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2023年虚拟神经扫描学校-保存日期-Compumedics很高兴于2023年4月24日至29日推出其下一所使用CURRY®9软件的神经扫描学校。培训是一项在线活动。更多信息请点击此处。
2022年癫痫临床治疗研讨会-保存日期-Compumedics很高兴宣布其下一次临床治疗研讨会将于2022年9月26日至30日举行。学校将再次以虚拟形式举行，并以CURRY[…]为特色
升级至CURRY 9-推出下一代Neuroscan CURRY®神经成像软件。CURRY®9是一项重大升级，包括150多项新功能，可增强用户体验，甚至更强大的性能。功能[…]
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4月24日-4月28日SynAmps RT 64通道放大器
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SynAmps RT是Compumedics Neuroscan公司最新的脑电图、ERP和EP放大器之一。RT采用最新的技术，以过去SynAmps系列放大器的质量为基础，并将规格扩展到以前的任何产品之外。
SynAmps RT为放大器技术树立了一个新的标准，提供了一个适合记录从高采样率（20000 Hz）听觉脑干记录和Spike Spindles到CNV和P300的真正直流记录的系统。
SynAmps RT与Micro MagLink RT系统一起，也可作为MRI和MEG记录的推荐平台。SynAmps RT包括时钟同步电路，使放大器能够更精确地与其他设备（如MR扫描仪）同步，而不需要非常快的采集速率。
SynAmps RT可以与CURRY软件结合使用，提供完整的采集和分析系统，也可以与ACCESS SDK结合使用，允许用户自定义软件控制系统并从系统中获取数据。
SynAmps RT也可以与STIM2系统一起使用，用于集成和准确的刺激呈现，或者将接受来自第三方系统的TTL脉冲。
SynAmps RT可以与QuikCap一起使用，以提供快速简单的电极放置，也可以接受任何防触摸电极。栅格、深度和微电极也可以与SynAmps RT一起使用。
SynAmps RT系统具有CE IIb级医疗认证和美国食品药品监督管理局批准。
可移植性和集成性：小包装，大功能
数字放大器通常很小，因此很便携，但便携性也意味着不可预测的环境噪声。SynAmps RT内置技术，即使在最恶劣的电磁场中也能发挥作用。提供定制解决方案，如Mu金属屏蔽，即使在恶劣条件下也能确保数据质量。
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应用：BAEP/ABR EEG EEG和fMRI EEG&MEG EEG&tACS EEG&tDCS EEG和TMS事件相关电位（ERP）诱发电位（EP）高密度EEG研究EEG
类别：放大器
库存单位：9032-0010-01
说明规格相关产品
描述
每个耳机盒的通道计数：64个单极，4个双极，2个高电平
利用最新技术，SynAmps RT允许使用离散单极和双极通道，增强了记录的灵活性。额外的高电平输入被隔离以允许电压电平信号与生理数据合并。将头盒连接在一起可以录制500多个频道。
64通道SynAmps RT脑电图系统有一个流浆箱，总共有70个通道。
还提供了一个完全隔离的可编程双极励磁电源，能够向外部电桥或测量设备提供100mA的+/-10VDC。
最大采样率：每个通道20000所有通道驱动
更快的采样率允许对正在记录的模拟数据进行更精确的采样。听觉脑干反应等信号需要这些更快的速率，而典型的ERP测量则受益于分辨率的提高。
采样方法：所有通道同时采样
目前的技术消除了与采样和保持电路相关的问题。SynAmps RT为每个通道使用专用的24位a到D芯片，通过确保在没有衰减或偏斜的情况下对数据进行更有效的测量，提高了每个样本的分辨率和准确性。
24位分辨率甚至允许精确测量振幅中最细微的差异。
记录带宽：直流至3500赫兹
许多慢电位（即P300、MMN、CNV）具有只能使用直流放大器精确测量的分量。DC放大器也不受AC耦合的滤波器时间常数的影响，该时间常数在伪影之后使记录失真。SynAmps RT范围的高频端可以更准确地记录最快的频率。
主动降噪：利用先进的驱动参考技术
SynAmps RT在安全性和信号质量方面为放大器设计树立了新标准。主动采样环境噪声，并应用反相信号来消除噪声，将CMRR提高到前所未有的水平。这项技术还提供了增强的患者保护。
功能磁共振成像环境中的记录：与Micro MagLink RT系统的集成
在标准记录环境中使用的相同放大器也可以通过与Micro MagLink RT系统的接口用于在MRI中记录EEG数据。SynAmps RT具有足够的输入范围和精度，可以以足够的分辨率对EEG和fMRI伪影进行采样，以去除伪影并确保EEG完好无损。
>10 G Ohm输入阻抗：可获得标准阻抗或快速准备
SynAmps RT允许您根据受试者的情况进行选择，以将头皮电极阻抗准备到科学认可的水平，或者由于时间或受试者限制而使用高阻抗进行记录。这种灵活性使您可以选择最大限度地收集每个受试者的数据，并在情况允许的情况下收集最佳数据。
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