Software d'analyse

movisens DataAnalyzer est un software pour le traitement et l'analyse des données de capteur déstiné à la recherche.
Le software s'appuie sur les capteurs de movisens et présente un outil efficace pour la manipulation des données de mesure.

Les modules d'analyse suivants sont disponibles :

  • Activité physique
  • Dépense énergétique
  • Variabilité de la fréquence cardiaque
  • Activité électrodermale

DataAnalyzer permet de calculer les paramètres secondaires et la génération des tableaux de résultats (Excel) et des rapports (PDF).




DataAnalyzer Software, Box

Principales caractéristiques

  • Analyse automatique en mode Etude en un clic
  • Libre choix des paramètres de sortie
  • Intervalles de sortie configurables
  • Le résultat est optimisé pour un traitement ultérieur (Excel, SPSS)
  • Générateur intégré de rapports informatifs (PDF)

Applications

  • Analyse des données de mesure de l'activité physique, électrocardiographique et électrodermale
  • Reconnaissance de l'activité et calcul de la dépense énergétique
  • Varibilité de la fréquence cardiaque
  • Activité électrodermale
  • Recherche sur le système nerveux autonome
  • Monitorage comportemental
  • Monitorage du stress psycho-physiologique

Produits et services adaptés

Move 3
Capteur d’Activité
pour l'acquisition de l'activité corporelle

EcgMove 3
ECG et Capteur d'Activité
pour l'acquisition de l'ECG et de l'activité corporelle

LightMove 3
Capteur de lumière et d'Activité
pour l'acquisition de la lumière ambiente et de l'activité corporelle

edaMove
Capteur d’Activité Electrodermale et d’Activité
pour l'acquisition d'activité électrodermale et de l'activité corporelle

Téléchargement

Software
Documentation
Exemple de données
Exemple de rapports
Outils externes

Description du module

Modul Base :

Les données de l'activité à partir des capteurs Move3, EcgMove3 et EdaMove sont analysées avec le module Base. Les paramètres suivants sont disponibles :

  • Positions du corps
  • Accélération selon l'axe du corps
  • Pas
  • Station/activité : allongé, debout, marche (pente y inclus), course
  • Angle d'inclinaison
  • Altitude
  • Vitesse verticale
  • Rapport sur l'activité physique (PDF)


Modul EnergyExpenditure :

Avec le module EnergyExpenditure, la dépense énergétique est calculée à partir des capteurs Move3 et EcgMove3 :

  • Dépense énergétique de l'activité
  • Dépense énergétique totale
  • Equivalent métabolique, MET
  • Rapport sur la dépense énergétique (PDF)
  • Rapport sur l'activité physique et la dépense énergétique (PDF)


Modul Cardio

Le module Cardio offre les paramètres suivants à partir du capteur EcgMove3 :

  • ECG R pics
  • Intervalle entre 2 battements cardiaques (NN)
  • Variabilité cardiaque instantanée
  • HRV Variabilité de la fréquence cardiaque
  • HRV paramètre : Basses Fréquences (LF)
  • HRV paramètre : Hautes Fréquences (HF)
  • HRV paramètre : Rapport entre Basses Fréquences et Hautes Fréquences (LF/HF)
  • HRV paramètre : Déviation standard de l’intervalle RR (SDNN)
  • HRV paramètre : Moyenne quadratique des intervalles R-R successifs (RMSSD)
  • HRV paramètre : Déviation standard 1 (SD1)
  • HRV paramètre : Déviation standard 2 (SD2)
  • HRV paramètre : Rapport SD2/SD1
  • HRV paramètre : Déviation standard de la différence entre les intervalles RR successifs (HrvSdsd)
  • Hrv paramètre : pNNx
  • HRV paramètre : Puissance totale (HrvTp)
  • Baevsky indice de stress
  • EDR (ECG-Derived Respiration)
  • Rapport sur la variabilité de la fréquence cardiaque (PDF)


Modul Eda

Avec le module Eda, il est possible de calculer des paramètres suivants à partir du capteur EdaMove:

  • Niveau de conductance dermique (Skin conductance level SCL)
  • Amplitude de la réponse de conductance dermique (skin conductance responses SCR)
  • Temps de montée de SCR
  • Energie de SCR
  • SCR half recovery times
  • Nombre de SCR
  • Amplitude moyenne de SCR
  • Temps de descente moyenne de SCR
  • Energie moyenne de SCR
  • SCR half recovery times moyenne
  • L'activité électrodermale en fichier texte pour le traitement avec des logiciels externes

Configuration requise du système

Voici la configuration système nécessaire :

  • PC avec Microsoft Windows XP ou une version plus récente
  • Microsoft Excel pour les rapports de format Excel
  • Droits d'administrateur pendant l'installation
  • Au moins 450 Mb d'espace libre

