Faisant partie intégrante de la nouvelle génération de capteurs, L´EcgMove 4 combine les avantages déjà établis par son prédécesseur L´EcgMove 3 et les améliorations de la quatrième génération, nous permettant de satisfaire une grande variété des besoins des chercheurs, de mettre en œuvre leurs demandes, et d’améliorer la qualité des capteurs. Ainsi, L´EcgMove 4 renforce sa position comme étant l’indispensable des chercheurs en quête d’un ECG et d’une activité des données de haute qualité.


La quatrième génération de capteurs propose aux chercheurs de nombreux avantages incluant:

  • Un nouveau design pour une utilisation optimale: l’amélioration du boitier offre un design esthétique plus lisse permettant de nombreux avantages pratiques. La résistance à l’eau et à la poussière couplée avec le nouveau système de port rendent les capteurs plus simples, plus versatiles et sécurisés.
  • Une capacité de collecte des données plus grande: grâce à l’intégration des dernières technologies, la quatrième génération de capteurs incorpore dorénavant un Gyroscope (Un Capteur de Vitesse Angulaire).
  • Une amélioration des possibilités d’analyse: notre très renommé capteur d’accélération a également été révisé, et mesure à présent les données à un niveau de résolution plus haut. En conséquence, nous avons réalisé des améliorations significatives des résultats auxquels nous pouvons prétendre, surtout dans l’analyse du comportement sédentaire et de la détection de non-usure.
  • Une augmentation de la conservation des données: un nouveau tampon Bluetooth assure une préservation des données durant la déconnexion avec les données mises en tampon et transférées dès la reconnexion ; cela garanti ainsi un enregistrement des données à n’importe quel moment.
  • Une application du domaine de la recherche: déjà leader dans la qualité de l’acquisition des données dans de nombreux secteurs de la recherche, ces améliorations accroissent les capacités de recherche du Move 4. Pendant ce temps il reste le meilleur choix pour les chercheurs exigeant des données sur l’activité physique de haute qualité.

L´EcgMove 4 suit L´EcgMove 3 comme étant le capteur mobile le plus précis pour la mesure de l’activité cardiaque par électrocardiogramme (ECG) et de l’activité physique. Il est capable d’exécuter sur une longue durée un enregistrement ambulatoire sans avoir l’inconvénient des câbles. En parallèle de l’enregistrement de l’activité cardiaque et des signaux d’activité (ECG, Accéléromètre 3D, Gyroscope, Pression Atmosphérique de l’air et la Température), L´EcgMove 4 propose une riche variété de données pour des analyses détaillées principalement du fonctionnement du cœur, de l’autonomie du système nerveux, et secondairement du comportement et de l’activité. Pendant que sont sauvegardés les flux de données brutes, le capteur peut également analyser certains de ses autres paramètres et transmettre les résultats via l’interface Bluetooth Smart, par exemple sur un smartphone.

Le capteur est optimisé pour être utilisé dans les recherches scientifiques et pour une évaluation ambulatoire interactive. Le nouveau système de port permet une plus grande flexibilité des mouvements et un meilleur confort lors de l’utilisation. Cela mène à une amélioration de la conformité, une qualité des données meilleure et cela réduit les efforts de la réalisation d’une étude ce entraîne un coût moins important.

Avec nous Analysis-Software DataAnalyzer è possibile de calculer paramètere tels que Heart Frequency, Heart Rate Variability, Activity Class, Steps, Energy Expenditure and Metabolic Equivalent of Task (MET).



Principales caractéristiques

  • Nouveau Design avec nouveau système de port et résistance à l’eau
  • Système d’acquisition des données perfectionné grâce à l’apport d’un Gyroscope
  • Nouveau capteur d’accélération avec une plus grande résolution
  • Détection des fixations pour commencer automatiquement la mesure
  • Analyse en ligne de la mesure des données
  • Amélioration du transfert de données via l’interface Bluetooth Smart
  • Combination of ECG- and Activity measurement in a single system
  • Mesure de l’activité cardiaque (ECG) et de l’activité combinée dans un seul système
  • Une détection exacte et validée de vos dépenses énergétiques et de vos activités quotidiennes
  • Java API pour USB (Windows)
  • API: Example implementation pour Bluetooth Smart (Android)

