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g.PHYSIOobserver

Sistema para clasificar diferentes estados de un sujeto en función de parámetros fisiológicos.




El g.PHYSIOobserver es un sistema completo para clasificar los diferentes estados de un sujeto en función de parámetros fisiológicos. El sistema contiene todos los componentes necesarios para cuantificar las emociones, la carga de trabajo, tareas físicas y muchas otras cosas. El g.PHYSIOobserver trabaja con muchos sensores y electrodos para medir parámetros fisiológicos y físicos de un sujeto y puede calcular muchos parámetros diferentes de estas señales. Una característica clave del sistema es que permite ejecutar paradigmas experimentales que se sincronizan con las señales fisiológicas. Los paradigmas le permiten llevar al sujeto a estados específicos de emociones, carga de trabajo, tareas de memoria, etc., mientras que todos los parámetros son capturados. Estos estados pueden ser elegidos por el experimentador. A continuación, un algoritmo de clasificación es entrenado en estos parámetros durante los diferentes estados y trata de discriminarlos. Por último, la precisión es calculada y da una medida objetiva de la calidad de la clasificación. El g.PHYSIOobserver también funciona en tiempo real y por lo tanto puede realizar un seguimiento del estado actual de un sujeto en línea. Esta información puede ser transmitida a otras aplicaciones o dispositivos, incluyendo los sistemas de retroalimentación en tiempo real.


The g.PHYSIOobserver es capaz de medir ECG, EEG, EMG, GSR, la respiración, la temperatura, la aceleración y la saturación de oxígeno con el amplificador g.USBamp o el g.MOBIlab+. Estos datos de bioseñales se transmiten a través de USB o de forma inalámbrica al ordenador o computadora de registro que está almacenando y visualizando los datos para su inspección. El equipo de registro también controla el paradigma experimental que instruye al sujeto acerca de las diferentes tareas. El sistema de procesamiento en tiempo real extrae los parámetros de los datos de las bioseñales como la frecuencia cardiaca, la variabilidad de la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, tiempo de inhalación, la tasa de cambio de GSR, etc. y clasifica los datos. Finalmente, el resultado de la clasificación predice el estado actual del sujeto. Este resultado se actualiza en tiempo real, y también se puede transmitir a otras aplicaciones o al experimentador.




Aspectos a destacar: