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Capteur d'activité

Le meilleur outil pour mesurer l'activité physique au quotidien!




Move 4 - Capteur d'activité


Sensor getragen am Handgelenk

Il n'a jamais été aussi facile de capturer des données de mouvement rapidement et avec précision dans la vie de tous les jours!


Le capteur d'activité combine une excellente acquisition de signaux avec un confort inégalé, dont bénéficient à la fois les sujets et les chercheurs. Commencez votre étude en sachant que la qualité des données vaut la peine d'être publiée.

Grande précision

Obtenez des données précises grâce à notre analyse objective et complète basée sur nos différents paramètres de mesure.


Avec nos systèmes de capteurs et d'analyse polyvalents, nous vous aidons à rendre la surveillance plus simple et plus efficace au quotidien. Notre technologie performante vous permet de collecter toutes les données dont vous avez besoin, avec précision et en temps réel.

Le quotidien et le temps réel

Analysez vos sujets dans leur situation de vie naturelle.


De plus, movisens offre la possibilité unique de couplage de capteurs pour tous nos capteurs. Nos capteurs analysent les paramètres physiologiques en temps réel et transmettent les résultats via Bluetooth à un smartphone équipé de movisensXS. Les données transmises sont traitées par des algorithmes configurables individuellement et peuvent ainsi déclencher des interrogations sur le smartphone. Si vous souhaitez étudier des changements physiologiques tels qu'un niveau d'activité élevé ou un comportement sédentaire, ces événements peuvent servir de déclencheurs pour des requêtes au sein de l'étude.

Analyse multimodale des données

Combinez les données de vos capteurs avec Experience Sampling Data.


Le Move 4 offre aux chercheurs une flexibilité supérieure, car nos algorithmes d'analyse sont capables d'extraire des paramètres d'activité précis à partir d'une multitude de positions de port. Vous pouvez ainsi trouver la solution la plus pratique pour vos participants et votre étude. Pour tirer le meilleur parti des données brutes recueillies par le capteur, la plupart des chercheurs préfèrent les analyser à l'aide des algorithmes validés et basés sur l'AI du DataAnalyzer.

Move 4
https://www.movisens.com/fr/produits/capteur-dactivite/
Postuler pour projet étudiant gratuit
Documentation du Move 4

Profitez de notre longue expérience dans le domaine de l'évaluation ambulatoire et laissez-nous vous proposer une solution d'analyse adaptée à vos besoins

Software_DataAnalyzer

DataAnalyzer

Logiciel modulaire pour l'analyse de données parvenues des capteurs et la génération de rapports

Smartphone mit movisensXS

movisensXS

La plateforme de recherche mobile la plus complète pour Experience Sampling

Software DataMerger
DataMerger

Un outil-logiciel qui synchronise et fusionne les données provenant de différentes sources

Nos capteur Move 4 est utilisé dans les domaines suivants




running person

Suivi de l'activité physique

  • Mesure des pas, des classes d’activité, de l’intensité du mouvement et/ou du niveau d’activité
  • Estimation de la dépense énergétique au quotidien
  • Enregistrement conjoint des aspects objectifs et subjectifs de l'activité physique (Interactive Ambulante Assessment)

  • Recommandations pour les questions suivantes

Surveillance du sommeil

  • Détection du sommeil
  • Surveillance de l'augmentation des variations de la température cutanée dans la recherche sur le sommeil

  • Recommandations pour le monitoring du sommeil



hängematte



sitting woman

Comportement Sédentaire

  • Une activité physique faible définie par la position assise
  • La distinction entre la position assise / allongée et debout
  • Repérer les changements de comportement sédentaire et l’intensité de l’activité physique

  • Suggestions pour une mesure valide et fiable du comportement sédentaire

Interactive Ambulatory Assessment

  • Examen des phases d'activité physique et d'inactivité
  • Combinaison de différents paramètres de capteurs
  • Trigger-Algorithmes

  • Recommandations pour IAA



young scientists



Cover sedentary mood study

Blog - SedentaryMood-Study

    Quelle est l'influence d'un comportement sédentaire sur l'humeur ?

    Dans ce cadre, la réalisation de l'étude, le déroulement de l'étude, les méthodes de mesure, mais aussi les recommandations et les résultats de mesure sont présentés et décrits à intervalles réguliers. Les différentes contributions du journal d'étude doivent décrire le déroulement complet de l'étude en s'appuyant les unes sur les autres.

