NeuroKit

NeuroKit （ 「nk」 ）是一個用於處理生理信號的開源工具箱。 最新版本NeuroKit2是用Python編寫的，各用戶可從PyPI包的存儲庫中取得。 截至 2022 年 6 月，該軟件已於 94 篇科學學術刊物中使用。 NeuroKit2 也是目前流行且對貢獻者友好的神經生理學開源軟件之一（此說明基於下載數量、貢獻者數量和其他GitHub指標^a ）。

NeuroKit

程式語言	Python
作業系統	所有可以支持Python的電腦作業系統
語言	英語
類型	統計分析軟件
授權條款	MIT許可證
網站	github.com/neuropsychology/NeuroKit （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）

特徵

NeuroKit2 工具箱可用於處理各類生理信號的工具，包括心電圖(ECG) 和光電容積描記(PPG)、皮膚電活動(EDA)、呼吸率(RSP)、肌電圖(EMG) 和眼電圖 (EOG) 等信號。

它可以計算心率變異性(HRV) 和呼吸變異性(RRV) 指標。

它還運用了各種不同的算法來檢測 R 峰和其他QRS 波群，包括高效的內部 R 峰檢測器。

它也可以用於分析EEG等神經生理信號的微狀態和頻帶分析。

它還包括一整套用於分形生理學的函數，可用於計算各種複雜性度量（例如熵和分形維數）。

設計

該軟件旨在供沒有編程經驗的用戶使用，便於用戶使用高級功能來運行整個預處理或分析例程。

import neurokit2 as nk

# Download example data
data = nk.data("bio_eventrelated_100hz")

# Preprocess the data (filter, find peaks, etc.)
processed_data, info = nk.bio_process(ecg=data["ECG"], rsp=data["RSP"], eda=data["EDA"], sampling_rate=100)

# Compute relevant features
results = nk.bio_analyze(processed_data, sampling_rate=100)

其他

其他用於分析生理信號的開源工具箱包括：

• 神經生理學生物標誌物工具箱(MatLab)
• EEGLAB （MatLab）
• MNE-Python (Python)

筆記

^ 截於2022年五月18日, GitHub 承認此軟件已拿到 644顆星, 並擁有47位貢獻者, 及廣用於 101 個不同的開源軟件.