在线观看一区在线视频|亚洲综合色婷婷七月丁|久久久久久久久中文字幕|少妇高潮爽在线观看免费|亚洲精品欧美激情在线播放|99re视频国产精品无码|免费无遮挡十八禁污污网站着|亚洲夜色精品综合久久精品无码

gӭbW(wng)ע~

a(chn)Ʒ
I(y)
(dng)ǰλã > a(chn)Ʒ > l(f)Ƽɷ޹˾ > a(chn)Ʒ  
NeurOne߾X늜yϵy(tng)
Ӌ(j)λ
ʣ 0
£2020-02-25
P(gun) ע ȣ6179
a(chn)I(y)l(f)Ƽɷ޹˾
ھԃr(ji)
cI(y)“(lin)ϵr(sh)Ո֪ԓϢԽbW(wng)

a(chn)ƷԔ(x)BNeurOne߾X늜yϵy(tng)

һa(chn)Ʒ
NeurOneEEG/ERP߾X늜yϵy(tng)ǷmMega˾_l(f)Ą(chung)XƌW(xu)оNeurOneJ(rn)֪(jng)ƌW(xu)yϵy(tng)µĔ(sh)̖(ho)̎g(sh)l(f)չĿǰȫõ(jng)ƌW(xu)yϵy(tng)ṩ˸Ӿ_cɃ̖(ho)|(zh)ߵIJɘʡģKQڔ(sh)̖(ho)ӹ^ֶ̎,ʹӾ`Ժ͔U(ku)չԡNeurOneһ(g)๦ϵy(tng)V(yng)ڲͬJ(rn)֪(jng)ƌW(xu)cОƌW(xu)Լ򹤳cЧW(xu)оI(lng)

ģB(ti)Xо
NeurOneϵy(tng)cfMRIԺ˴ŹfNIRSԽtVXTMS(jng)BŴ̼Y(ji)M(jn)жģB(ti)X܌(sh)(yn)оNeurOneṩˌcTMS(jng)BŴ̼һʹõĹģK߀ԭg(sh)ڶӕr(sh)rƷӰ푡M(jn)^O(sh)Ӌ(j)ʹAC늺DCֱ̖(ho)ɆΪ(d)ͬr(sh),µĄ(chung)Tesla˴X늷ŴoNeurOneMRI

g(sh)c(din)
NeurOne(zhn)y(tng)J(rn)֪(jng)(sh)(yn)ERPϵy(tng):
24Bit߷ֱ
ÿͨ߿_(d)80,000Hzٲɘ
߾ȷŴg(sh)
(j)NeurOneBrainstormϵy(tng),_(d)1200(do)“(lin)
NeurOneO(sh)к@ļg(sh)I(lng)ȃ(yu)QԠ(sh)(j)|(zh)׷ͨĔ(sh)s̜(zhn)r(sh)g߽ͳɱNeurOneŴÿ(g)80(do)8(g)pO(do)“(lin)߀8(do)High-level̖(ho)ݔl?q)DC3500Hzɘߣ256-1200(do)ÿ(do)_(d)20000HzΌ(do)ӛ߿_(d)80000Hz߀pOΘOͬr(sh)ӛS̖(ho)ECGEMG늡EEGX늵ȣһȥ늺ͼ늵ĸɔ_һM(jn)X(dng)^cϵy(tng)ľCоͬr(sh)NeurOneķŴ(sh)(wn)M(jn) XXTl(f)λӛ䛺оݔ迹1 GohmģƱ 106 dB NeurOneǽڸ߱ӛ䛵ĻA(ch)܉ṩȫԭʼĸ߱攵(sh)(j)Ҫκ͞V̖(ho)ʧ

X늳輼g(sh)
NeurOneX늳ϵy(tng)ÿ(g)ŴHeadbox64(g)ΘO8(g)pO8(g)high levelݔӿڽMӋ(j)80(do)ÿ(do)IJɘ_(d)20000Hz߿_(d)80000HzF(tun)wX늜yԇƽ_(ti)ÿϵy(tng)ṩ2-30(g)ŴӋ(j)128/1200(do)ąf(xi){(dio)ͬ,x֧ҕlͬNeurOneϵy(tng)֧1200ߌ(do)“(lin)ɴ_ͨͬɼO(sh)Ӌ(j)Ć(dng)͕r(sh)giܴ_ϵy(tng)ͨoλƫеͨʹø|(zh)24λA/DģM(sh)оƬ̎픵(sh)(j)

