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NeuroKit2 生理信号处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

NeuroKit2 提供心电、脑电、皮电、呼吸、肌电、眼电等生理信号的处理与分析流水线，包括清理、心率变异、复杂度与多模态集成，便于心理生理学与临床研究应用。

综合生物信号处理工具包

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NeuroKit2是一个全面的Python生物信号处理工具包，用于分析和处理心电图（ECG）、脑电图（EEG）、皮肤电导（EDA）等多种生理信号。适用于心理生理学研究、复杂信号分析、心血管监测和运动分析等领域的深度数据挖掘。

神经记录数据分析流程

neuropixels-analysis

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这是一个为神经像素高密度电生理记录设计的端到端分析工具包。它基于SpikeInterface的最佳实践，覆盖了完整的分析工作流：包括数据加载（如SpikeGLX, NWB）、预处理、运动/漂移校正、尖峰排序（如Kilosort4）、计算质量指标和精细的单元精修。适用于神经科学研究。

临床深度学习流程工具

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PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。

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