XM-614大脑分叶模型   XM-614大脑分叶模型可拆分为2部件，大脑作正中矢状切面，左侧大脑半球作水平切面，并剖开颞叶显示间脑，小脑作矢状剖面，按不同功能部位进行定位，并用颜色加以区别。 尺寸：自然大，21.5×17×14cm 材质：PVC材料

产品详细介绍Semi-dry可穿戴脑电测量系统可穿戴脑电测量系统世界首创的Semi-Dry EEG水电级脑电系统（半干式电极），能够在脑电电极上通过少量水滴湿润的情况下执行高质量信号采集的技术（半干式电极几乎是干燥的），实际数据质量比干电极脑电系统更精确。与纯干电极设备对比，Semi-Dry EEG半干式电极脑电设备可以只使用少量水滴的湿度，但采集脑电信号质量比干电极更好；与传统的凝胶电极对比，实验准备时间比大大缩短，极短的系统配置时间即可开始工作，使用后无需清洁设备和头部。少量水滴对比长时间涂抹凝胶对于参与者来说也大大提高了用户体验与满意度，并且一旦完成实验水滴会蒸发掉（不需要像凝胶电极脑电系统一样清洁设备和头部）。Semi-Dry EEG/ERP系统是紧凑型便携式脑电系统，可实时记录8-64个EEG通道；由于Semi-Dry半干式电极传感器的创新设计，湿度可持续长达6小时，适合长时间数据连续采集，为用户提供了自由移动的高可用性。当进行高导联实验采用20-64个传感器时，用户可以更好地配置，使用更舒适。同时通过津发科技ErgoLAB人机环境测试云平台的EEG脑电同步采集分析模块拥有能够协同工作并与其他眼动传感器、生物传感器实时同步测量身体生理参数（如HRV，EDA，BVP，RESP，EMG等）。Semi-Dry EEG传感器放置在标准位置，高度稳定的触点和有源屏蔽，另一个重要的优点是系统具有主动屏蔽，与湿度传感器相结合，使传感器接触更稳定，这意味着在运动状态下采集信号质量更好，即使在户外作业条件下或存在电磁噪声的情况下，也能实现可靠，精确的数据记录。专为实验室外真实自然户外现场研究条件下多功能监控脑电图而设计，其操作简便佩戴舒适，系统配置非常快速且不需要使用电解凝胶，为研究人员提供了极大的舒适性和极高实验效率，同时由于其256Hz-1000Hz高采样频率和24Bit高精度也为实验室环境基础研究和应用研究开辟了大量可能性。该设备可结合津发科技ErgoLAB多通道模块化同步平台进行基于云架构的实验设计、数据同步采集处理，以及多通道人-机-环境测试数据综合分析，通过津发科技ErgoLAB人机环境测试云平台的EEG脑电同步采集分析模块拥有能够协同工作并与其他眼动传感器、生物传感器实时同步测量身体生理参数（如HRV，EDA，BVP，RESP，EMG等）。 ErgoLAB平台允许与其他技术同步采集并自主执行分析或使用津发科技ErgoLAB的综合分析平台。此外，对于任何特殊要求，津发科技ErgoLAB支持二次开发定制服务。定制开发服务♦支持EEG/ERP/BCI脑电与事件相关电位分析和BCI脑机接口技术开发♦实时多通道信号时域分析;♦实时多通道信号频域分析;♦兼容OpenVibe、BCI2000、EEGLab等第三方BCI脑机接口软件♦支持SSVEP、ERP/P300、MI三种主流BCI脑机接口研究范式;♦识别多种BCI脑机接口指令;♦提供成熟的BCI脑机接口算法;BCI脑机接口应用♦ BCI脑机接口基础开发平台;♦ BCI脑机接口+外骨骼;♦ BCI脑机接口+机器人;♦ BCI脑机接口+VR虚拟现实交互。与广泛的数据同步将脑电数据与广泛的数据同步，包括常用的生理数据GSR皮肤电，呼吸和心率等、EEG脑电，眼动、fNIRS近红外脑成像，人体动作，行为观察、面部表情、生物力学、人机交互。实现极低延迟的同步水平同时确保您的整体方案的便携性。Pro Glasses 2 提供了独有的硬件同步能力，无需携带沉重的笔记本电脑。数据分析模块如果研究人员希望得到比实时观察更深入、全面的结论， ErgoLAB可提供数据后期分析的强大工具。该软件为可穿戴式眼动追踪研究而设计，功能包括数据的叠加、诠释和可视化等。

