:
- Neues Design mit optimierter Handhabung: Das neue Gehäuse bietet nicht nur ein schickes Design, sondern auch viele praktische Vorteile. Die Sensoren sind wasserdicht und schmutzabweisend, und durch die verbesserten Tragesysteme einfacher, flexibler und sicherer in der Anwendung.
- Mehr Möglichkeiten der Datenerfassung: Durch den Einsatz neuester Technologien verfügen nun alle Sensoren der 4. Generation zusätzlich über ein Gyroskop (Drehratensensor).
- Verbesserte Analysefähigkeiten: Ein weiterer großer Benefit wird durch den neuartigen Beschleunigungssensor erzielt, der jetzt mit einer noch höheren Auflösung die Messdaten aufzeichnet. Dadurch werden vor allem bei der Analyse von sedentärem Verhalten und der Ablageerkennung signifikante Verbesserungen der Ergebnisse erreicht.
- Erhöhte Datensicherheit: Der neue Bluetooth-Buffer auf dem Sensor sorgt dafür, dass bei Verbindungsunterbrechung die Daten zwischengespeichert und, sobald die Verbindung wieder besteht, direkt übertragen werden; somit ist eine lückenlose Datenaufzeichnung gewährleistet.
- Erweiterte Anwendungsbereiche: Durch die genannten Verbesserungen ist der EcgMove 4 nun auch für eine Reihe zusätzlicher Anwendungen einsetzbar.
Der EcgMove 4 ist der genauste mobile Sensor zur Ermittlung des EKG-Signals in Kombination mit körperlicher Aktivität, der Langzeitmessungen ohne störende Kabel ermöglicht. Die Kombination dieser beiden Parameter ermöglicht es in wenigen Schritten Rückschlüsse auf das Verhalten, die Aktivität, die Funktionsfähigkeit des Herzens sowie des vegetativen Nervensystems zu ziehen.
Durch die parallele Aufzeichnung und Speicherung der Rohdaten (EKG-Signal, 3-Achsen-Beschleunigung, Drehrate, Luftdruck und Temperatur) über einen Zeitraum von bis zu 2 Wochen gehen keine Daten verloren und können nach Belieben im Anschluss weiterverarbeitet werden. Die gemessenen Rohdaten können zudem live auf dem Sensor analysiert werden um sie mittels einer Bluetooth-Smart-Schnittstelle einfach z.B. auf ein Smartphone zu übertragen.
Der EcgMove 4 ist optimiert für den Einsatz in wissenschaftlichen Studien und für das interaktive ambulante Assessment. Die neuen Tragesysteme mittels Brustgurt oder Klebeelektroden bieten gleichzeitig einen hohen Tragekomfort, was zu einer verbesserten Compliance bei den Probanden, einer höheren Datenqualität und dadurch zu verringertem Aufwand in der Durchführung einer Studie und geringeren Kosten führt.
Mit Hilfe der Analyse-Software DataAnalyzer können ohne großen Aufwand Ausgabeparameter wie Herzfrequenz, Herzratenvariabilität, Aktivitätsklassen, Schritte, Energieumsatz und Metabolische Äquivalente (MET) berechnet und aussagekräftige Berichte (PDF) erzeugt werden.
Top-Features
- Neues Design mit neuen Tragesystemen im wasserdichten Gehäuse
- Erweiterte Datenerfassung durch integriertes Gyroskop
- Neuer Beschleunigungssensor mit höherer Auflösung
- Anlageerkennung zum automatischen Start der Messung
- Live Analyse der Daten auf dem Sensor
- Verbesserte Datenübertragung über Bluetooth-Smart Schnittstelle
- Kombination von EKG- und Aktivitätsmessung in einem System
- Exakte und validierte Energieumsatzbestimmung und Erkennung von Alltagsaktivitäten
- Java API für USB (Windows)
- API: Beispielimplementierung für Bluetooth Smart (Android)
Anwendungen
- Interaktives Ambulantes Assessment
- Mobiles Langzeit-Monitoring von Herzrate und Herzratenvariabilität
- Untersuchung des vegetativen Nervensystems
- Verhaltensmonitoring
- Psycho-physiologisches Belastungs-Monitoring
- Energieumsatzschätzung und Aktivitätserkennung
- Affective Computing
- Integration in komplexe Systeme
Dazu passende Produkte und Dienstleistungen
SensorTrigger
movisensXS-Feature für Interaktives Assessment
Kopplung der physiologischen Sensoren mit movisensXS
Downloads
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Technische Daten
| Power supply | Lithium-Polymer-Battery |
| Battery voltage | 3,7 V |
| Number of charging cycles | 300 (with 1 C / 1 C > 80%) |
| Internal memory | 4 GB |
| Maximum recording capacity | 2 weeks |
| Battery run time | ~ 3 days |
| Recharging time | ~ 1 hour |
| Size of sensor (W x H x D) | 62,3 mm x 38,6 mm x 11,5 mm |
| Weight of sensor | 26 g |
| Protection rate | Waterproof (IP64) |
| Internal sensors | ECG sensor: Resolution: 12 bit, Input range CM = 560 mV, DM = +/-5 mV, 3db bandwidth 1,6 - 33 Hz Output rate: 1024 Hz
3D acceleration sensor: Measurement range: +/- 16 g Output rate: 64 Hz
Rotation rate sensor: Measurement range: +/-2000 dps Output rate: 64 Hz
Pressure sensor: Measurement range: 300 - 1100 hPa Noise: 0,03 hPa Output rate: 8 Hz
Temperature sensor: Output rate: 1 Hz |
| Live analysis | Heart Rate bpmBxB NN-List HRV Rmssd HRV is valid Movement Acceleration Step count |
| Indicators | LED, 3-color Vibration alarm |
| User Interfaces | Marker (tapping) |
| Interfaces | Micro-USB, Bluetooth Smart (4.0) |
| API | Java API for USB (Windows) Example for Bluetooth Smart (Android) |
| Wear locations | Chest |
| Wearing systems | Chest Belt, adhesive Electrodes |
| Environmental conditions | Temperature: -20 °C to 60 °C 0 °C to 45 °C during charging Atmospheric pressure: 300 to 1200 hPa absolute |
| Warranty | 2 years |
Literatur und Validierung
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- Study-based evaluation of accuracy and usability of wearable devices in manual assembly.
