詳細介紹
EMSE多通道腦功能成像軟件工具包
在認知神經科學領域，EMSE是世界、功能強大的測量和可視化大腦動力學軟件工具，由Richard E.Greenblatt博士于1990年創建。
作為*的多通道腦功能分析軟件工具包，EMSE包括數據分析、溯源分析、核磁數據分析、圖像處理、空間定位和可視化分析六個模塊，可讀取許多系統的MEG、ERP/EEG和MRI/fMRI/CT等數據，已成為神經科學家、心理學家和臨床研究人員廣泛使用和研究工具。
數據分析模塊
具有用于分析EEG和MEG數據的所有工具，可以進行時域（ERP、ERF）和頻域（事件相關的相干、同步、功率譜等）特征的各種分析，同時具有強大的地形圖分析以及各種數據的統計分析功能。可以對多種放大器采集的腦電數據進行分析（如Neuroscan、SR、BP、EGI、BioSemi等等）。
溯源分析模塊
讀取各種形式的原始MRI數據，采用多種頭部模型，對EEG/ERPs和MEG/ERF的數據（包括時域和頻域信息）均可進行可靠地皮層溯源分析，可輸出各種格式的圖像或視頻結果以及隨時間變化的動態溯源分析結果。
核磁分析模塊
核磁分析模塊可以讀取和整合多種影像數據（fMRI、CT等），具有標準的可視化圖像處理工具。
圖像處理模塊
圖像處理模塊支持大腦皮層信息的自動分割、邊界網格生成和皮質展開，可以輸出3D彩色圖像，并可進行大腦形狀和皮質表面的建模。
空間定位模塊
精確地測量電極的空間位置，簡歷真實的三維頭部模型，可用于MRI重構以及精確地溯源分析。
可視化模塊
可視化模塊可以整合多種數據（包括地形圖、MRI數據和溯源分析結果），生成并可觀看多維空間圖像。
數據處理整體解決方案
l 時頻分析
l SnPM核磁數據分析
l 癲癇棘波快速分析
l 4D皮層重構溯源分析
l 小波變換
l sLORETA/LORETA/多種頭部模型
l 多數據融合（ERPs、MEG、fMRI、Nirs……）
l 分析各種主流腦電設備數據
人機工程、人的失誤與系統安全、人機工效學、工作場所與工效學負荷等
從安全的角度和著眼點，運用人機工程學的原理和方法去解決人機結合面安全問題
人-車-路-環境系統的整體研究，有助于改善駕駛系統設計、提高駕駛安全性、改善道路環境等
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