NeuroKit
न्यूरोकिट ("एन. के".) शारीरिक संकेत प्रसंस्करण के लिए एक खुला स्रोत टूलबॉक्स है। सबसे हालिया संस्करण, न्यूरोकिट2, पायथन में लिखा गया है और यह पी. आई. पी. आई. पैकेज रिपॉजिटरी से उपलब्ध है। जून 2022 तक, सॉफ्टवेयर का उपयोग 94 वैज्ञानिक प्रकाशनों में किया गया था। न्यूरोकिट2 को डाउनलोड की संख्या, योगदानकर्ताओं की संख्या और अन्य गिटहब मेट्रिक्स के आधार पर न्यूरोफिजियोलॉजी के लिए सबसे लोकप्रिय और योगदानकर्ता-अनुकूल ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर में से एक के रूप में प्रस्तुत किया गया है। न्यूरोकिट का पहला संस्करण 2017 में डोमिनिक माकोव्स्की के पीएचडी साइड-प्रोजेक्ट के रूप में बनाया गया था। इसे आधिकारिक तौर पर 2020 में पदच्युत कर दिया गया था और वर्तमान संस्करण, न्यूरोकिट2 द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है। इसके बाद से कुछ प्रमुख अद्यतन जारी किए गए हैंः 08 फरवरी, 2021:0.01 जारी सॉफ्टवेयर के पहले प्रकाशन के साथ मेल खाता है। 18 मई, 2022:0.0 रिलीज प्रलेखन के एक ओवरहाल के साथ मेल खाती है। न्यूरोकिट2 में इलेक्ट्रोकार्डियोग्राफी (ई. सी. जी.) और फोटोप्लेथिस्मोग्राफी (पी. पी. जी.), इलेक्ट्रोडर्मल एक्टिविटी (ई. डी. ए.), रेस्पिरेटरी (आर. एस. पी.), इलेक्ट्रोमायोग्राफी (ई. एम. जी.) और इलेक्ट्रोक्युलोग्राफी (ई. ओ. जी.) संकेतों से हृदय गतिविधि के साथ काम करने के लिए उपकरण शामिल हैं। यह हृदय दर परिवर्तनशीलता (एचआरवी) और श्वसन परिवर्तनशीलता (आरआरवी) मेट्रिक्स की गणना को सक्षम बनाता है। यह आर-शिखर और अन्य क्यू. आर. एस. तरंगों का पता लगाने के लिए विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम भी लागू करता है, जिसमें एक कुशल इन-हाउस आर-शिखर डिटेक्टर भी शामिल है। ई. ई. जी. जैसे न्यूरोफिजियोलॉजिकल संकेतों के लिए, यह माइक्रोस्टेट और फ्रीक्वेंसी बैंड विश्लेषण का समर्थन करता है। इसमें फ्रैक्टल फिजियोलॉजी के लिए उपयोग किए जाने वाले कार्यों का एक व्यापक सेट भी शामिल है, जो जटिलता के विभिन्न उपायों (एन्ट्रापी और फ्रैक्टल आयामों सहित) की गणना की अनुमति देता है। सॉफ्टवेयर को बिना प्रोग्रामिंग अनुभव के उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ होने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिसमें पूरे पूर्व-प्रसंस्करण या विश्लेषण दिनचर्या को चलाने के लिए उच्च-स्तरीय कार्यों का उपयोग करने की संभावना थी। न्यूरोकिट2 को एन. के. के रूप में आयात करें #उदाहरण डेटा डाउनलोड करें = nk.data ("बायो _ इवेंट रिलेटेड _ 100 हर्ट्ज") #डेटा को प्रीप्रोसेस करें (फ़िल्टर करें, शिखर खोजें, आदि) संसाधित डेटा, जानकारी = nk.bio_process (ई. सी. जी. = डेटा ["ई. सी. जी".], आर. एस. पी. = डेटा ["आर. एस. पी".], ई. डी. ए. = डेटा ["ई. डी. ए".], सैंपलिंग _ रेट = 100) #प्रासंगिक विशेषताओं के परिणामों की गणना करें = nk.bio_analyze (संसाधित डेटा, सैंपलिंग _ रेट = 100) शारीरिक संकेतों के विश्लेषण के लिए अन्य ओपन-सोर्स टूलबॉक्स भी देखें जिनमें शामिल हैंः न्यूरोफिजियोलॉजिकल बायोमार्कर टूलबॉक्स (मैटलैब) ई. ई. जी. एल. ए. बी. (मैटलैब) एम. एन. ई.-पायथन (पायथन) नोट्स 18 मई, 2022 तक, गिटहब इंगित करता है कि पैकेज में 644 सितारे, 47 योगदानकर्ता हैं, और संदर्भ पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा) वैज्ञानिक पुस्तकालय न्यूरोइमेजिंग सॉफ्टवेयर मुक्त और मुक्त स्रोत सॉफ्टवेयर