๦ܑ(yng)ã
1HyperscanningX늳о:
NeurOneX늳ϵy(tng)ģKO(sh)Ӌ(j)ṩ_(d)4ˌ(sh)r(sh)ͬM(jn)Xܳyԇʹϵy(tng)֧ȫͬҕlĔzӰC(j)ʹÄ(chung)µBrainstorm輼g(sh) (Multi Syncbox)ֶ֧_(d)10(g) NeurOneC(j)ϵy(tng)(sh)r(sh)ͬS30ʹ30(g)Ŵͬr(sh)Cһ_(ti)Xӛ

2EEG-fNIRSģB(ti)о: NeurOneģB(ti)Xܜyԇϵy(tng)ԺfNIRSܶȽtXܳϵy(tng)ʹEEGfNIRSM(jn)ϰl(f)]ߵă(yu)EEGĕr(sh)gֱʸǿgֱʵfNIRSĕr(sh)gֱʵͣ(sh)r(sh)^ǿgֱʸߡ˜(zhn)_ȫ(sh)r(sh)ĜyXJ(rn)֪^еĻ(dng)(sh)F(xin)ȫ(sh)r(sh)XʽoһNõIJԡY(ji)EEGcfNIRSĶģB(ti)Xg(sh)J(rn)֪(jng)ƌW(xu)оܺõđ(yng)ǰͬr(sh)߀ɴģB(ti)X-C(j)ӿϵy(tng)

3EEG-fNIRSģB(ti)XC(j)ӿо:y(tng)چһģB(ti)X(EEG)X-C(j)ӿܭh(hun)•ɔ_ȵ͵Ȇ},EEGX-C(j)ӿڵоA(ch),빦ܽtV(function NearInfrared Spectroscopy,fNIRS)g(sh),O(sh)Ӌ(j)EEG-fNIRSģB(ti)X-C(j)ӿڵČ(sh)(yn)ʽ,оҪȡch(hun)(ji)ͬr(sh)SIMULINK(q)(dng)ӆxُṩBCIXC(j)ӿڑ(yng)ó: BCI2000M(fi)ṩoNeurOneÑ

4EEG-TMSģB(ti)о: NeurOneģB(ti)Xܜyԇϵy(tng)ԺTMS(jng)BŴ̼ʹ߄(dng)B(ti)ݔ뷶+/-430mVֱģʽԼ+/-86mVĽģʽ^ģMֱݔ3500HZ׌TMS^͵ĂӰʹ÷X(dng)ĝڸ̡TMSӲԼھӰܛܡ҂EEGɘͬ|l(f)¹|l(f)ɴ̼ϵy(tng)ܛl(f)ErgoLAB̼gܛPresentationܛ, Superlabܛ, E-Primeܛ@Щ|l(f)̖(ho)܉ͨ^NeurOneTMSO(sh)NeurOneڳm(x)EEGɘ̖(ho)аl(f)|l(f)}_a(chn)_TMSpقӰM(jn)ЂӰȥ
NeurOneY(ji)TMS(yng)ãhttp://www.kingfar.cn/newsShow_88.html

5EEG-fMRIģB(ti)о: NeurOne TeslaģB(ti)Xܜyԇϵy(tng)ʹͬr(sh)yMRIEEGɞܡNeurOne SyncboxEEG@õĔ(sh)(j)MRIͬ(410MHz)߄(dng)B(ti)ݔ뷶(+/- 430 mVֱģʽ +/-86 mVĽģʽ)Y(ji)ģM(ֱݔ3500 Hz) ,ʹøݶȫ@þ_̖(ho)oL(fng)U(xin)

(yng)I(lng)
EEG/EPy
ERPо
EEG +TMSY(ji)϶ģB(ti)Xо
EEG +fMRIY(ji)϶ģB(ti)Xо
ͨEMG늈Dо
ȺMо_(d)44ҕlzC(j)ȫͬ
(jng)ƌW(xu)Ĝy
y

