NeuroKit2 – Quy trình nghiên cứu tín hiệu sinh lý

Làm được gì

Hướng dẫn Claude thiết kế, chạy và rà soát pipeline nghiên cứu tín hiệu sinh lý với NeuroKit2 bản ghim 0.2.13.

• Bắt buộc "hợp đồng dữ liệu": tần số lấy mẫu, đơn vị vật lý, gốc thời gian và trôi đồng hồ, mẫu thiếu/bão hòa/phẳng, đơn vị chỉ số sự kiện (mẫu hay giây).
• Thứ tự tiền xử lý cố định: giữ nguyên tín hiệu thô → kiểm tra trục thời gian → cắt tại khoảng trống dài → làm sạch theo modality ở tần số gốc → dò đỉnh/phân rã → kiểm tra chất lượng → sửa đỉnh có ghi log → tính đặc trưng → căn chỉnh lưới thời gian chung → epoch hóa.
• Coi schema là quan sát lúc chạy: ghi lại danh sách cột và khóa info cùng phiên bản, phương pháp, tần số lấy mẫu.
• 6 script CLI đi kèm: sinh dữ liệu tổng hợp, soi tín hiệu, pipeline ECG-HRV, pipeline EDA, lập kế hoạch epoch, kiểm tra manifest đa modality. Chúng chặn URL, symlink, path traversal và yêu cầu cờ --deidentified với dữ liệu thật.
• Rào chắn diễn giải: không coi LF/HF là cân bằng giao cảm–phó giao cảm, PRV từ PPG không thay thế HRV từ ECG, không diễn giải VLF/ULF từ bản ghi ngắn.

Dành cho ai

• Nhà nghiên cứu tâm sinh lý học, khoa học thần kinh nhận thức, thiết bị đeo phân tích ECG/HRV, EDA, hô hấp, EOG/EEG.
• Nghiên cứu sinh và kỹ sư phòng lab cần tính tái lập (ghim phiên bản, ghi môi trường, log loại trừ).
• Data scientist phải review hoặc kiểm toán code NeuroKit2 của người khác.

Không dùng cho chẩn đoán, theo dõi bệnh nhân hay chứng nhận thiết bị y tế. Tuyệt đối không đưa dữ liệu định danh bệnh nhân vào prompt hoặc log.

Ví dụ sử dụng

1. Kiểm tra trước khi tính HRV: "Soi file ECG 250Hz này rồi tính HRV miền thời gian, tần số, phi tuyến" → chạy inspect_signal.py phát hiện thời gian không đơn điệu/đoạn phẳng, sau đó ecg_hrv_pipeline.py, đồng thời cảnh báo nếu bản ghi quá ngắn cho VLF.
2. Chọn cách phân rã EDA: skill nhắc rằng mặc định neurokit dùng high-pass chứ không phải cvxEDA, cvxEDA cần cài cvxopt, và amplitude_min là ngưỡng tương đối chứ không phải µS tuyệt đối.
3. Kiểm toán dữ liệu đa modality: xác thực manifest bằng validate_multimodal.py trước khi gọi bio_process(), tránh NaN do độ dài lệch và kiểm tra điều kiện tính RSA.

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/neurokit2 từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/neurokit2/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.