SignalSolutions,LLC专注于动物研究的非侵入性解决方案。我们的集成传感器、硬件和软件系统简化了研究。所述PiezoSleep系统是基于动物的运动和行为，用于自动化高通量在小鼠和大鼠的睡眠和觉醒的研究，而不需要外科植入的EEG记录。完整的系统包括用于数据采集和分析的笼子、传感器、硬件和软件，并且易于扩展，每个系统从几只动物到多达八十只，允许连续数天或数周的睡眠跟踪。PiezoSleep系统独特地实现非侵入性实时睡眠反馈控制，以提高实验模型，如睡眠中断，睡眠呼吸暂停的间歇性缺氧模型，光遗传学应用。SleepStats软件为睡眠/觉醒提供自动评分，与人工评分的 EEG 相比，只有 7% 的差异！南昌无创睡眠监测系统研究
因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统不仅关注实验动物的行为和生理状态，还致力于提高实验动物的福利和保护。该系统采用了非侵入性的监测方式，避免了手术操作对实验动物造成的伤害和应激反应。这有助于减少实验动物的痛苦和苦难，提高实验动物的生存质量。此外，因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统还符合国际上对于实验动物保护的法规和标准。该系统的设计和使用遵循了3R原则（替代、减少、优化），确保了实验过程的科学性和人道性。这有助于推动科研领域的进步和发展，同时也有利于提高公众对科研领域的信任和支持。总之，因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统是一款先的产品，具有广泛的应用前景和市场潜力。该产品的推出将为科研人员提供更加准确、可靠的实验数据，同时也有助于提高实验动物的福利和保护。我们相信，随着科技的不断发展和社会对动物福利的关注度不断提高，因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统将会在科研领域发挥更加重要的作用。
青岛无创睡眠监测系统系统脑电图和肌电图电极通过手术植入小鼠体内，压电传感器放置在每个笼子的地板上。
SignalSolutions分析软件SleepStatsDataExplorer使用统计方法将从压电传感器收集的数据分为2种状态，即“睡眠”和“觉醒”。使用从数据中提取的一组特征将其分为“睡眠”或“觉醒”来完成分类。通过对小鼠进行同步脑电图(EEG)和无创睡眠记录来测试我们分类的准确性。脑电图和肌电图电极通过手术植入小鼠体内，压电传感器放置在每个笼子的地板上。从20只小鼠身上同时收集了24小时的EEG、肌电图(EMG)和压电数据。两名训练有素的人工睡眠评分员使用EEG和EMG数据将24小时的数据标记为“睡眠”或“觉醒”。人工脑电图评分仍然被认为是衡量啮齿动物睡眠的黄金标准。表1(见下页)显示了我们的分类器对人类评分睡眠的预测性能。
因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统是如何工作的呢？首先，这款系统会发出一种特殊的光线，这种光线能够透过实验动物的皮毛，捕捉到他们的心跳和呼吸。然后，这些数据会被仪器自动记录下来，并通过无线传输方式发送给研究人员。研究人员可以通过电脑或手机随时查看这些数据，了解实验动物的睡眠情况。除了提供连续的监测数据外，这款无创睡眠监视系统还具备强大的数据分析功能。它可以自动计算出实验动物的睡眠时间、睡眠深度以及心率等重要指标。这些数据可以帮助研究人员更好地理解实验动物的生理和行为特征，从而更好地进行科学实验。此外，因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统还具有很高的灵敏度和准确性。它可以捕捉到实验动物微小的生理变化，从而确保实验数据的客观性和准确性。这一点对于科研人员来说非常重要，因为准确的实验数据是他们进行科学研究的基石。PiezoSleep无创睡眠监测系统将高精度传感器、 数据采集盒和自动睡眠/清醒的软件集成在一起。
因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司一直致力于为科研人员提供前沿、便捷的实验动物监测方案。在睡眠研究领域，该公司推出了一种无创睡眠监视系统，该系统专门针对实验动物设计，让科研人员能够准确地掌握实验动物的睡眠状态。该无创睡眠监视系统采用了先进的生物信号采集技术，可以实时监测实验动物的生理信号，包括心率、呼吸等。同时，通过特定的算法，系统能够准确地识别实验动物的睡眠状态，包括浅睡、深睡以及REM睡眠等。这种无创监测方式避免了传统有创监测方法给实验动物带来的痛苦和应激反应，充分体现了对实验动物的关爱和尊重。此外，因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统还具有高精度、高稳定性以及高自动化的特点。该系统可以与公司的其他实验设备无缝对接，实现数据的实时共享和自动化分析。这不仅提高了科研的效率，也为科研人员提供了更加准确、可靠的数据支持。无创睡眠监测系统在大规模敲除筛选（komp2）实验中具有高准确率，对睡眠和行为研究有意义。动物无创睡眠监测系统系统
使用PiezoSleep的SleepStats软件对睡眠/觉醒分类的 EEG 的验证实验。南昌无创睡眠监测系统研究
研究发现，SleepStats分析软件从数据信号中提取特征信息，将数据分为“睡眠”和“觉醒”两种状态。将分类器的结果与脑电图/肌电图的金标准方法进行对比验证。同时记录20只小鼠24小时的压电信号和脑电图/肌电图数据。脑电图/肌电图数据由两名训练有素的评分员单独评分，并与睡眠统计数据生成的睡眠/清醒评分进行比较。系统灵敏度在睡眠和清醒时分别为91.4%和92.3%。PiezoSleep无创睡眠监测系统灵敏度：在睡眠时：91.4％在清醒时：92.3%南昌无创睡眠监测系统研究
