LightMove 3 – Capteur de lumière et d’Activité
Le capteur LightMove 3 est utilisé dans la détermination de l’activité physique et la détection de la lumière ambiante. Combiner ces deux paramètres permet d’acquérir des informations sur le comportement, l’activité et l’environnement d’un sujet en quelques simples étapes. Les données recueillies peuvent être traitées en temps réel sur le capteur puis sont transmises à un téléphone portable via une connexion Bluetooth Smart.
En plus du traitement en ligne, les données brutes sont enregistrées sur une période de mesure allant jusqu’à deux mois. Ces données, à savoir l’accélération 3D, la pression barométrique, la température et les paramètres de lumière ambiante sont par la suite traitées selon les besoins. Le capteur est porté en bracelet (Wrist Band Move 3, Art.Nr. 10130) afin d’offrir un confort de haut niveau et une libre amplitude de mouvement, et ce, pour que le sujet puisse poursuivre sa vie quotidienne sans entrave.
Les paramètres de sortie tels que l’intensité lumineuse (lux), la brillance (de l’obscurité à la lumière du jour), la température, la couleur, les classes d’activité, les pas, la dépense énergétique et les équivalents métaboliques (MET) sont facilement calculés grâce à notre logiciel DataAnalyzer. Ce logiciel permet le traitement complexe des données en quelques étapes ainsi que la création de rapports significatifs (PDF). Ces paramètres de sortie permettent une évaluation rigoureuse de l’environnement du sujet en déterminant certains facteurs temporels (temps à l’intérieur par rapport au temps l’extérieur) ainsi que l’activité physique effectuée par le sujet.
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Principales caractéristiques
- Analyse des données en temps réel sur le capteur
- Interface Bluetooth Smart
- Reconnaissance exacte et validée des activités
- Dépense énergétique exacte et validée
- Capteur barométrique offrant des valeurs plus précises
- Détection de la lumière ambiante
- Analyse de l’intensité lumineuse
- Détection du temps de port
- Format de données durable
- Utilisation pratique et facile pour les études
- Ne compromet pas les activités quotidiennes du sujet
- Java API pour USB (Windows)
- API: Exemple pour Bluetooth Smart (Android)
Applications
- Evaluation ambulatoire interactive
- Analyse du sommeil
- Monitorage du comportement
- Monitorage mobile prolongé de l’activité physique
- Monitorage mobile prolongé de la lumière ambiante
- Estimation de la dépense énergétique et détection de l’activité
- Détection des pas
- Détection de l’immobilité, de la position assise et de la position debout
- Intégration de systèmes complexes
Produits et services adaptés
SensorTrigger
movisensXS-Feature pour Évaluation interactive
Echantillonnage de l'expérience basée sur Smartphone
movisensXS
Echantillonnage de l'expérience
Une solution d'échantillonnage de l'expérience à l'aide des smartphones avec plateforme web
Téléchargement
| Newsletter |
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|---|---|
| Software |
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| Documentation |
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| Exemple de données |
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| Outils externes |
Fiche technique
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Power supply |
Lithium-Polymer-Battery |
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Supply voltage |
3 V |
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Battery voltage |
3,0 - 4,2 V |
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Number of charging cycles |
300 with 1C/1C > 80% |
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Maximum recording capacity |
2 months |
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Battery run time (recording) |
~ 9 days |
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Size of sensor (W x H x D) |
62,3mm x 38,6mm x 11,5mm |
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Weight of sensor |
26 g |
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Internal sensors |
Ambient light sensor: Channels: 5 (red, green, blue, clear, ir) Measurement range: 0 - ~45 000 lux Resolution: Up to ~0.011 lux (at low end) Output rate: 1 Hz
3D acceleration sensor: Measurement range: +/- 8 g Noise: 4 mg Output rate: 64 Hz
Pressure sensor: Measurement range: 300 - 1100 hPa Noise: 0,03 hPa Output rate: 1 Hz |
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Indicators |
LED, 3-color (operation and charging status) Vibration alarm (Bluetooth Smart is disconnected) |
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Interfaces |
Micro-USB, Bluetooth Smart |
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Environmental conditions |
Temperature: -20 °C to 60 °C 0 °C to 45 °C during charging
Humidity: 0 to 75% relative humidity
Atmospheric pressure: 300 to 1100 hPa absolute |
Littérature et validations
- 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)..
- Accuracy of Sedentary Behavior–Triggered Ecological Momentary Assessment for Collecting Contextual Information: Development and Feasibility Study.