Applications

  • Évaluation ambulatoire interactive
  • Surveillance mobile longue durée du rythme cardiaque et de ses variations
  • Examen de l’autonomie du système nerveux
  • Monitorage comportemental
  • Monitorage du stress-psycho-physiologique
  • Calcul de la dépense énergétique et reconnaissance de l’activité
  • Interaction entre L’Affect et l’Informatique
  • Intégration dans des systèmes complexes

Produits et services adaptés

Downloads

Software
Documentation
External Tools

Technical Data

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

Littérature et validation

  • Driver Stress Response to Self-driving Vehicles and Takeover Request -- An Expert Assessment.
    Paul März & Uwe Handmann (2019) in: Human Systems Engineering and Design.
  • 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...
  • Heart Rate Variability and Performance of Commercial Airline Pilots during Flight Simulations.
    Xiaodong Cao & Piers MacNaughton & Leslie R. Cadet et al. (2019) in: International Journal of Environmental Research and Public Health (16). Read more...
  • Self-reported emotion regulation difficulties are associated with mood but not with the biological stress response to thin ideal exposure.
    Nadine Humbel & Nadine Messerli-Bürgy & Kathrin Schuck et al. (2018) in: PLOS ONE (13). Read more...
  • Cockpit Pilot Warning System: A Preliminary Study.
    A. Alaimo & A. Esposito & C. Orlando (2018) in: 2018 IEEE 4th International Forum on Research and Technology for Society and Industry (RTSI).
  • A Pilot Mental Workload Case Study in a Full Flight Simulator.
    A. Alaimo & A. Esposito & C. Orlando et al. (2018) in: Aerotecnica Missili & Spazio (97). Read more...
  • Energy Expenditure During Incline Walking – Benefits of Integrating a Barometer into Activity Monitors.
    Manuel Armbruster & Panagiota Anastasopoulou & Stefan Altmann et al. (2018) in: American Journal of Sports Science (6). Read more...
  • Paranoid Delusions as an Adaptive Response to Social Evaluative Stress?.
    Annika Clamor & Katarina Krkovic (2018) in: Zeitschrift für Psychologie (226). Read more...
  • Effectiveness of a smartphone-based worry-reduction training for stress reduction: A randomized-controlled trial.
    Anke Versluis & Bart Verkuil & Philip Spinhoven et al. (2018) in: Psychology & Health (0). Read more...
  • Brute Force ECG Feature Extraction Applied on Discomfort Detection.
    Guillermo Hidalgo Gadea & Annika Kreuder & Carsten Stahlschmidt et al. (2018) in: Information Technology in Biomedicine: Proceedings 6th International Conference, ITIB'2018, Kamień Śląski, Poland, June 18--20, 2018. Read more...
  • An experience sampling study on the nature of the interaction between traumatic experiences, negative affect in everyday life, and threat beliefs.
    Katarina Krkovic & Björn Schlier & Tania Lincoln (2018) in: Schizophrenia Research (201). Read more...
  • Effects of office workstation type on physical activity and stress.
    Casey M Lindberg & Karthik Srinivasan & Brian Gilligan et al. (2018) in: Occupational and Environmental Medicine (75). Read more...
  • Immediate and sustained effects of intermittent exercise on inhibitory control and task-related heart rate variability in adolescents.
    Sebastian Ludyga & Uwe Pühse & Stefano Lucchi et al. (2018) in: Journal of Science and Medicine in Sport (22). Read more...
  • Physiological and cognitive performance of exposure to biophilic indoor environment.
    Jie Yin & Shihao Zhu & Piers MacNaughton et al. (2018) in: Building and Environment (132). Read more...
  • A Data Compression Hardware Accelerator Enabling Long-Term Biosignal Monitoring Based on Ultra-Low Power IoT Platforms.
    Christos P. Antonopoulos & Nikolaos S. Voros (2017) in: Electronics (6). Read more...
  • Sport activities in daily routine.
    Stephanie Jeckel & Gorden Sudeck (2017) in: German Journal of Exercise and Sport Research (48). Read more...
  • Physical Activity and Affective Well-Being in Everyday Life Comparing Sport Activities and Daily Physical Activities Regarding Acute and Sustainable Associations.
    Stephanie Jeckel & Gorden Sudeck (2016) in: Zeitschrift für Gesundheitspsychologie (24).
  • Resource Efficient Data Compression Algorithms for Demanding, WSN based Biomedical Applications.
    Christos P. Antonopoulos & Nikolaos S. Voros (2015) in: Journal of Biomedical Informatics (59). Read more...