 NeurOneŴ(sh)
•ÿ(g)Headbox 64(do)ΘO(do)“(lin)
•ÿ(g)Headbox 16(do)pO(do)“(lin)
•ÿ(g)Headbox 16(do)High Level (do)“(lin)
•ɘʣ512(do)ͬr(sh)ɼÿ(do)_(d)20,000 Hz 
•Ќ(do)“(lin)ͬɼ̖(ho)֧1200ߌ(do)“(lin)
•ֳ֧輼g(sh)Hyperscanning֧30ͬɼF(tun)wX는(sh)(j)
•ֶ֧ģB(ti)g(sh)EEG-TMSEEG-fNIRSEEG-fMRIоg(sh)
•A/DResolution24 Bit 
•ݔ迹1 GOhms 
•ģƱȣCMRR106 dB 
•BandwidthDC  3500 Hz 
•ͨVDC10000 Hz-3 dB7000 Hz
•ͨV -3 dB0.16 Hz
•ݔ•InputNoise.DC Mode<0.8uV RMS (0-200 Hz)
<2.0uV RMS(DC-3500 Hz) 
•ݔ뷶FullScale Input RangeDC Mode+/- 430 mV 
•ϵy(tng)棨SystemGainDC Mode10 
•`ȣSensitivityDC Mode)51 nV/bit 
•ݔ•InputNoise.AC Mode<0.6uV RMS (0.16-200 Hz)
<1.5uV RMS (0.16-3500 Hz) 
•ݔ뷶FullScale Input RangeAC Mode+/- 4.3 mV 
•ϵy(tng)棨SystemGainAC Mode50 
•`ȣSensitivityAC Mode0.51 nV/bit 
•(sh)ֻTTLݔ룺8 BitǸxݔ|l(f)2(g)xݔ/ݔ
•High Level ݔ뷶+/- 5 V +/- 10 V
•迹1K Ohm  50 K Ohm 
•Headbox weh x w x d20 x 7 x 16cm, ÿ 64 (do)
•Headbox 0.68 kg
•Main unitweH x W x D331227 cm,160(do)ϵy(tng)C(j)
•Main unit3.6
•ȫҎ(gu)EN60601-1EN 60601-1-1EN 60601-1-2
EN60601-1-4EN60601-2-26

NeurOneÑՈע⣺
ע C Hڿ\^,O(sh)ڷR(sh)(yn)о

PUBLICATIONS USING NEURONE EEG/ERP ORNEURONE TESLA :
1. A platform for realtime processing of biosignalsfor monitoring purposes. PITKÄNEN,PAAVO. Master of Science Thesis. Tampere University of Technology. May 2012. InFinnish
2. A New Platform for Realtime BCI Applications. Paavo Pitkänen1,2,Jukka Kinnunen2, Tarmo Lipping1 (IEEE,Senior Member). 1 Tampere University Of Technology, 2 Mega Electronics Ltd. Poster at Berlin BCI meeting 2012
3. Visual ERP P3 amplitude and latency in standaloneand embedded visual processing task. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:781-4.doi: 10.1109/IEMBS.2011.6090179. Korpela J, Huotilainen M. Brain Work ResearchCentre, Finnish Institute of Occupational Health, Helsinki, Finland. jussi.korpela@ttl.fi
4. The effect of automatic blink correction onauditory evoked potentials. Korpela,J. ; Brain Work Res. Centre, Finnish Inst. of Occupational Health, Helsinki,Finland ; Vigario, R. ; Huotilainen, M. 10.1109/EMBC.2012.6346009
5. Breakfast high in whey protein or carbohydratesimproves coping with workload in healthy subjects. Nora Sihvola a1, Riitta Korpela a1, Andreas Henelius a2, Anu Holm a2 a3,Minna Huotilainen a2, Kiti Mller a2,Tuija Poussa a4, Kati Pettersson a2,Anu Turpeinen a5 and Katri Peuhkuri a1 c1.a1 Institute of Biomedicine, Medical NutritionPhysiology, Pharmacology, University of Helsinki, PO Box 63, HelsinkiFIN-00014, Finland. a2 Finnish Institute of Occupational Health,Brain and Technology Team, Topeliuksenkatu 41 aA, Helsinki FIN-00250, Finland. a3 Department of Clinical Neurophysiology, Hospital District of Satakunta,Sairaalantie 3, Pori FIN-28500, Finland a4 Stat-Consulting,Vahverokatu 6, Nokia FIN-37130, Finland a5 ValioLimited, PO Box 30, VALIO, Helsinki FIN-00039, Finland British Journal ofNutrition, 2013
6. Pilot Study ofAcupuncture Point Laterality: Evidence from Heart Rate Variability. Guangjun Wang, Yuying Tian, ShuyongJia,Wenting Zhou, and Weibo Zhang.
Institute ofAcupuncture and Moxibustion, China Academy of Chinese Medical Sciences, 16Dongzhimennei, Nanxiaojie, Dongchen District, Beijing 100700, China Evidence-BasedComplementary and Alternative Medicine. Volume 2013 (2013), Article ID 476064,7 pages http://www.hindawi.com/journals/ecam/aip/476064/

