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Smart Multi-Parameter Training with the IFEN Pro-Z Protocol
Der IFEN Pro-Z-Protocol stellt einen bedeutenden Fortschritt im automatisierten Z-Score-Neurofeedback-Training dar und wurde speziell für den Einsatz mit BrainAvatar- und Atlantis-Systemen entwickelt. Das von Thomas Feiner und der IFEN-Abteilung Neuroscience entwickelte Protokoll vereinfacht das Monitoring komplexer Daten, indem es die Schwellenwerte über 32 einzelne Algorithmen hinweg automatisch anpasst. Es umfasst Absolute Power, Relative Power, Kohärenz, Asymmetrie und Phasenverzögerung (Phase Lag) und bietet damit eine umfassende Trainingsumgebung. Für Anwenderinnen und Anwender bedeutet dies eine Verlagerung von manuellen technischen Anpassungen hin zu einem stärkeren Fokus auf den Trainingsprozess der Klientin bzw. des Klienten – bei hoher technischer Präzision und einer konsistenten Umsetzung im Praxisalltag.
Das Pro-Z-Protokoll ist ausschließlich für Ausbildungs- und Forschungszwecke bestimmt (z. B. Training/Visualisierung von EEG-Mustern). Es ist vom Hersteller nicht für medizinische Zwecke vorgesehen und ist kein Medizinprodukt im Sinne der MDR (EU) 2017/745. Nicht zur Diagnose, Überwachung, Behandlung oder für klinische Entscheidungsfindungen bestimmt. Nur zur Anwendung durch geschultes Fachpersonal. Soweit gesetzlich zulässig, wird die Haftung für indirekte oder Folgeschäden ausgeschlossen, einschließlich entgangener Gewinne oder Datenverluste.
Dieses Produkt ist ausschließlich für den professionellen Einsatz bestimmt. Der Erwerb und die Anwendung setzen fachliche Kenntnisse voraus. Mit dem Kauf bestätigen Sie, dass Sie dieses Produkt ausschließlich für berufliche Zwecke verwenden und die erforderlichen Qualifikationen besitzen.
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Alle Preise inkl. 19 % deutscher MwSt. Für Geschäftskunden aus der EU wird die MwSt. im Checkout nach Eingabe einer gültigen USt-IdNr. automatisch entfernt (Reverse-Charge).
• Automatische Anpassung der Schwellenwerte für alle 32 Messgrößen gleichzeitig.
• Umfassendes Monitoring von absoluter/relativer Power, Kohärenz und Phase.
• Dynamisches Gewichtungssystem zur Fokussierung auf die jeweils relevantesten Trainingsparameter.
• Entwickelt auf Basis von über 20 Jahren Praxiserfahrung durch QEEG-Expert:innen am IFEN.
• Optimierter Workflow für hochfrequente Praxisumgebungen und Forschung.
Wie funktioniert das automatische Thresholding?
Das Pro-Z-Protokoll nutzt 32 Algorithmen, um Signalabweichungen gegenüber einer normativen Datenbank in Echtzeit zu bewerten. Dabei werden die Schwellenwerte automatisch enger oder weiter gestellt, um eine optimale Feedback-Dichte aufrechtzuerhalten.
Ist eine spezielle Schulung für das Pro-Z-Protokoll erforderlich?
Auch wenn das Protokoll automatisiert ist, empfehlen wir eine grundlegende Schulung über IFEN, um die zugrunde liegenden QEEG-Konzepte zu verstehen und eine professionelle Anwendung sicherzustellen.
Kann ich dieses Protokoll für Forschungszwecke einsetzen?
Ja. Die hohe technische Präzision und die standardisierten Z-Score-Metriken machen es zu einem wertvollen Tool für Forschende, die Variabilität von Gehirnzuständen und Selbstregulation untersuchen.
Welche Hardware ist kompatibel?
Das Protokoll ist speziell für den Einsatz mit BrainMaster-Atlantis- und Discovery-Verstärkern optimiert, die mit der BrainAvatar-Software betrieben werden.
Worin unterscheidet sich Pro-Z von Standard-Z-Score-Training?
Die Pro-Z-Variante nutzt das proprietäre IFEN Smart-Weighting. Dadurch kann der Trainingsprozess stabiler werden, weil der Fokus auf den statistisch signifikantesten Abweichungen liegt.
1. Setup & Integration
Implementieren Sie das Pro-Z-Protokoll in Ihre bestehende BrainAvatar-Softwareumgebung über einen geführten Installationsprozess.
2. Protokollkonfiguration
Wählen Sie die Zielparameter aus oder nutzen Sie die automatische Gewichtung, um das Training an die individuellen Selbstregulationsziele anzupassen.
3. Training & Monitoring
Beobachten Sie die Gehirnwellenaktivität in Echtzeit, während das System die Schwellenwerte dynamisch auf Basis interner Konsistenz und statistischer Normwerte anpasst.