HOME > EKG/EKG-Monitor >Taschen-EKG-Monitor
| Eigenschaften
Tragbares Design , kompakte Größe mit geringem Gewicht, einfach zu tragen.
Kann über ein externes Gleichstromnetzteil oder eine eingebaute wiederaufladbare Lithiumbatterie mit Strom versorgt werden.
Unterstützt die synchrone Erfassung und Anzeige von 6-Kanal-/12-Kanal- Wellenformen sowie die Herzfrequenzerkennung.
Bietet einen EKG-Algorithmus zur automatischen Analyse der erfassten EKG-Wellenform sowie zur Ausgabe von Messwerten und Diagnoseergebnissen.
Unterstützt den Auto-Modus und den RR-Modus sowie die automatische Schrittmachererkennung und -markierung.
Bietet 4 Sampling-Modi : Vorabtastung, Echtzeit-Sampling, periodische Sampling und Trigger-Sampling.
Unterstützt ADS (Anti-Drifting-System) und EMG- Interferenzen (Elektromyograph).
Frieren Sie die EKG-Wellenform auf dem Bildschirm ein.
Automatische Speicherfunktion : Speichert die EKG-Daten beim Ausdrucken des Berichts.
Unterstützt die drahtlose Übertragung von EKG-Daten über ein WLAN-Netzwerk.
Leicht und tragbar
Etwa so groß wie ein Smartphone,Viatom Taschen-EKG-Gerätist tragbar, leicht und einfach zu bedienen. Das Taschen-EKG-Gerät wiegt nur250g. Im Vergleich zu herkömmlichen schweren EKG-Geräten ist unser kleines EKG eine gute Wahl fürBettseitige Überwachung.
Glasgow-EKG-Interpretationsalgorithmus
Der Glasgow ECG Interpretation Algorithm, der an der University of Glasgow, Großbritannien, entwickelt wurde, ermöglicht die automatisierte Bereitstellung von EKG-Analysen und ergänzt damit die Arbeit eines Arztes. Der Algorithmus berücksichtigt Alter, Geschlecht und Rasse und vergleicht das EKG mit historischen Daten, um zu spezifischen Interpretationen zu gelangen. Der Glasgow ECG Interpretation Algorithm erfüllt alle Anforderungen der IEC 60601-2-51 und der ISO 9001:2008-Normen.
Was macht Glasgow so besonders?
Hilft bei QTc-Messungen und erleichtert die Beurteilung des Herzrisikos.
Äußerst effektiv bei der Interpretation von STEMI (ST-Strecken-Hebungsinfarkt).
V4R kann für Neugeborene und Kinder genutzt werden.
Bietet kurze Diagnoseberichte für Krankenhäuser und detaillierte Berichte für die Primärversorgung.
„Kritische Werte“ in der Diagnoseberichtsvorlage enthalten.
Das Taschen-EKG-Gerät kombiniert vollständige Daten mit hochentwickelten proprietären Algorithmen für eine umfassende statistische Analyse.
Reduzieren Sie EKG-Signalrauschen durch Filter
Vorabtastung, Echtzeitabtastung, periodische Abtastung, ausgelöste Abtastung und automatische RR-Analysemodi ermöglichen verschiedene Messungen.
Driftfilterung, EMG-Filterung, AC-Filterung und Tiefpassfilterung machen das EKG-Signal stabil und rauschfrei und verursachen keine Verzerrungen der natürlichen Form der EKG-Wellenform.
Anwendung
Krankenhäuser
Ländliche und abgelegene Gebiete
Firmenkunden
Heim
Medizinische Grundversorgung
Diagnostiklabore
| Spezifikation
Built-in rechargeable lithium-ion battery | 6000mAh for 24 hours recording |
Display | 4.46 inches, color LCD touch screen
Resolution: 480 × 854 pixels |
Weight | 250g, including the main unit and battery |
Dimensions | 134mm × 74mm × 17mm |
Minimum detectable signal | 20μVp-p |
ECG input signal range | ≤±5mVp-p |
Input impedance | ≥50MΩ (10Hz) |
Calibration voltage | 1mV±5% |
Depolarization voltage | ±500mV |
Noise | ≤30μVp-p |
Pacing pulse display | Pacing pulse with amplitude of 2mV~250mV, duration of 0.1ms~2.0ms, rise time of less than 100µs, and frequency of 100/min can be displayed on the ECG recording. |
Speed | 5mm/s, 6.25mm/s, 10mm/s, 12.5mm/s, 25mm/s, 50mm/s
Accuracy: ±3% |
Lowpass filter | 75Hz, 100Hz, 150Hz, Off |
ADS filter | 0.05Hz, 0.32Hz, 0.67Hz |
EMG filter | 25Hz, 35Hz, 45Hz, Off |
AC filter | 50Hz, 60Hz, Off |
Sensitivity | 2.5mm/mV, 5mm/mV, 10mm/mV, 20mm/mV
Accuracy: ±5% |
Frequency response | 0.05Hz~150Hz, 10Hz |
Time constant | ≥3.2s |
Common mode rejection ratio (CMRR) | ≥100dB (AC filter on) |
Sampling rate | 2000 samples / sec |
Leads | 6/12-lead synchronous acquisition and analysis |
A/D conversion | 24 bits |
HR Measurement range | 30bpm~300bpm |
HR Measurement Method | Peak-peak detection |