Le logiciel d'acquisition de données CURRY 9 X est un outil facile à utiliser et fiable pour l'enregistrement et le traitement en ligne des données EEG. Toutes les fonctions requises pour l'acquisition de données sont prises en charge, par exemple la vérification de l'impédance, le filtrage en ligne, le calcul de la moyenne des événements en temps réel, la correction des artefacts IRMf/TMS en temps réel et bien d'autres encore. Grâce à l'interface TCP/IP, les données sont immédiatement disponibles pour d'autres logiciels (par exemple Matlab) et permettent des applications BCI.
Les fichiers de données CURRY sont entièrement compatibles avec EEGLAB.
Description du logiciel
Le logiciel CURRY Neuroimaging Suite est divisé en plusieurs modules qui peuvent être autonomes ou fonctionner ensemble pour maximiser la flexibilité de votre laboratoire. Le module Acquire and Online Signal Processing comprend toutes les caractéristiques et fonctions principales nécessaires à l'acquisition de données EEG/EP/ERP de haute qualité et au traitement en ligne/en temps réel.
L'acquisition dans CURRY est améliorée par des outils plus faciles, plus flexibles et plus avancés pour le traitement des données en ligne, avec jusqu'à 512 canaux et des taux d'échantillonnage jusqu'à 20 kHz.
CURRY prend en charge l'acquisition de données EEG avec les amplificateurs SynAmps 2/RT, Siesta, NuAmps, Neuvo, Grael et E-Series. Chaque amplificateur dispose de sa propre image de configuration afin de faciliter le réglage du système.
La réduction des artefacts en ligne peut être appliquée simultanément à cinq types d'artefacts, ce qui vous permet de vérifier la qualité des données alors que le sujet est toujours connecté. Les artefacts comprennent les clignements, les artefacts d'impulsion, les artefacts de gradient MR, le ballistocardiogramme et les mauvais blocs. Les méthodes de réduction comprennent la soustraction, la covariance, l'ACP et l'ICA.
Le calcul de la moyenne en ligne est amélioré, avec la possibilité d'extraire les moyennes standard déclenchées par TTL et les moyennes conditionnelles.
---