  • Mobile Sensors for Multiparametric Monitoring in Epileptic Patients.
    Stefan Hey & Panagiota Anastasopoulou & André Bideaux et al. (2015) in: Cyberphysical Systems for Epilepsy and Related Brain Disorders: Multi-parametric Monitoring and Analysis for Diagnosis and Optimal Disease Management. 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...
  • 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 (116). Read more...
  • Integrating biosignals into information systems: A NeuroIS tool for improving emotion regulation.
    Philip J. Astor & Marc T. P. Adam & Petar Jerčić et al. (2014) in: Journal of Management Information Systems (01).
  • A personalized and reconfigurable cyberphysical system to handle multi-parametric data acquisition and analysis for mobile monitoring of epileptic patients.
    A. Bideaux & P. Anastasopoulou & S. Hey et al. (2014) in: Sensing and Control S&C BArcelona, Spain. Read more...
  • 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.
    Simone Munsch (2014) in: BMC Psychology (2). Read more...
  • Comparing Objective and Subjective Methods to Support Reflective Learning: an Experiment on the Influence on Affective Aspects.
    Verónica Rivera-Pelayo & Marc Kohaupt (2014). Read more...
  • Emotions and Emotion Regulation in Economic Decision Making.
    Philipp J. Astor (2013). Read more...
  • Design and Evaluation of Affective Serious Games for Emotion Regulation Training.
    Petar Jercic (2013).
  • Komfortgewinn für Passagiere auf Langstreckenflügen durch den Einsatz chronobiologisch angepasster LED-Kabinenbeleuchtung.
    A. Leder & J. Krajewski & S. Schnieder (2013) in: Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2013, Stuttgart. Read more...
  • A Biofeedback Game for Training Arousal Regulation during a Stressful Task: The Space Investor.
    Olle Hilborn & Henrik Cederholm & Jeanette Eriksson et al. (2013) in: Human-Computer Interaction. Towards Intelligent and Implicit Interaction (8008). Read more...
  • Measuring emotional arousal for online applications: Evaluation of ultra-short term heart rate variability measures.
    Kristina Schaaff & Marc T. P. Adam (2013) in: International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII).
  • Enhancing mobile working memory training by using affective feedback..
    K. Schaaff (2013) in: IADIS International Conference on Mobile Learning, 14-16 March 2013, Lisbon, Portugal, 2013, Conference Proceedings pp. 269-273..
  • Mobile sensor systems for measurement of stress and physical activity in preventive healthcare applications.
    S. Hey (2012).
  • A Serious Game using Physiological Interfaces for Emotion regulation Training in the Context of Financial Decision-Making..
    Petar Jercic & Philipp J Astor & Marc Thomas Philipp Adam et al. (2012) in: Presented at European Conference of Information Systems (ECIS 2012), Barcelona, Spain, 10-13 June 2012. Read more...
  • An approach to automotive ECG measurement validation using a car-integrated test framework.
    Johannes Schneider & Christian Koellner & Stephan Heuer (2012) in: Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2012 IEEE. Read more...
  • Motivation and User Acceptance of Using Physiological Data to Support Individual Reflection.
    A. Fessl & V. Rivera-Pelayo & L. Müller et al. (2011) in: 2nd International Workshop on Motivational and Affective Aspects in Technology Enhanced Learning (MATEL 11). Read more...
  • 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...
  • User Study: Motivation and User Acceptance of Using Physiological Data to Support Individual Reflection..
    Angela Fessl & Verónica Rivera-Pelayo & Lars Müller et al. (2011).
  • From Stress Awareness to Coping Strategies of Medical Staff: Supporting Reflection on Physiological Data.
    Lars Müller & Veronica Rivera Pelayo & Christine Kunzmann et al. (2011) in: Second International Workshop on Human Behavior Understanding HBU 2011. Read more...
  • Einsatz sensorgestützter Verfahren im Gesundheitswesen: Herausforderungen und Lösungsansätze.
    D.I.D.S. Saboor & M.F.H.M. Schallhart (2011). Read more...
  • Sensor Chest Strap Wirelessly Coupled with an e-Diary for Ambulatory Assessment of Psycho-Physiological Data.
    Jürgen Stumpp & Panagiota Anastasopoulou & Hatem Sghir et al. (2011) in: Assessing Real-World Impact of Clinical Interventions and Outcomes.
  • 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).

Vous trouverez plus de publications ici