结果发现，对视频材料的偏爱与学生-示范者之间的左侧颞叶脑间同步有关；相比前期，这种相关性在观看后期更强；脑同步可区别，甚至预测学生对视频材料的偏好程度。这些实验结果表明：一个视频材料之所以受学生喜欢，是因为这个材料更容易导致学生-示范者的大脑同步；学生较早感兴趣于视频材料所呈现的内容，则可预测接下来的视频内容；一旦预期得到验证，就给人带来一种愉悦感。也就是说，好听、好看的视频材料，其原因是众多观众与示范者的“不谋而合”与“大脑共鸣”。此外，研究团队还原了具有高生态效度的师生互动教学场景，教师面对面地向学生教授知识（心理学领域）；设计了两类教学方式：一类是教师逐步提供难度渐进的问题，引导学生自己解决问题，这称为支架式教学；另一类是教师提供一些信息，诠释重要的术语、概念和原理，这被称为解释性教学。在两类教学活动中，研究者也采用近红外脑成像技术，全程同步采集师生两个人的大脑活动。 结果发现，师生间大脑活动在教学过程中趋向同步；这种师生脑同步依赖于教师使用的教学策略；这就是，当教师采用支架式教学时，其与学生的脑同步，比解释性教学时更强；这种增强的师生脑同步，可预测学生的学习表现。 为了厘清师生脑同步和具体教学行为之间的关系，研究者用视频编码技术，发现了师生脑同步的增强与教师采用的支架行为有关（如询问引导性问题，提供暗示等）；但是，当教师执行解释行为（如提供定义或澄清概念等）时，师生脑同步则比较弱。基于这些结果，研究建议：教师在教学活动中，除了要进行必要的概念解释外，可以提出一些由易到难的问题，帮助学生思考所学内容及其关系；这些问题因人而异时，效果最好。

天津大学医学工程与转化医学研究院与中国电子信息产业集团中电云脑（天津）科技有限公司合作，充分发挥国家健康医疗大数据试点工程天津“云脑”中心自身的大数据平台及计算技术优势，连日来针对疫情发现、分析和预警技术，以及远程诊疗方案取得多项重要成果。据悉，作为健康医疗大数据国家研究院、智能医学工程教育部工程研究中心的依托建设单位，天津大学与中国电子信息产业集团于2017年联手组建国家健康医疗大数据试点工程天津“云脑”中心，中心现已搭建起医疗大数据服务云脑平台，开展医疗数据的远程收集、处理工作，并研发了面向医疗大数据的优化处理和利用技术。在疫情预测预警方面，基于国家相关部门发布的经济行为、人口分布及迁徙等统计数据，集合当前的疫情病例数据，应用人工智能和科学计算技术，“云脑”重点实现了：城市人口流动输入性疫情预警：以日为周期监测城市流入人口的数量、来源分布以及来源城市疫情状况，对各市的输入性疫情进行预测和预警；城市疫情预警：融合经济数据、疫情状况、人口流动分布以及病毒感染特点对未来一周的疫情进行预警；疫情状况与经济行为指数相关度追踪：基于政府部门发布的经济相关数据，分析经济行为与疫情的相关程度，为政府相关部门开展疫情防控工作提供科学参考数据。天津“云脑”在面向新冠肺炎的远程诊疗方面已准备就绪，即将进入临床测试阶段。“云上诊室”基于物联网、远程通信、大数据等技术手段，实时将来自医疗科室、影像科的新冠肺炎患者的诊疗数据经由高速网络同步传输到会诊中心，并可向医疗系统共享疫情医疗数据，集合呼吸科、感染科、内科、重症医学科、反射科等专家进行网络会诊，进而实现专家与病患、专家与医务人员之间异地“面对面”的互动，减少院内聚集性感染，缓解疫情下紧张的医疗资源，为疑似病患提供就诊空间，为确诊患者争取救治时间。“云上诊室”相关成果将用于：远程影像诊断：构建实用高效、稳定可靠的远程医疗影像服务平台，存储区域内的影像资料索引信息，并能够直接调用新冠肺炎的患者信息与CT等影像诊断报告；远程重症监护：实时在线监护新冠肺炎病患信息、影像、视频资料，并通过线上会诊室，对病患出具诊断治疗指导意见；新冠肺炎智能辅助诊断：实时采集病患的生理数据，构建针对新冠肺炎的数据病例库，利用机器学习等技术，辅助临床诊断；提供第三方对接标准接口：为多媒体设备、应用、网络平台等提供第三方的对接标准接口，实现可扩展、模块化。