    Aller au journal d'étude

Look and Feel - Évaluation interactive ambulatoire avec couplage de capteurs

Produits et services adaptés

ECGMove 4
EcgMove 4

Capteur de l'ECG et d'Activité

EdaMove 4 worn
EdaMove 4

Capteur d'Activité Electrodermale et d'Activité


Accessoires et Fournitures

Accessoires et Fournitures pour les capteurs



Schulungs-Icon


Conseil et formation

Conseil et formation sur les technologies et les méthodes l'évaluation ambulatoire



Customizing-Icon


Customizing

Adaptation des produits movisens à vos besoins



Workshops-Icon


Webinaires

Nous proposons webinaires sur thèmes liés à l'évaluation ambulatoire, aux paramètres physiologiques et à experience sampling

Bon à savoir

Données brutes et données en direct

Données brutes

Les données primaires sont des données qui sont obtenues directement lors d'une observation, d'une mesure ou d'une collecte de données et qui ne sont pas encore traitées. Elles représentent les informations originales recueillies par les capteurs. Les données brutes issues de données d'accélération, de données ECG, de données EDA sont généralement représentées sous forme de graphiques. Elles sont ensuite traduites en paramètres tels que HR, steps, dépense énergétique.
Avantage:
Les données brutes peuvent toujours être utilisées ultérieurement, par exemple pour un nouvel algorithme, une nouvelle IA, et elles peuvent également être intégrées dans d'autres logiciels.
Inconvénient:
Elles sont volumineuses (quantité de données) et nécessitent beaucoup de mémoire.

Données en direct

Outre le calcul hors ligne, le Move 4 offre la possibilité d'une analyse en direct de l'activité physique et en liaison avec movisensXS. En mode live, les paramètres secondaires suivants peuvent être mesurés, calculés et transmis via l'interface Bluetooth Smart : Accélération du mouvement et nombre de pas. Ces valeurs sont transmises au rythme d'une valeur par minute.

Fiche technique

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

4 weeks

Battery run time

~ 7 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

25 g

Protection rate

Waterproof (IP64)

Internal sensors

3D acceleration sensor:

Measurement range: +/- 16 g

Output rate: 64 Hz

 

Rotation rate sensor:

