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德國Brain Products腦電采集設備:高信噪比、多模態同步,高端科研平臺建設的最佳選擇

時間:2025/06/27 編輯:瀚翔腦科學 瀏覽數:4212

在神經科學與實驗語言學領域,高精度腦電信號采集是揭示大腦活動奧秘的核心基礎。德國Brain Products公司憑借數十年技術積累,推出的actiCHamp系列及LiveAmp系列腦電設備,以突破性性能參數和多模態同步能力,成為全球高端實驗室建設的首選腦電采集設備。作為Brain Products中國官方合作伙伴,深圳瀚翔腦科學為國內科研機構提供全鏈條技術支持,推動前沿腦認知研究的落地 。



一、尖端參數:重新定義腦電信號采集標準


Brain Products設備的核心競爭力在于其超高性能指標,顯著超越傳統腦電儀:


1. 超高采樣率與帶寬

actiCHamp支持所有通道同步采集時高達100kHz采樣率(16/32通道模式),硬件帶寬達DC-20kHz,可精準捕獲神經元放電高頻振蕩等瞬態神經電生理信號,為癲癇機制語言加工等研究提供數據保障 。


2. 24位A/D轉換與低噪聲設計

結合≥100 dB共模抑制比和≤2μVpp放大器噪聲,顯著降低環境干擾,確保在非屏蔽室環境下仍能獲取微伏級腦電信號。


3. 多模態擴展通道

內置8個輔助輸入端口,可直接擴展采集呼吸皮電心電加速度等生理參數,實現神經活動與多維度生理指標的同步關聯。



二、模塊化架構:靈活適配復雜科研場景


為滿足不同規模實驗需求,Brain Products采用可擴展的模塊化設計:


? 通道自由擴展:以32通道為基本模塊(采樣率50kHz),通過即插即用方式擴展至64/96/128/160導聯,兼顧成本與靈活性 。

? 無線便攜方案:LiveAmp系列僅重60g(銀行卡大?。?,支持藍牙無線傳輸及內部存儲卡備份,適用于運動認知BCI等動態場景。

? 電池供電模式:actiCHamp Plus配備鋰離子電池組,支持移動環境下的高質量采集,突破屏蔽室限制 。



三、多模態同步技術:實現全維度腦活動解析


設備通過硬件級同步接口解決多設備數據對齊難題:

? 觸發鏡像功能:將刺激軟件的觸發信號通過actiCHamp觸發端口鏡像輸出,實現與TMSEMGNIRS等設備毫秒級同步 。

? 跨平臺兼容案例:如西安電子科技大學利用該技術,將腦電(Neuroelectrics干電極系統)與近紅外(Artinis OctaMon)硬件集成,通過自定義電極帽打孔完成EEG-fNIRS同步采集,研究情緒決策神經機制 。


典型應用場景:

? 腦電-TMS聯合:研究神經調控后腦網絡動態響應

? 腦電-眼動同步:關聯視覺注意與神經振蕩機制

? 腦電-生理參數整合:探索應激狀態下的身心交互機制



四、全電極兼容性:覆蓋多樣化研究需求


actiCHamp Plus突破單一電極限制,支持四類電極系統自由切換:

1. 主動電極(actiCAP Slim):內置噪聲衰減電路,提供行業最低噪聲水平(<1μV),適用于高靈敏度研究。

2. R-Net鹽水電極:免導電膏設計,通過海綿滲透導電液實現“即戴即用”,適合兒童或長時程實驗。

3. 被動電極帽:硅膠基材確保舒適性與信號穩定性,兼容臨床標準流程。

4. 螺旋式干電極:無需導電膏,適配不同發量人群,兼顧信號質量與佩戴效率。



五、本土化服務:瀚翔腦科學的科研賦能


作為Brain Products中國獨家代理,深圳瀚翔腦科學構建了覆蓋全國的科研支持網絡:

? 技術培訓體系:提供設備操作實驗設計數據分析全流程培訓。

? 多對一專屬服務:搭建人工答疑平臺,解決硬件連接軟件操作與故障排查問題。

? 多模態方案整合:聯合近紅外眼動經顱刺激等設備,提供腦科學實驗室整體建設方案。



典型用戶案例:

遼寧師范大學團隊利用actiCHamp的高采樣率特性,結合TMS技術發現“高頻刺激背外側前額葉可提升注意力控制”,成果發表于Journal of Cognitive Neuroscience。


結語:高端科研平臺的基石選擇


Brain Products腦電設備通過超高信噪比(100kHz采樣率/≤2μVpp噪聲)模塊化擴展(32-160通道靈活配置)多模態同步(TMS/EMG/NIRS硬件級同步)三大核心技術,成為探索腦認知機制的理想工具。深圳瀚翔腦科學依托20年服務經驗(2005-2025),為國內200余所高校及醫院提供從設備部署到論文產出的全周期支持。在腦科學與人工智能深度融合的今天,選擇兼具技術領先性與服務保障力的平臺,將是科研突破的關鍵支點。


科研延伸方向:

? 虛擬現實場景下的動態腦網絡研究(LiveAmp無線方案)

? 多腦區閉環調控系統(EEG-TMS集成方案)

? 臨床神經標記物挖掘(高密度腦電與機器學習結合)

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