本研究根据90％脑神经功能正常的人在短时间闭眼后脑电（EEG）中alpha（α）波幅均可明显增强这一普适特征，设计了一套简便易行的基于脑电α波的脑-机接口系统。该系统仅需在操作者头后部放两个脑电检测电极，短暂训练就可以快速而可靠地控制外接机电装置运行开关，还可以扩展为多选项实时控制系统。搭建了闭眼alpha波控制系统，引入开关抑制模块减少误控制，实现了对单个开关的快速可靠控制，经10名操作者试验，激活开关平均时间为2.4秒、平均错误率3％，进一步开发设计了基于计算机LabVIEW平台显示的循环灯选择系统，利用α波控制单个开关的功能，通过四灯循环作为指示菜单，实现了四个目标的α波控制选择。经5名操作者试验，证实每个受试者均只需少数训练时程即可达到10%或更低的错误率。设计了α波机器人控制系统以实现α波对服务机器人的实时控制。经5名操作者参加连续25次随机方向控制实验，平均正确率达到91.2％，再次证实本研究设计的α波的脑-机接口系统进行多选项控制的可实现性和潜在应用价值。如实现系统集成化和便携化，配置适当的控制显示面板，可望进一步开发出专供那些患有全身性重症瘫痪但头脑功能正常的残疾人使用的新型助残轮椅等产品。

基于SSVEP与OSP的混合脑-机接口方法，受试者穿戴好电极帽，将SSVEP-OSP混合范式通过计算机屏幕在受试者面前播放，受试者注视刺激单元中的任意一个，通过采集系统将受试者盯视刺激目标时产生的脑电信号，经脑电采集仪放大、滤波及模数转换后，将数字化的脑电数据输入计算机，然后采用基于典型相关分析的脑电信号特征提取方法对SSVEP特征实现提取及分类识别

开放环境下的网络化复杂系统具有规模大、不确定性高、状态空间不规则的特点。针对此类广泛存在的复杂系统的决策问题，传统方法难以进行统一建模实现智能推理和决策。本项目研究基于开放域知识图谱的类脑决策方法，并推进其在实际场景中的应用。

成果简介：本脑电采集系统利用专用的集成化生物电势测量芯片实现前端模拟信号的调理，具有低噪声、多采样率和高精度的特点，其内置高共模抑制 比且增益可调的放大电路，降低了设备的尺寸和硬件成本。同时，开放式的 CPCI总线提高了系统的可拓展性和灵活性，支持单个或多个板卡同时采集。 每个板卡最多可采集 16 导联的脑电信号，设备支持 4 个板卡共 64 导联脑电 信号同时采集，也可根据需要进一步升级为 

XM-116B头颅骨带脑动脉模型   XM-116B头颅骨带脑动脉模型（颅脑模型）可拆分为11部件，由颅盖、颅底、下颌骨、前叶、顶叶、颞叶、枕叶、脑干、小脑等组成，模型上颌骨和下颌用弹簧连接起来，可以自由活动，颅盖可打开，可观察到颅骨内分解成8部分的脑模型，脑模型上标有脑动脉，该模型完整的展示了头颅骨与脑的相互毗邻关系及颅内外的结构形态和骨性标志。 尺寸：自然大 材质：PVC材料