Measurement range: +/-2000dps

Resolution: 70 mdps

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

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

Hip, Chest, Wrist, Upper Arm, Ankle, Thigh

Wearing systems

Wrist Band, Belt Adapter and Belt

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

Littérature et validation

  • Influence of motivational interviewing on postoperative mobilization in the enhanced recovery after surgery (ERAS®) pathway in elective colorectal surgery - a randomized patient-blinded pilot study.
    R. Wiesenberger & J. Müller & M. Kaufmann et al. (2024) in: Langenbecks Arch Surg (409). Read more...
  • Impact of a Semi-Rigid Knee Orthotic Intervention on Pain, Physical Activity, and Functional Capacity in Patients with Medial Knee Osteoarthritis.
    B. J. Stetter & J. Fiedler & M. Arndt et al. (2024) in: Journal of Clinical Medicine (13 (6)). Read more...
  • Psychomotor Slowing in Psychosis and Inhibitory Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation.
    S. Walther & D. Alexaki & F. Weiss et al. (2024) in: JAMA Psychiatry. Read more...
  • Exploring the Link between Lifestyle, Inflammation, and Insulin Resistance through an Improved Healthy Living Index.
    F. Bruckner & J.R. Gruber & A. Ruf et al. (2024) in: MDPI (16(3)). Read more...
  • Development of a Machine Learning Model to Detect Freezing of Gait in Parkinson Patients.
    K.Y. Hilbrants (2024). Read more...
  • Determination of cut-off points for the Move4 accelerometer in children aged 8–13 years.
    F. Beck & I. Marzi & A. Eisenreich et al. (2023) in: BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation (15, 163). Read more...
  • Momentary within-subject associations of affective states and physical behavior are moderated by weather conditions in real life: an ambulatory assessment study.
    I. Timm & M. Reichert & U. Ebner-Priemer et al. (2023) in: International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity (20). Read more...
  • Microtemporal Dynamics of Dietary Intake, Physical Activity, and Impulsivity in Adult Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Ecological Momentary Assessment Study Within Nutritional Psychiatry.
    A. Ruf & A. B. Neubauer & E. D. Koch et al. (2023) in: JMIR Publications (10). Read more...
  • Ecological Momentary Assessment in Nutritional Psychiatry: Microtemporal Dynamics of Dietary Intake, Physical Activity, and Impulsivity in Adult ADHD.
    A. Ruf & A. B. Neubauer & E. D. Koch et al. (2023) in: JMIR Mental Health. Read more...
  • Momentary associations between sedentary bouts, cognitive load and mood in daily life: An ambulatory assessment study.
    M. Giurgio & U. Ebner-Priemer (2023) in: Mental Health and Physical Activity (25). Read more...
  • The Work Lifestyle-integrated Functional Exercise Program for Preventing Functional Decline in Employees over 55 years: Development and Initial Evaluation.
    Y. Ritter & D. Pfister & G.M. Steckhan et al. (2023). Read more...
  • Multicentre, interventional, single-arm study protocol of telemonitored circadian rhythms and patient-reported outcomes for improving mFOLFIRINOX safety in patients with pancreatic cancer.
    M. Bouchahda & A. Ulusakarya & A. Thirot-Bidault et al. (2023) in: BMJ Open (13(6)). Read more...
  • Microstructural white matter biomarkers of symptom severity and therapy outcome in catatonia: Rationale, study design and preliminary clinical data of the whiteCAT study.
    D. Hirjak & G.A. Brandt & R. Peretzke et al. (2023) in: Schizophrenia Research. Read more...
  • Combined physical activity training versus aerobic activity training in unipolar depressive disorder: a quasi-randomised evaluation study.
    A. Berwinkel & M. Driessen & T. Beblo et al. (2023) in: Neuropsychiatr. Read more...
  • At Crossroads in a Virtual City: Effect of Spatial Disorientation on Gait Variability and Psychophysiological Response among Healthy Older Adults.
    C. O. Amaefule & S. Lüdtke & A. Klostermann et al. (2022) in: Gerontology. Read more...
  • The 8th International Conference on Ambulatory Monitoring of Physical Activity and Movement: Active and Sitting Time Precursors to Mood in Young Adults.
    B. Clark & E. Winkler & M. Giurgio et al. (2022) in: Journal for the Measurement of Physical Behaviour (5; 4). Read more...
  • Effects of strength exercise interventions on activities of daily living, motor performance, and physical activity in children and adolescents with leukemia or non-Hodgkin lymphoma: Results from the randomized controlled ActiveADL Study.
    D. Gaser & C. Peters & R. Oberhoffer-Fritz et al. (2022) in: Frontiers in Pediatrics. Read more...
  • Effectiveness of an evidence-based care pathway to improve mobility and participation in older patients with vertigo and balance disorders in primary care (MobilE-PHY2): Study protocol for a multicentre cluster-randomised controlled trial.
    C. Horstmannshoff & S. Skudlik & J. Petermann et al. (2022) in: Research Square. Read more...
  • The Behavioral Mapping of Psychomotor Slowing in Psychosis Demonstrates Heterogeneity Among Patients Suggesting Distinct Pathobiology.
    N. Nadesalingam & S. Lefebvre & D. Alexaki et al. (2022). Read more...
  • Measuring catatonia motor behavior with objective instrumentation.
    S. von Känel & N. Nadesalingam & D. Alexaki et al. (2022) in: Frontiers in Psychology. Read more...
  • Mood-enhancing Physical Activity in Individuals with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) and Healthy Youths – Daily Life Investigations by Ambulatory Assessment.
    E.D. Koch (2022). Read more...
  • A temporal classification method based on behavior time series data in patients with behavioral variant of frontotemporal dementia and apathy.
    C. Peltier & F. Lejeune & L.G.T. Jorgensen et al. (2022) in: Journal of Neuroscience Methods (376). Read more...
  • The association of stress and physical activity: Mind the ecological fallacy.
    M. Reichert & S. Brüßler & I. Reinhardt et al. (2022) in: German Journal of Exercise and Sport Research (52). Read more...
  • Influence of Sit-Stand Tables in Classrooms on Children’s Sedentary Behavior and Teacher’s Acceptance and Feasibility: A Mixed-Methods Study.
    P. Schwenke & M. Coenen (2022) in: Environmental Research and Public Health (19 (11)). Read more...
  • Sleep quality, valence, energetic arousal, and calmness as predictors of device-based measured physical activity during a three-week mHealth intervention.
    J. Fiedler & C. Seiferth & T. Eckert et al. (2022) in: German Journal of Exercise and Sport Research. Read more...
  • Equivalency of four research-grade movement sensors to assess movement behaviors and its implications for population surveillance.
    J.H. Migueles & P. Molina-Garcia & L.V. Torrez-Lopez et al. (2022) in: Scientific Reports (12). Read more...
  • Analysis of self-reported activities of daily living, motor performance and physical activity among children and adolescents with cancer: Baseline data from a randomised controlled trial assessed shortly after diagnosis of leukaemia or non-Hodgkin lymphoma.
    D. Gaser & C. Peters & M. Götte et al. (2022) in: Wiley. Read more...
  • Functional connectivity correlates of reduced goal-directed behaviorsin behavioural variant frontotemporal dementia.
    V. Godefroy & B. Batrancourt & S. Charron et al. (2022) in: Research Square. Read more...
  • Actigraph-Measured Movement Correlates of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) Symptoms in Young People with Tuberous Sclerosis Complex (TSC) with and without Intellectual Disability and Autism Spectrum Disorder (ASD).
    T. Earnest & E. Shephard & C. Tye et al. (2020) in: Brain Sciences (8). Read more...
  • Accuracy of Sedentary Behavior–Triggered Ecological Momentary Assessment for Collecting Contextual Information: Development and Feasibility Study.
    M. Giurgiu & C. Niermann & U. Ebner-Priemer et al. (2020) in: JMIR mHealth and uHealth (8).
  • Mood and dysfunctional cognitions constitute within - subject antecedents and consequences of exercise in eating disorders.
    M. Reichert & S. Schlegel & F. Jagan et al. (2020) in: Psychotherapy and Psychosomatics (89).
  • OREBA: A Dataset for Objectively Recognizing Eating Behaviour and Associated Intake.
    P.-V. Rouast & H. Heydarian & M.-T.-P. Adam et al. (2020).
  • Improving mobility and participation of older people with vertigo, dizziness and balance disorders in primary care using a care pathway: feasibility study and process evaluation.
    E. Seckler & V. Regauer & M. Krüger et al. (2020) in: Research Square.
  • Fear of Physical Activity, Anxiety, and Depression. Barriers to Physical Activity in Outpatients With Heart Failure?.
    H. Spaderna & J. M. Hoffmann & S. Hellwig et al. (2020) in: European Journal of Health Psychology (27). Read more...
  • The Freiburg sport therapy program for eating disorders: a randomized controlled trial.
    A Zeeck & S. Schlegel & F. Jagan et al. (2020) in: Journal of Eating Disorders (8). Read more...
  • A neural mechanism for affective well-being: Subgenual
    cingulate cortex mediates real-life effects
    of nonexercise activity on energy.
    R. Markus & U. Braun & G. Gan et al. (2020) in: Science advances (6).
  • Development of a classification system for assessing apathy’s degree in patients with behavioral variant of frontotemporal dementia.
    P. Fulcher (2020) in: MASTER’S DEGREE THESIS.
  • Validating Accelerometers for the Assessment of Body Position and Sedentary Behavior.