- Mood and dysfunctional cognitions constitute within-subject antecedents and consequences of exercise in eating disorders..
- OREBA: A Dataset for Objectively Recognizing Eating Behaviour and Associated Intake..
- 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.
- Fear of Physical Activity, Anxiety, and Depression. Barriers to Physical Activity in Outpatients With Heart Failure?.
- The Freiburg sport therapy program for eating disorders: a randomized controlled trial..
- Using Acceleration Data for Detecting Temporary Cognitive Overload in Health Care Exemplified Shown in a Pill Sorting Task.
- Sedentary behavior in everyday life relates negatively to mood: An Ambulatory Assessment study.
- Promotion of physical activity-related health competence in physical education: study protocol for the GEKOS cluster randomized controlled trial.
- Dynamics of Intraindividual Variability in Everyday Life Affect Across
Adulthood and Old Age. - Real-Time Detection of Spatial Disorientation in Persons with Mild Cognitive Impairment and Dementia.
- Neural correlates of individual differences in affective benefit of real-life urban green space exposure.
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- Individual Differences in the Competence for Physical-Activity-Related Affect Regulation Moderate the Activity–Affect Association in Real-Life Situations.
- Embodied learning in the classroom: Effects on primary school children's attention and foreign language vocabulary learning.
- Intermittent Fasting (Alternate Day Fasting) in Healthy, Non-obese Adults: Protocol for a Cohort Trial with an Embedded Randomized Controlled Pilot Trial.
- A novel algorithm for detecting human circadian rhythms using a thoracic temperature sensor Article history :.
- Physical Activity and Depressive Mood in the Daily Life of Older Adults.
- Measuring Fear of Physical Activity in Patients with Heart Failure.
- Lightweight Visual Data Analysis on Mobile Devices - Providing Self-Monitoring Feedback.
- Contributions à l’élaboration d’un système d’aide médico-sociale à l’aide d’un robot humanoïde.
- Situationsadaptive Navigationsassistenz für Menschen mit Demenz.
- Real-Time Management of Multimodal Streaming Data for Monitoring of Epileptic Patients.
- Bewegungsangst bei chronischer Herzinsuffizienz – Erste Ergebnisse zur Validierung eines Messinstruments..
- Fitness, kognitive Leistungsfähigkeit und Wohlbefinden bei jungen Erwachsenen - Interventionsstudien zum Einfluss von Ausdauertraining.
- Validation and comparison of two methods to assess human energy expenditure during free-living activities.
- Erfassung körperlicher Aktivität mittels Akzelerometrie - Möglichkeiten und Grenzen aus technischer Sicht.
- Home-based system for physical activity monitoring in patients with multiple sclerosis (Pilot study)..
- Detection of Parameters to Quantify Neurobehavioral Alteration in Multiple Sclerosis Based on Daily Life Physical Activity and Gait Using Ambulatory Assessment.
- Using Support Vector Regression for Assessing Human Energy Expenditure Using a Triaxial Accelerometer and a Barometer.
- A Comparison of Two Commercial Activity Monitors for Measuring Step Counts During Different Everyday Life Walking Activities.
- The Association between Short Periods of Everyday Life Activities and Affective States: A Replication Study Using Ambulatory Assessment.
- Characteristics of the activity-affect association in inactive people: an ambulatory assessment study in daily life.
- Acute and medium term effects of a 10-week running intervention on mood state in apprentices.
- Measurement of daily mobility under fampridine-therapy with Movisens-system in patients with multiple sclerosis.
- Assessment of Human Gait Speed and Energy Expenditure Using a Single Triaxial Accelerometer.
- Aktuelle Messverfahren zur objektiven Erfassung körperlicher Aktivitäten unter besonderer Berücksichtigung der Schrittzahlmessung.
- Kindergarten in Bewegung. Zur Qualität von Bewegungskindergärten..
- Assessment der Mobilität im Alltag zur Unterstützung von MS-Patienten.
- A new method to estimate energy expenditure using accelerometry and barometry-based energy models.
- Validity of the kmsMove-sensor in calculating energy expenditure during different walking intensities.
- Estimation of energy expenditure using accelerometers and activity-based energy models - validation of a new device.
- Trends und Möglichkeiten zur Erfassung körperlicher Aktivität im Alltag.
- Einsatz sensorgestützter Verfahren im Gesundheitswesen: Herausforderungen und Lösungsansätze.
- Bewegungskindergärten: empirische Befunde und praktisches Wissen.
- Energieumsatzmessung mit Aktivitätssensoren – Validität des kmsMove-Akzelerometers.
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