7. Algorithm forautomatic analysis of electro-oculographic data.
Kati Pettersson1*, Sharman Jagadeesan1, Kristian Lukander1,Andreas Henelius1, Edward Hæggström2 andKiti Mller1
1Brain Work Research Center, FinnishInstitute of Occupational Health, Topeliuksenkatu 41aA, Helsinki 00250,Finland.
2Electronics Research Laboratory, Departmentof Physics, University of Helsinki, P. O. Box 64, Gustaf Hällströmin katu 2,Helsinki FIN-00014, Finland.
BioMedicalEngineering OnLine 2013 12:110.
8. Brain-statedependent brain stimulation: Real-time EEG alpha band analysis using slidingwindow FFT phase progression extrapolation to trigger an alpha phase locked TMSpulse with 1 millisecond accuracy.
Christoph Zrenner,Johannes Tnnerhoff , Carl Zipser, Florian Mller-Dahlhaus , Ulf Ziemann
Center forNeurology, Tbingen University, Hoppe-Seyler-Str. 3, 72076 Tbingen, Germany
BrainStimulation: Basic, Translational, and Clinical Research in Neuromodulation:Volume 8, Issue 2, A1-A10, 169-438
9. Behavioral andelectrophysiological evidence for fast emergence of visual consciousness.
Henry Railo1,2,3,*,Antti Revonsuo1,2,3,4 and Mika Koivisto1,2,3
1Department of Psychology, University ofTurku, 20014, Finland; 2Centre for Cognitive Neuroscience, University of Turku, 20014, Finland;3Brain and Mind Centre, University of Turku,20014, Finland; 4School of Bioscience, University of Skövde,SE-54128, Sweden
Neuroscience ofConsciousness, 2015, 1C12
10. Fastdetermination of MMN and P3a responses to linguistically and emotionallyrelevant changes in pseudoword stimuli
Satu Pakarinen,Laura Sokka, Marianne Leinikka, Andreas Henelius, Jussi Korpela,Minna
Huotilainen
Finnish Institute ofOccupational Health, Helsinki, Finland
NeuroscienceLetters 577 (2014) 28C33
11. Alterationsin attention capture to auditory emotional stimuli in job burnout: Anevent-related potential study
Laura Sokka a, Minna Huotilainen a, Marianne Leinikka a, Jussi Korpela a, Andreas Henelius a,Claude Alain b,c, Kiti Mller a,Satu Pakarinena
a Finnish Institute of Occupational Health,Topeliuksenkatu 41 a A, 00250 Helsinki, Finland
b Rotman Research Institute, Baycrest Centrefor Geriatric Care, 3560 Bathurst Street, Toronto, Ontario, Canada M6A 2E1
c Department of Psychology, University ofToronto, Toronto, Ontario, Canada
InternationalJournal of Psychophysiology 94 (2014) 427C436
12. Brain-statedependent non-invasive brain stimulation using closed-loop real-time EEG signalanalysis to trigger a TMS pulse with millisecond accuracy
C. Zrenner, J.Tnnerhoff, C. Zipser, F. Mller-Dahlhaus, U. Ziemann
University ofTbingen, Center of Neurology, Tbingen, Germany
SocietyProceedings / Clinical Neurophysiology 126 (2015) e63Ce170