Historique des modifications

  • Correction de bogues : chargement des attributs (âge, sexe, etc.) à partir de la mesure en mode batch
  • Intégration du module "Sleep" pour la detection de l'état d'éveil/sommeil
  • Intégration d'un support pour le capteur de lumière ambiante LightMove3
  • Nouveaux algorithmes pour l'analyse de la lumière ambiante : niveau d'éclairement, température de couleur, détection de lumière éteinte
  • Amélioration du filtre RR dérivé de l'ECG
  • Amélioration de l'algorithme de détection de la période de port
  • Optimisation du signal de sortie SCL dérivé de l'EDA
  • Intégration d'accès aux paramètres NonWear et MVPA dans le rapport sommaire
  • Intégration d'un support pour le format unisens-CSV
  • Amélioration de la qualité de couleur des rapports pour une meilleure lisibilité
  • Amélioration du rapport Niveau MET
  • Amélioration des tableaux dans les rapports
  • Optimisation des supports pour les positions de capteur dans les rapports
  • Amélioration de la détection de posture pour l'accéleromètre crurale
  • Correction du bogue des valeurs manquantes à la fin du fichier Results.xlsx
  • Nouveaux rapports PDF
  • Support de nouveaux capteurs et de nouvelles positions du capteur
  • Nouveau générateur de rapport PDF
  • Ajout de l‘algorithme de la durée de port du capteur
  • Amélioration du R-R filtrage
  • Amélioration du paramètre RMSSD de HRV
  • Nouvel algorithme pour le capteur de luminosité ambiante (éclairage et température de couleur)
  • Latex et Excel ne sont pas requis pour le système
  • Amélioration du R-R filtrage
  • Amélioration du calcul des paramètres spectrales HRV
  • Amélioration du calcul du AEE, du TEE et du MET à travers l'utilisation d'un modèle additionnel des pentes
  • Amélioration des rapports PDF
  • Support de nouveaux capteurs
  • Amélioration de EDA SCR détection
  • Ajout du paramètre manquant EdaScl (Conductivité de la peau)
  • Nouveau paramètre : Respiration dérivée de l’ECG (EDR)
  • Application d'intervalle de sortie pour le paramètre EdaArousal
  • Acquisition de la position assise et de la position debout (Position du capteur au niveau de la cuisse)
  • Ajout du paramètre de la température
  • Ajout du paramètre pNN50 pour HRV
  • Récapitulatif de tous les paramètres choisis dans un tableau Excel, y compris une description des colonnes (Results.xslx)
  • Nouveau module Cardio/HRV avec beaucoup de paramètres sur la variabilité de la fréquence cardiaque, index Baevsky-Stress et nouveau rapport en forme de PDF
  • Nouveau module pour l'activité électrodermale avec tous les paramètres importants et un nouveau paramètre Arousal
  • Tous les rapports PDF ont été révisés et sont actuellement disponibles en allemand et anglais
  • Nouveau rapport général sur l'activité physique
  • Amélioration de l'acquisition des positions du corps
  • Amélioration du calcul de la dépense énergétique pendant l'inactivité et la position assise
  • Amélioration de la représentation graphique et de la mise en page des rapports PDF

Littérature et validations

  • A mixed-methods study of physiological reactivity to domain-specific problem solving: methodological perspectives for process-accompanying research in VET.
    Tobias Kärner (2017) in: Empirical Research in Vocational Education and Training (9). Read more...
  • Does a 20-week aerobic exercise training programme increase our capabilities to buffer real-life stressors? A randomized, controlled trial using ambulatory assessment.
    Birte von Haaren & Joerg Ottenbacher & Julia Muenz et al. (2015) in: European Journal of Applied Physiology. Read more...
  • Home-based system for physical activity monitoring in patients with multiple sclerosis (Pilot study)..
    Layal Shammas & Tom Zentek & Birte von Haaren et al. (2014) in: Biomedical engineering online (13). 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.
    Panagiota Anastasopoulou & Sascha Härtel & Stefan Hey (2013) in: International Journal of Sports Science and Engineering (Vol. 07 (2013) No. 01). Read more...
  • Classification of Human Physical Activity and Energy Expenditure Estimation by Accelerometry and Barometry.
    P. Anastasopoulou & M. Tansella & J. Stumpp et al. (2012) in: 34th Annual International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Sciety, EMBC 2012, San Diego USA. Read more...
  • 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...
  • A new method to estimate energy expenditure using accelerometry and barometry-based energy models.
    Panagiota Anastasopoulou & Layal Shammas & Jürgen Stumpp et al. (2011) in: 45. DGBMT Jahrestagung. Freiburg.
  • 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...
  • Energieumsatzmessung mit Aktivitätssensoren – Validität des kmsMove-Akzelerometers.
    B. von Haaren & J.-P. Gnam & S. Härtel et al. (2011) in: Kinder bewegen - wissenschaftliche Energien bündeln..
  • Validity of the kmsMove-sensor in calculating energy expenditure during different walking intensities.
    B. von Haaren & J.-P. Gnam & S. Helmholdt et al. (2011).
  • 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..
    (1996) in: Circulation (93).