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Topográfico digital EEG

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Descripción general

El topográfico EEG digital es un excelente equipo de detección neurofisiológica, que genera un topográfico EEG intuitivo después del procesamiento digital recogiendo señales EEG débiles en la superficie del cuero cabelludo. El dispositivo puede localizar con precisión las áreas de actividad eléctrica cerebral anormal, ayudar a los médicos a diagnosticar epilepsia, tumores cerebrales, enfermedades cerebrovasculares y enfermedades neurofuncionales, y proporcionar una base científica para la formulación de planes de tratamiento clínico.

Detalles del producto

Introducción del producto

Topográfico digital EEGLa actividad eléctrica cerebral se registra de manera no invasiva, convirtiendo complejas señales eléctricas cerebrales en mapas topográficos intuitivos de color, ayudando a los médicos a identificar rápidamente áreas de función cerebral Anormal. El dispositivo destaca en la localización de la epilepsia, la evaluación de lesiones cerebrales y el monitoreo de la neurorehabilitación, y también se puede utilizar para estudiar funciones cognitivas como el aprendizaje y la memoria, proporcionando herramientas importantes para los campos de la neurociencia, la psicología y la medicina de rehabilitación.

数字脑电地形图仪

Especificaciones del producto

El dispositivo ofrece una variedad de opciones desde el tipo básico hasta el. El equipo básico admite la recolección de 16 derivaciones, que es adecuado para las instituciones médicas primarias para realizar exámenes de EEG de rutina; El equipo se extiende a 128 derivaciones, lo que puede lograr un mapeo EEG de alta densidad y satisfacer las necesidades de investigación en profundidad de las instituciones de investigación científica sobre redes funcionales cerebrales. El dispositivo admite modos de transmisión por cable e inalámbrica, y la versión inalámbrica utiliza tecnología de cifrado para garantizar la seguridad de la transmisión de datos. Además, el equipo está equipado con soportes ajustables para adaptarse a la postura de detección de pacientes de diferentes alturas.

Parámetros técnicos

El equipo adopta la tecnología de amplificación de bajo ruido, el bajo ruido de entrada y mejora la capacidad de detección de señales débiles. Su relación de supresión de modo común es alta, lo que elimina eficazmente la interferencia de frecuencia de potencia y el ruido electromagnético. La alta tasa de muestreo garantiza el registro completo de los componentes EEG de alta frecuencia. El equipo admite una variedad de modos de análisis, incluidos análisis de dominio de tiempo, análisis de dominio de frecuencia y análisis dinámico no lineal, que pueden evaluar completamente las características espacio - temporales de la actividad eeg. Además, el dispositivo tiene una función de generación automática de informes incorporada, que puede generar automáticamente informes estructurados de acuerdo con los resultados de las pruebas, mejorando la eficiencia del trabajo de los médicos.

Configuración del equipo

La configuración estándar del equipo incluye el anfitrión, el amplificador EEG inalámbrico, el traje de tapa de electrodo, la pasta conductora y el software especial. El host adopta un diseño modular para facilitar la actualización y el mantenimiento posteriores; El amplificador inalámbrico es pequeño, cómodo de usar y admite un uso continuo durante mucho tiempo; El sombrero de electrodo está hecho de silicona de grado médico, que es transpirable para la piel y reduce las molestias de los pacientes; El software especial proporciona abundantes herramientas de análisis, admite plantillas de análisis personalizadas y satisface diferentes necesidades de Investigación. Además, el dispositivo proporciona manuales de operación detallados y recursos de capacitación en línea para ayudar a los usuarios a dominar rápidamente las habilidades de uso.

Aprendizaje profundo(deep learing) es una rama del aprendizaje mecánico, una red neuronal artificial como arquitectura para caracterizar los datos. El algoritmo de xi. Hasta ahora, hay varias arquitecturas de aprendizaje profundo, como redes neuronales profundas, redes neuronales de convolución yRedes de confianza profunda y recursión Las redes neuronales se han aplicado a la visión por computadora, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural.Reconocimiento de audio y bioinformática y otros campos fueron adquiridos. Se obtuvieron buenos resultados. por otro lado"Aprendizaje profundo" se ha convertido en un término similar, o remodelación de marca de redes neuronales