BUG: fNIRS `interpolate_bads` copies wrong channel when positions are missing
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評価
調査の方向性
Start in _interpolate_bads_nirs, where the nearest good channel is chosen with np.argmin over distances; the reproduction script in the issue shows the wrong copy. Check the open pull request #14416 first, since it already targets this fix. Done means bad channels without positions become NaN, good channels without positions are never chosen as neighbours, and a ValueError is raised when a positioned bad channel has no good neighbour left.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
For bad channels without positions (NaN or all zero), interpolate_bads warns that their values "will be all NaN". _interpolate_bads_nirs instead picks the nearest channel with np.argmin over the distances, which returns the first NaN index for NaN positions, so the bad channel gets data from an arbitrary channel. All-zero positions give the same result.
import mne
import numpy as np
names = [f"S{i}_D{i} {w}" for i in (1, 2, 3) for w in (760, 850)]
info = mne.create_info(names, 10.0, "fnirs_cw_amplitude")
for ch in info["chs"]:
ch["loc"][:] = np.nan
ch["loc"][9] = 760 if ch["ch_name"].endswith("760") else 850
raw = mne.io.RawArray(np.arange(1, 7)[:, None] * np.ones((6, 5)), info)
raw.info["bads"] = ["S3_D3 760", "S3_D3 850"]
raw.interpolate_bads(origin=(0, 0, 0))
# RuntimeWarning: ... The values of these channels will be all NaN.
print(raw.get_data()[4:, 0]) # [1. 2.]: S1_D1 copied, not NaN
Proposed fix, in _interpolate_bads_nirs:
- Set bad channels without positions to NaN, as the warning says.
- Never pick good channels without positions.
- Raise
ValueErrorwhen a bad channel with a position has no good neighbor left.
- 主要言語
- Python
- スター
- 3.5k
- フォーク
- 1.6k
- 平均マージ
- 1日 3時間
- マージ済み PR（30日）
- 74
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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