特注開発

　磁気刺激によって誘発されたMEP（Motor Evoked Potential, 運動誘発電位）の波形が保存されたCSVファイルを読み込み、M波の立ち上がり点、最大値、最小値、振幅と筋活動のサイレントタイムをトライアル毎に自動的に検出し、CSVファイルに出力します。レポートの自動作成により解析時間を短縮できます。

　足関節における矢状面、横断面、前頭面の3軸角速度データが記録されたCSVファイルを読み込み、ピークの振幅やゼロクロス点間の持続時間、持続時間内の面積を自動的に検出・算出し、CSVファイルに出力します。各軸ごとに自動検出のための閾値を個別に設定することが可能です。

　張力計や距離センサーから得られたデータを基に、リアルタイムに画面の表示を変化させてフィードバックを行うことで、目標値や現在値やその差を可視化し、実験参加者に運動強度をコントロールさせることができます。

　心電図から心周期を求め、左室圧（LVP）のデータから左室内圧微分波形（dP/dt）を求めます。得られた１心周期分のLVPとdP/dtのデータから、phase loopを描画してイナーシャフォースなどの心機能パラメータを自動的に計算します。

　EOG（眼電図）、EEG(脳波)、EMG（筋電図）をリアルタイムに読み込み、それらのデータを解析し、自動的に睡眠ステージを判定します。各種指標だけでなく、睡眠ステージの時系列変化を同時に確認することができます。

※弊社ソフトウェア「MaP1058」と連携して測定・解析を行います。

　咀嚼運動を評価する指標として”噛む回数”を自動検出することができます。既存のセンサーからの波形信号を収録し解析を行うことにより、実用的な検出アルゴリズムを検討するプログラムです。

　複数の被験者の生理データを同時に計測・解析し、一秒ごとの変化をリアルタイムに数値化するとともに、その平均や標準偏差なども同時にトレンドグラフとして表示・記録することができます。

※弊社ソフトウェア「MaP1058」と連携して測定・解析を行います。

　2つの生体信号を入力・出力として、それらの関係性を伝達関数の振幅（Gain）、位相（Phase）、信頼度関数（Coherenece）を用いて解析するものです。既存のデータを使用した解析も可能で、汎用的な解析ツールとしての利用が可能です。