Нейрокит
 | |
| Написано в | Питон |
|---|---|
| Операционная система | Все ОС поддерживаются Python |
| Доступно в | Английский |
| Тип | Статистическое программное обеспечение |
| Лицензия | МОЯ лицензия |
| Веб-сайт | github |
NeuroKit ( «nk» ) — это набор инструментов с открытым исходным кодом для обработки физиологических сигналов. [ 1 ] Самая последняя версия NeuroKit2 написана на Python и доступна в репозитории пакетов PyPI . [ 2 ] По состоянию на июнь 2022 года программное обеспечение использовалось в 94 научных публикациях. [ 3 ] NeuroKit2 представлен как одно из самых популярных и удобных для участников программного обеспечения с открытым исходным кодом для нейрофизиологии на основе количества загрузок, количества участников и других GitHub. показателей а . [ 4 ]
История
[ редактировать ]Первая версия NeuroKit была создана как сторонний проект Доминика Маковски в 2017 году. [ 1 ] Он был официально признан устаревшим в 2020 году и был заменен текущей версией NeuroKit2 . С тех пор было выпущено несколько крупных обновлений: [ 5 ]
- 8 февраля 2021 г.: выпуск 0.1.0 совпадает с первой публикацией программного обеспечения.
- 18 мая 2022 г.: выпуск 0.2.0 совпадает с пересмотром документации.
Функции
[ редактировать ]NeuroKit2 включает инструменты для работы с сердечной деятельностью по сигналам электрокардиографии (ЭКГ) и фотоплетизмографии (PPG), электродермальной активности (EDA), дыхания (RSP), электромиографии (ЭМГ) и электроокулографии (ЭОГ). [ 6 ]
Он позволяет рассчитывать показатели вариабельности сердечного ритма (ВСР) и вариабельности дыхания (ВСР). [ 7 ] [ 8 ]
Он также реализует множество различных алгоритмов для обнаружения R-пиков и других волн QRS , включая эффективный собственный детектор R-пиков. [ 9 ] [ 10 ]
Для нейрофизиологических сигналов, таких как ЭЭГ , он поддерживает микросостояний и частотных диапазонов . анализ [ нужна ссылка ]
Он также включает в себя полный набор функций, используемых для фрактальной физиологии , позволяющих вычислять различные меры сложности (включая энтропию и фрактальные размерности ). [ 11 ]
Дизайн
[ редактировать ]Программное обеспечение было разработано так, чтобы оно было доступно пользователям без опыта программирования, с возможностью использования функций высокого уровня для выполнения целых процедур предварительной обработки или анализа. [ 1 ] [ 12 ]
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)
См. также
[ редактировать ]
Другие наборы инструментов с открытым исходным кодом для анализа физиологических сигналов включают:
- Набор инструментов нейрофизиологических биомаркеров (MatLab)
- ЭГЛАБ (МатЛаб)
- MNE-Python (Python)
Примечания
[ редактировать ]- ^ По состоянию на 18 мая 2022 г. GitHub указывает, что пакет имеет 644 звезды, 47 участников и используется в 101 другом приложении с открытым исходным кодом. [ 13 ]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Перейти обратно: а б с Маковски, Доминик; Фам, Тэм; Лау, Зен Дж.; Браммер, Ян К.; Леспинасс, Франсуа; Фам, Хунг; Шельцель, Кристофер; Чен, С.Х. Аннабель (август 2021 г.). «NeuroKit2: набор инструментов Python для обработки нейрофизиологических сигналов» . Методы исследования поведения . 53 (4): 1689–1696. дои : 10.3758/s13428-020-01516-y . ПМИД 33528817 .
- ^ «нейрокит2» . ПиПИ . Проверено 23 марта 2022 г.
- ^ «Статья NeuroKit2 — Статистика» . Исследовательские ворота . Проверено 23 марта 2022 г.
- ^ «НейроКит2 – Популярность» . Гитхаб . февраль 2021 года . Проверено 23 марта 2022 г.
- ^ «Версии NeuroKit2» . Гитхаб . Проверено 18 августа 2022 г.
- ^ Джабер, Далия; Хадж, Хазем; Маалуф, Фади; Эль-Хадж, Вассим (декабрь 2022 г.). «Медицинско-ориентированная разработка объяснимого искусственного интеллекта для прогнозирования стресса на основе физиологических измерений» . BMC Медицинская информатика и принятие решений . 22 (1): 12. дои : 10.1186/s12911-022-01772-2 . ПМЦ 8840288 . ПМИД 35148762 .
- ^ Фам, Тэм; Лау, Дзен Хуэн; Чен, С.Х. Аннабель; Маковски, Доминик (9 июня 2021 г.). «Вариабельность сердечного ритма в психологии: обзор показателей ВСР и руководство по анализу» . Датчики . 21 (12): 3998. Бибкод : 2021Senso..21.3998P . дои : 10.3390/s21123998 . ПМК 8230044 . ПМИД 34207927 .
- ^ Фраш, Мартин Г. (1 января 2022 г.). «Комплексный конвейер оценки ВСР на Python с использованием Neurokit2: приложение для физиологии сна» . МетодыX . 9 : 101782. doi : 10.1016/j.mex.2022.101782 . ПМЦ 9307944 . ПМИД 35880142 .
- ^ Бараинежад, Бардия; Фаллах Шаян, Масуд; Вазифе, Амир Реза; Рашиди, Диба; Сабери Хамедани, Мухаммед; Таволинежад, Хамед; Горджи, Пуя; Размара, Парса; Вазири, Киараш; Вашаи, Дариуш; Фахарзаде, Мохаммед (декабрь 2021 г.). «Разработка и внедрение ЭКГ-патча со сверхнизким энергопотреблением и интеллектуальной облачной платформы» . TechRxiv : 5. doi : 10.36227/techrxiv.17003401 . S2CID 244360958 .
- ^ «Эталон обнаружения R-пика» . Sleepecg.readthedocs.io . Проверено 31 марта 2022 г.
- ^ Маковски, Доминик; Те, Ань Шу; Фам, Тэм; Лау, Дзен Хуэн; Чен, С.Х. Аннабель (27 июля 2022 г.). «Структура хаоса: эмпирическое сравнение показателей сложности фрактальной физиологии с использованием NeuroKit2» . Энтропия . 24 (8): 1036. Бибкод : 2022Entrp..24.1036M . дои : 10.3390/e24081036 . ПМЦ 9407071 . ПМИД 36010700 .
- ^ «Обработка биосигналов для автоматического распознавания эмоций» . Школа БрэйнХак . Проверено 18 мая 2022 г.
- ^ «НейроКит2 – Популярность» . Гитхаб . февраль 2021 года . Проверено 23 марта 2022 г.