13. BilateralHegu Acupoints Have the Same Effect on the Heart Rate Variability of theHealthy Subjects
Wang Guangjun, TianYuying, Jia Shuyong, ZhouWenting, and ZhangWeibo
Institute ofAcupuncture and Moxibustion, China Academy of Chinese Medical Sciences,
Beijing 100700,China
Hindawi PublishingCorporation
Evidence-BasedComplementary and Alternative Medicine
Volume 2014, ArticleID 106940, 5 pages (http://dx.doi.org/10.1155/2014/106940)
14. AcupunctureRegulates the Heart Rate Variability
Guangjun Wang,Yuying Tian, Shuyong Jia, Wenting Zhou, Weibo Zhang
Institute ofAcupuncture and Moxibustion, China Academy of Chinese Medical Sciences,
Beijing, China
J AcupunctMeridian Stud 2015;8(2):94-98
15. Closed-LoopNeuroscience and Non-Invasive Brain Stimulation: A Tale of Two Loops
Christoph Zrenner,Paolo Belardinelli, Florian Mller-Dahlhaus and Ulf Ziemann
Brain Network andPlasticity Laboratory, Department of Neurology and Stroke and Hertie-Institutefor Clinical Brain Research, University of Tbingen, Tbingen, Germany
Frontiers inCellular Neuroscience, April 2016, Volume 10, Article 92
16. Physiologicalprocesses non-linearly affect electrophysiological recordings duringtranscranial electric stimulation
Noury, N., et al.,NeuroImage (2016), http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.03.065
17. Job burnout is associated with dysfunctions inbrain mechanisms ofvoluntary and involuntary attention Laura Sokka, Marianne Leinikka, JussiKorpela, Andreas Henelius, Lauri Ahonen,Claude Alain, Kimmo Alho, MinnaHuotilainen, http://dx.doi.org/10.1016/j.biopsycho.2016.02.010
18. Shifting ofattentional set is inadequate in severe burnout: Evidence from an event-relatedpotential study
Laura Sokka, MarianneLeinikka, Jussi Korpela, Andreas Henelius, Jani Lukander, Satu Pakarinen, KimmoAlho, Minna Huotilainen. PII: S0167-8760(16)30853-4 DOI: doi:10.1016/j.ijpsycho.2016.12.004
l(f)Ƽɷ޹˾
“(lin)ϵˣ c(din)̎鿴“(lin)ϵʽ
늡Ԓ c(din)̎鿴“(lin)ϵʽ
] c(din)̎鿴“(lin)ϵʽ
ءַ c(din)̎鿴“(lin)ϵʽ
(hu)T(j)eM(fi)(hu)T
r(sh)g2007-05-25
  ]I(y) >>
V|VҕͨƽO(sh)޹˾
W(xu)ƾW(wng)ɷ޹˾
BT_(d)Ŕ(sh)ֽƼ޹˾
R격b伯F(tun)޹˾
AıϿƼ޹˾
KhƽƼ޹˾
н̆ǿƼɷ޹˾
KƼɷ޹˾
V¹Ƽ޹˾
oawƼ޹˾
_(ti)չQ(mo)޹˾
ݿƼ޹˾
c(din)a(chn)Ʒ

֮ѡw

Aıǻە

WR䛲

㡰(g)ná

P(gun)҂ | V(w) | (qun)• | (w)l | “(lin)ϵ҂ | ˲Ƹ | Ҋ | W(wng)վ؈D |
. COPYRIGHT 2001-2020 m.haleywang.com ALL RIGHTS RESERVED
ͷᾀ0551-65331897 65373054 6533180965310352 :0551-65331860
ֵŘI(y)(w)(jng)ISCB2-20090011̖(ho) ICP䰸̖(ho)
B2-20090011̖(ho)

̂W(wng)ھͷ

ھͷ ھͷ

Ͷ/LՄ/ُ/(bo)r(ji)

ھͷ ھͷ

ͷ“(lin)ϵᾀ

0551-65331897

0551-65331894

0551-65331809

ƽ| | ԣ| | Ȫ| | | | | | | | ؼ| | | ʯ| | Ұ| ʲ| | ȫ| ¯| | | | | ͸| | ʤ| | | | | Դ| ʢ| | | | | ƽ| |