高密度肌电测量系统SAGA

高密度肌电测量系统SAGA
SAGA 32+/64+系统是一款可固定可穿戴使用的多通道HD-EMG（高密度肌电）数据采集系统， 通过模块化设计，将数据采集单元和数据通讯单元巧妙组合，提供多种场景下高密度肌电数据采集的解决方案。
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产品描述
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SAGA特点

 

 

定制多通道
单台SAGA设备可采集32或64通道的HD-EMG。两台设备可并联使用，同步采集相邻肌群最大128通道的HD-EMG信号。

 

抗干扰可移动实时测量
利用主动屏蔽技术、重力感应技术、结合高输入阻抗和共模抑制比，避免了工频和运动干扰对数据质量的影响。

 

集成多种生理信号
可同时采集高密度肌电、脑电、心电、表面肌电、眼电、皮温、皮电、呼吸、压力、角度、加速度和血氧等多种生理数据。

 

数据质量高
纯直流放大器，硬件不做滤波；能采集10Hz以下的肌电信号，24-bit高位A/D转换分辨率，单通道最大采样率达4096 Hz。

 

24小时不间断测试
系统支持电池供电模式，可在不停止测试的情况下完成电池更换，实现不间断测试。

 

 

 

 
放大器参数

 

单个模块体积：   179x170x45(mm)

重量：                 ≤700g

最大采样率：       4096Hz

分辨率：              24位

模拟带宽：           0-800Hz

噪声：                 ＜1μV(0.1-100 Hz)

共模抑制比：        100dB

输入范围：           +/-150mV

输入阻抗：           >1 GΩ

 

 

 

 

电极介绍

 

  
PCB阵列电极

稳定性高，主动屏蔽电缆确保信号质量。

Ag/AgCI 电极以8x8形式排列， 可采集64通道的HD-EMG信号。电极间距可选：4mm，8.75mm。

 

织物阵列电极

灵活性高，主动屏蔽电缆确保信号质量。

Ag/AgCI 电极以8x8形式排列， 可采集64通道的HD-EMG信号。电极间距可选：4mm，8.75mm。

 

自定义多通道微型表面电极

用于不规则皮肤表面，主动屏蔽电缆确保信号质量。

Ag/AgCI微电极以自定义形式排列，每32个微电极为一组，可接4组。

 

 

 

数据采集软件

 

 

TMSi Polybench 软件

 

 

TMSi Polybench是SAGA系统配套的数据采集软件，可快速完成配置。如研究对数据采集过程有特殊需求，可自主搭建数据采集及分析流程，更改固有配置参数。

 

TMSi提供Python和MATLAB接口，用于参数配置，实时数据采集及分析。

TMSi Python 接口

TMSi Python 接口是 TMSi 编写的开源Python库，与Windows和Linux系统兼容，通过该接口可以在Python 环境下连接一台及以上的SAGA设备进行HD-EMG数据的实时同步采集。

TMSi MATLAB 接口

TMSi MATLAB 接口与 Windows 系统兼容，通过该接口可以在MATLAB 环境下连接 SAGA设备进行HD-EMG 数据的实时采集。MATLAB接口提供数据转换功能，可将.poly5格式转换成MATLAB可读取的.mat格式进行后续分析。

 

 

应用领域

 

 

 

 

 
康复医疗

通过测量分析神经修复后不规则皮肤表面的肌电信号，智能假肢试用成功。
芝加哥康复中心（RIC）：智能假肢在患者身上试用成功

 

 

 

 
信息安全

复旦大学戴晨赟老师团队，提出了基于神经肌肉密码确保用户信息安全的全新方法。
复旦大学生物医学工程中心：Neuromuscular Password-Based User Authentication.

 

 

 

 
神经康复

张迎春、周平教授团队提出了一种新颖的3D神经支配区成像方法来确定注射部位，使药物发挥出好的疗效。
休斯顿大学生物医学工程系、休斯顿健康科学中心：Three-Dimensional Innervation Zone Imaging from Multi-Channel Surface EMG Recordings.

 

 

 

 
吞咽障碍的康复治疗

中科院李光林教授团队，应用HD-EMG方法研究吞咽过程，提出了基于HD-EMG评估吞咽功能、筛选吞咽障碍的评估指标。
中国科学院香港中文大学深圳先进集成技术研究所：基于高密度肌电电势图的正常吞咽过程可视化研究。

 

 

 

 
应用生理学

HD-EMG信号比传统双极EMG信号具备更强的皮质神经相干性（CMC），对进一步研究与CMC缺失相关的临床疾病有重要意义。
阿姆斯特丹MOVE研究所：High-density surface electromyography improves the identification of oscillatory synaptic inputs to motoneurons。

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