    M. Giurgiu & J.B.J. Bussmann & H. Hill et al. (2020) in: Journal for the Measurement of Physical Behaviour (Volume 3: Issue 3). Read more...
  • Breaking Up Sedentary Behavior Optimally to Enhance Mood.
    M. Giurgio & E.D. Koch & R.C. Plotnikoff et al. (2020) in: Medicine & Science in Sports & Exercise (52).
  • Real-Time Detection of Spatial Disorientation in Persons with Mild Cognitive Impairment and Dementia.
    J. Schaat & P. Koldrack & K. Yordanova et al. (2019) in: Gerontology (1).
  • Dynamics of Intraindividual Variability in Everyday Life Affect Across
    Adulthood and Old Age.
    M. Katana (2019).
  • Embodied learning in the classroom: Effects on primary school children's attention and foreign language vocabulary learning.
    M. Schmidt & V. Benzig & A. R. Wallman-Jones et al. (2019) in: Psychology of Sport and Exercise (43). Read more...
  • Neural correlates of individual differences in affective benefit of real-life urban green space exposure.
    Heike Tost & Markus Reichert & Urs Braun et al. (2019) in: Nature Neuroscience (7). Read more...
  • Using Acceleration Data for Detecting Temporary Cognitive Overload in Health Care Exemplified Shown in a Pill Sorting Task.
    L. Kohout & M. Butz & W. Stork (2019) in: 2019 IEEE 32nd International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS).
  • Sedentary behavior in everyday life relates negatively to mood: An ambulatory Assessment study.
    Marco Giurgiu & Elena D. Koch & Jörg Ottenbacher et al. (2019) in: Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports (29). Read more...
  • Promotion of physical activity-related health competence in physical education: study protocol for the GEKOS cluster randomized controlled trial.
    Stephanie Haible & Carmen Volk & Yolanda Demetriou et al. (2019) in: BMC Public Health (19). Read more...
  • Energy Expenditure During Incline Walking – Benefits of Integrating a Barometer into Activity Monitors.
    M. Armbruster & P. Anastasopoulou & S. Altmann et al. (2018) in: American Journal of Sports Science (6). Read more...
  • Individual Differences in the Competence for Physical-Activity-Related Affect Regulation Moderate the Activity–Affect Association in Real-Life Situations.
    Gorden Sudeck & Stephanie Jeckel & Tanja Schubert (2018) in: Journal of Sport and Exercise Psychology (40). Read more...
  • Intermittent Fasting (Alternate Day Fasting) in Healthy, Non-obese Adults: Protocol for a Cohort Trial with an Embedded Randomized Controlled Pilot Trial.
    Norbert J. Tripolt & Slaven Stekovic & Felix Aberer et al. (2018) in: Advances in Therapy (35). Read more...
  • Bright light therapy versus physical exercise to prevent co-morbid depression and obesity in adolescents and young adults with attention-deficit / hyperactivity disorder: study protocol for a randomized controlled trial.
    Jutta S. Mayer & Katharina Hees & Juliane Medda et al. (2018) in: Trials (19). Read more...
  • A novel algorithm for detecting human circadian rhythms using a thoracic temperature sensor Article history :.
    Aly Chkeir & Farah Mourad-chehade & Jacques Beau et al. (2017) in: Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal (2). Read more...
  • Physical Activity and Depressive Mood in the Daily Life of Older Adults.
    Andrea E. Gruenenfelder-Steiger & Marko Katana & Annika A. Martin et al. (2017) in: GeroPsych (30). Read more...
  • Measuring Fear of Physical Activity in Patients with Heart Failure.
    Jeremia M. Hoffmann & Susan Hellwig & Vincent M. Brandenburg et al. (2017) in: International Journal of Behavioral Medicine (25). Read more...
  • Lightweight Visual Data Analysis on Mobile Devices - Providing Self-Monitoring Feedback.
    Simon Butscher & Yunlong Wang (2016) in: VVH 2016 - 1st International Workshop on "Valuable visualization of healthcare information": from the quantified self data to conversations (in conjunction with AVI '16). Read more...
  • Contributions à l’élaboration d’un système d’aide médico-sociale à l’aide d’un robot humanoïde.
    Louise Devigne (2015). Read more...
  • Situationsadaptive Navigationsassistenz für Menschen mit Demenz.
    P. Koldrack & R. Henkel & K. Zarm et al. (2015) in: AAL-Kongress 2015. Read more...
  • Real-Time Management of Multimodal Streaming Data for Monitoring of Epileptic Patients.
    Dimitrios Triantafyllopoulos & Panagiotis Korvesis & Iosif Mporas et al. (2015) in: Journal of Medical Systems (40). Read more...
  • Bewegungsangst bei chronischer Herzinsuffizienz – Erste Ergebnisse zur Validierung eines Messinstruments.
    H. Spaderna & S. Hellwig & D. Hennig et al. (2015) in: 12. Kongress der Fachgrupppe Gesundheitspsychologie - Abstracts. Read more...
  • Fitness, kognitive Leistungsfähigkeit und Wohlbefinden bei jungen Erwachsenen - Interventionsstudien zum Einfluss von Ausdauertraining.
    Katrin Walter (2015). Read more...