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- Physiological Stress Reactivity and Recovery: Some Laboratory Results Transfer to Daily Life.
- Deepaware: A hybrid deep learning and context-aware heuristics-based model for atrial fibrillation detection.
- mCardia: A Context-Aware ECG Collection System for Ambulatory Arrhythmia Screening.
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- Tele - Monitoring of Cancer Patients’ Rhythms during Daily Life Identifies Actionable Determinants of Circadian and Sleep Disruption.
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- Effect of Spatial Disorientation in a Virtual Environment on Gait and Vital Features in Patients with Dementia: Pilot Single-Blind Randomized Control Trial.
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- Emulación de dispositivos wearables y monitorización remota inteligente de pacientes pediátricos.
- Breaking Up Sedentary Behavior Optimally to Enhance Mood.
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- Driver Stress Response to Self-driving Vehicles and Takeover Request -- An Expert Assessment.
- Arousal Measurement Reflected in the Pupil Diameter for a Decision-Making Performance in Serious Games.
- Effects of Biophilic Interventions in Office on Stress Reaction and Cognitive Function: A Randomized Crossover Study in Virtual Reality.
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- What could the baseline measurements predict about decision-making performance in serious games set in the financial context.
- Sedentary behavior in everyday life relates negatively to mood: An ambulatory Assessment study.
- Energy Expenditure During Incline Walking – Benefits of Integrating a Barometer into Activity Monitors.
- Paranoid Delusions as an Adaptive Response to Social Evaluative Stress?.
- Effectiveness of a smartphone-based worry-reduction training for stress reduction: A randomized-controlled trial.
- Brute Force ECG Feature Extraction Applied on Discomfort Detection.
- An experience sampling study on the nature of the interaction between traumatic experiences, negative affect in everyday life, and threat beliefs.
- Effects of office workstation type on physical activity and stress.
- Immediate and sustained effects of intermittent exercise on inhibitory control and task-related heart rate variability in adolescents.
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- Cockpit Pilot Warning System: A Preliminary Study.
- Self-reported emotion regulation difficulties are associated with mood but not with the biological stress response to thin ideal exposure.
- A Pilot Mental Workload Case Study in a Full Flight Simulator.
- A Data Compression Hardware Accelerator Enabling Long-Term Biosignal Monitoring Based on Ultra-Low Power IoT Platforms.
- Sport activities in daily routine.
- Physical Activity and Affective Well-Being in Everyday Life Comparing Sport Activities and Daily Physical Activities Regarding Acute and Sustainable Associations.
- Resource Efficient Data Compression Algorithms for Demanding, WSN based Biomedical Applications.
- Mobile Sensors for Multiparametric Monitoring in Epileptic Patients.
- Real-Time Management of Multimodal Streaming Data for Monitoring of Epileptic Patients.
- Does a 20-week aerobic exercise training programme increase our capabilities to buffer real-life stressors? A randomized, controlled trial using ambulatory assessment.
- Integrating biosignals into information systems: A NeuroIS tool for improving emotion regulation.
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- Study protocol: psychological and physiological consequences of exposure to mass media in young women-an experimental cross-sectional and longitudinal study and the role of moderators.
- Comparing Objective and Subjective Methods to Support Reflective Learning: an Experiment on the Influence on Affective Aspects.
- Emotions and Emotion Regulation in Economic Decision Making.
- Komfortgewinn für Passagiere auf Langstreckenflügen durch den Einsatz chronobiologisch angepasster LED-Kabinenbeleuchtung.
- A Biofeedback Game for Training Arousal Regulation during a Stressful Task: The Space Investor.
- Measuring emotional arousal for online applications: Evaluation of ultra-short term heart rate variability measures.
- Enhancing mobile working memory training by using affective feedback.
- Design and Evaluation of Affective Serious Games for Emotion Regulation Training.
- Mobile sensor systems for measurement of stress and physical activity in preventive healthcare applications.
- A Serious Game using Physiological Interfaces for Emotion regulation Training in the Context of Financial Decision-Making.
- An approach to automotive ECG measurement validation using a car-integrated test framework.
- Estimation of energy expenditure using accelerometers and activity-based energy models - validation of a new device.
- User Study: Motivation and User Acceptance of Using Physiological Data to Support Individual Reflection.
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- Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology..
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