SiFi Band

Le bracelet EMG multicanal haut de gamme pour la recherche avancée en biomécanique
et en interaction homme-machine.

SiFi Band
Bande EMG multicanal (8 canaux)
Gamme complète de multicapteurs intégrée
Diffusion de données en temps réel
Accès aux données ouvert et sans cloud

Présentation du produit

Le Bracelet SiFi est l’outil de référence pour la biomécanique avancée et l’analyse de l’activité musculaire multi-sites. Son système EMG à huit canaux haute fidélité est conçu spécifiquement pour les applications complexes de reconnaissance gestuelle et de rééducation où une image neuromusculaire complète est essentielle.

Intégré à une gamme complète de capteurs physiologiques et conçu pour une diffusion de données à haut débit et en temps réel, il offre une vue synchronisée inégalée du mouvement humain et de son intentions. Comme tout le matériel SiFi Labs, il offre un accès local complet et illimité à vos données brutes, vous donnant le pouvoir d’être le pionnier de la prochaine génération d’IHM.

Spécifications détaillées

Capteurs

EMG (électromyographie)
8 canaux d'activité musculaire haute fidélité à 1500 Hz
ECG (électrocardiographie)
Activité électrique cardiaque de qualité recherche à 500 Hz
EDA (activité électrodermale)
Mesure l'excitation autonome via l'activité des glandes sudoripares à 50 Hz
PPG (photopléthysmographie)
Multi-longueurs d'onde (bleu, vert, rouge, infrarouge) pour la mesure du pouls et de la SpO2 à 100 Hz
IMU (unité de mesure inertielle)
Accéléromètre et gyroscope à 6 axes pour un suivi précis du mouvement à 100 Hz
Température de la peau
Surveillance continue de la température cutanée périphérique à 1 Hz

Matériel et performances

Batterie
Li-Po 300mAh fournissant jusqu'à 16 heures d'acquisition de données en continu
Retour d'information
Deux LED et un moteur vibrotactile contrôlés indépendamment
Dimensions
20,4 cm x 4,6 cm x 1,3 cm
Poids
62g
Connectivité
Bluetooth Low Energy (BLE) optimisé pour un flux multicanal à haut débit

Voyez les données par vous-même

Ressources

Description Bracelet SiFi
Exemples Bracelet SiFi EMG

Partenaires et collaborateurs

L’accès libre aux signaux bruts nous a permis de contrôler entièrement le traitement et l’analyse, tout en garantissant que toutes les données restent locales, ce qui facilite grandement la conformité au RGPD et les processus d’approbation éthique.

Alexander Refsum Jensenius

Professeur et directeur de MishMash, le Centre pour l'IA et la créativité en Norvège

Recherche sur les instruments de musique basés sur l'EMG impliquant les mouvements humains et l'interaction avec le son.
La plateforme SiFi a permis d’acquérir de nouvelles connaissances sur la manière dont le rythme, le mouvement et les signaux autonomes interagissent, grâce à une synchronisation multicapteurs transparente.

Valentin Bégel

Professeur associé (Support pour le signal, exploration multimodale), Université Paris-Cité

Recherche cognitive-motrice utilisant un capteur multimodal
Grâce au BioPoint, nous pouvons tester de nouveaux paradigmes de traitement des traumatismes, rendus encore plus utiles par la capacité de l’équipe à personnaliser l’appareil en fonction de nos besoins.

Dr Nina Mørkved

Responsable de la recherche et de l'innovation à l'hôpital Helgeland, professeur associé au département de psychologie de l'Université arctique de Norvège

Thérapie axée sur la psychose et les traumatismes.
Nous avions besoin d’un appareil capable de s’adapter à nos besoins en matière de recherche, et non l’inverse. SiFi Labs est en train de nous concevoir une solution sur mesure qui répondra exactement à cette exigence.

Dr Hongchul Sohn

Professeur assistant de recherche, physiothérapie et sciences du mouvement humain, Université Northwestern

Rééducation pédiatrique ; configuration personnalisée des capteurs nécessaire
Pour la première fois, les appareils de SiFi Labs nous permettent d’étudier les réponses autonomes des personnes atteintes de lésions médullaires, tant au-dessus qu’au-dessous du site de la lésion, dans un contexte de rééducation réel.

Dr Thomas Glott

Spécialiste en médecine physique et réadaptation, Hôpital de réadaptation Sunnaas

Exploration clinique précoce de la surveillance physiologique en neuroréadaptation.