  • Validation and comparison of two methods to assess human energy expenditure during free-living activities.
    P. Anastasopoulou & M. Tubic & S. Schmidt et al. (2014) in: PLOS (PLoS ONE 9(2): e90606). Read more...
  • Erfassung körperlicher Aktivität mittels Akzelerometrie - Möglichkeiten und Grenzen aus technischer Sicht.
    Stefan Hey & Panagiota Anastasopoulou & Birte von Haaren (2014) in: Bewegungstherapie und Gesundheitssport (30(02)). Read more...
  • Home-based system for physical activity monitoring in patients with multiple sclerosis (Pilot study).
    L. Shammas & T. Zentek & B. von Haaren et al. (2014) in: Biomedical engineering online (13). Read more...
  • Detection of Parameters to Quantify Neurobehavioral Alteration in Multiple Sclerosis Based on Daily Life Physical Activity and Gait Using Ambulatory Assessment.
    Layal Shammas & Birte von Haaren & Angela Kunzler et al. (2014) in: Zeitschrift für Neuropsychologie (25). Read more...
  • Using Support Vector Regression for Assessing Human Energy Expenditure Using a Triaxial Accelerometer and a Barometer.
    Panagiota Anastasopoulou & Sascha Härtel & Mirnes Tubic et al. (2013) in: Wireless Mobile Communication and Healthcare.
  • A Comparison of Two Commercial Activity Monitors for Measuring Step Counts During Different Everyday Life Walking Activities.
    P. Anastasopoulou & S. Härtel & S. Hey (2013) in: International Journal of Sports Science and Engineering (Vol. 07 (2013) No. 01). Read more...
  • The Association between Short Periods of Everyday Life Activities and Affective States: A Replication Study Using Ambulatory Assessment.
    Thomas Bossmann & Martina Kanning & Susanne Koudela-Hamila et al. (2013) in: Frontiers in Psychology (4). Read more...
  • Characteristics of the activity-affect association in inactive people: an ambulatory assessment study in daily life.
    B. von Haaren & S.N. Loeffler & S. Haertel et al. (2013) in: Frontiers in Movement Science and Sport Psychology (4).
  • Acute and medium term effects of a 10-week running intervention on mood state in apprentices.
    Katrin Walter & Birte von Haaren & Simone Löffler et al. (2013) in: Frontiers in Movement Science and Sport Psychology (4). Read more...
  • Measurement of daily mobility under fampridine-therapy with Movisens-system in patients with multiple sclerosis.
    R. Kempcke & T. Schultheiß & S. Sobek et al. (2012) in: 28th European Committee for Treatment and Research in Multiple Sclerosis (ECTRIMS).
  • Kindergarten in Bewegung. Zur Qualität von Bewegungskindergärten.
    R. Schwarz (2012) in: Kita aktuell.
  • Assessment der Mobilität im Alltag zur Unterstützung von MS-Patienten.
    Shammas, L. & Bachis, S. & Anastasopoulou, P. et al. (2012) in: 15. Jahrestagung der dvs-Kommission Gesundheit, Leipzig.
  • Assessment of Human Gait Speed and Energy Expenditure Using a Single Triaxial Accelerometer.
    Panagiota Anstasopoulou & Shammas Layal & Stefan Hey (2012) in: Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN), 2012 Ninth International Conference on. Read more...
  • Aktuelle Messverfahren zur objektiven Erfassung körperlicher Aktivitäten unter besonderer Berücksichtigung der Schrittzahlmessung.
    D. Rosenbaum (2012) in: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz (55). Read more...
  • A new method to estimate energy expenditure using accelerometry and barometry-based energy models.
    P Anastasopoulou & L. Shammas & J. Stumpp et al. (2011) in: 45. DGBMT Jahrestagung. Freiburg.
  • Validity of the kmsMove-sensor in calculating energy expenditure during different walking intensities.
    B. von Haaren & J.-P. Gnam & S. Helmholdt et al. (2011).
  • Estimation of energy expenditure using accelerometers and activity-based energy models - validation of a new device.
    S. Härtel & J. P Gnam & S. Löffler et al. (2011) in: European Review of Aging and Physical Activity (Volume 8). Read more...
  • Trends und Möglichkeiten zur Erfassung körperlicher Aktivität im Alltag.
    S. Hey & U. Großmann & J. Ottenbacher et al. (2011) in: Kinder bewegen - wissenschaftliche Energien bündeln. Jahrestagung der dvs-Kommission Gesundheit, Karlsruhe.
  • Bewegungskindergärten: empirische Befunde und praktisches Wissen.
    R. Schwarz (2011) in: S. Baadte, K. Bös, S. Scharenberg, R. Stark, A. Woll (Hrsg.), Kinder bewegen - Energien nutzen (S. 65-75). Landau: VEP..
  • Energieumsatzmessung mit Aktivitätssensoren – Validität des kmsMove-Akzelerometers.
    B. von Haaren & J.-P. Gnam & S. Härtel et al. (2011) in: Kinder bewegen - wissenschaftliche Energien bündeln.
  • Einsatz sensorgestützter Verfahren im Gesundheitswesen: Herausforderungen und Lösungsansätze.
    D.I.D.S. Saboor & M.F.H.M. Schallhart (2011). Read more...

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