`read_forward_solution` loses subcortical source spaces

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#14,460 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
55/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Start at mne/forward/forward.py lines 610-612, where read_forward_solution rebuilds fwd['src'], and compare it with the write path; the subcortical IDs (1018) suggest the source-space reading loses the extra surface entries. Trace how setup_subcortical_source_space (#14130) marks those spaces and how src.kind derives subcortical_surf/mixed. Done means the issue's round-trip script prints the expected kinds and IDs, and a forward write/read test is added alongside the existing subcortical tests.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

BUG
Description of the problem

A forward solution built from a subcortical surface source space (`setup_subcortical_source_space, added in #14130) doesn't survive a write/read round trip. The issue seems to be here:

https://github.com/mne-tools/mne-python/blob/main/mne/forward/forward.py#L610-L612

Steps to reproduce
# %% Imports
import tempfile
from pathlib import Path

import mne
from mne.datasets import sample

# %% Setup
data_path = sample.data_path()
subjects_dir = data_path / "subjects"
info = mne.io.read_info(data_path / "MEG" / "sample" / "sample_audvis_raw.fif")
trans = data_path / "MEG" / "sample" / "sample_audvis_raw-trans.fif"
bem = mne.read_bem_solution(subjects_dir / "sample" / "bem" / "sample-5120-bem-sol.fif")

tmp_dir = Path(tempfile.mkdtemp())

# %% Read cortex source space and create subcortical source space.
src_cortex = mne.read_source_spaces(
    subjects_dir / "sample" / "bem" / "sample-oct-6-src.fif"
)
src_subcortical = mne.setup_subcortical_source_space(
    "sample", label="Left-Amygdala", subjects_dir=subjects_dir
)


# %% Define helper function to create a forward solution, write it to disk, and read it back.
def meg_forward_round_trip(src, name):
    fwd = mne.make_forward_solution(
        info, trans, src, bem, meg=True, eeg=False, verbose=False
    )
    print(f"{name} in memory:", fwd["src"].kind, [s["id"] for s in fwd["src"]])

    fname = tmp_dir / f"{name}-fwd.fif"
    mne.write_forward_solution(fname, fwd, verbose=False)

    fwd_read = mne.read_forward_solution(fname, verbose=False)
    ids = [s["id"] for s in fwd_read["src"]]
    try:
        kind = fwd_read["src"].kind
    except RuntimeError as err:
        kind = f"RuntimeError: {err}"
    print(f"{name} read back:", kind, ids)


# %% Subcortical only: expected subcortical_surf [1018], read back as mixed [101].
meg_forward_round_trip(src_subcortical, "subcortical")

# %% Cortex + subcortical: expected mixed [101, 102, 1018], src.kind raises.
meg_forward_round_trip(src_cortex + src_subcortical, "mixed")
Link to data

No response

Expected results

subcortical in memory: subcortical_surf [1018]
subcortical read back: subcortical_surf [1018]
mixed in memory: mixed [101, 102, 1018]
mixed read back: mixed [101, 102, 1018]

Actual results

subcortical in memory: subcortical_surf [1018]
subcortical read back: mixed [101]
mixed in memory: mixed [101, 102, 1018]
mixed read back: RuntimeError: Invalid source space with kinds ['surf', 'surf', 'surf'] [101, 102, 101]

Additional information

A forward I/O round trip should probably be added to the subcortical tests too. Related: #14097, #14130, #14450.

mne.sys_info() output:
Platform Linux-6.17.0-1033-oem-x86_64-with-glibc2.39 (Wayland)
Python 3.13.13 (main, Jun 2 2026, 22:27:49) [Clang 22.1.3 ]
Executable /m/home/home6/69/taivait1/unix/dippa/mne-python/.venv/bin/python
CPU 12th Gen Intel(R) Core(TM) i5-12600K (16 cores)
Memory 31.0 GiB

Core
├☑ mne 1.14.0.dev135+gc16370a2b.d20261027 (development, latest release is 1.13.2)
├☑ numpy 2.5.4 (OpenBLAS 0.3.31.dev with 16 threads via pthreads)
├☑ scipy 1.18.1
└☑ matplotlib 3.11.2 (backend=module://matplotlib_inline.backend_inline)

Numerical (optional)
├☑ scikit-learn 1.9.1
├☑ threadpoolctl 3.7.0
├☑ nibabel 5.4.2
├☑ dipy 1.12.1
├☑ pandas 3.1.0
├☑ h5py 3.16.0
└☐ unavailable numba, nilearn, openmeeg, python-picard, jamica, cupy, h5io

Visualization (optional)
├☑ pyvista 0.49.1 (OpenGL 4.5.0 NVIDIA 580.196.07 via NVIDIA RTX A2000 12GB/PCIe/SSE2)
├☑ pyvistaqt 0.13.1
├☑ vtk 9.7.1
├☑ qtpy 2.4.3 (PySide6=6.12.0)
└☐ unavailable ipympl, pyqtgraph, mne-qt-browser, ipywidgets, trame, trame_client, trame_server, trame_pyvista, trame_vtk, trame_vuetify

Ecosystem (optional)
├☑ mne-bids 0.20.0
├☑ mne-connectivity 0.9.0
├☑ neo 0.14.6
├☑ eeglabio 0.1.4
├☑ edfio 0.4.18
├☑ pybv 0.8.1
├☑ pymef 1.4.8
├☑ defusedxml 0.7.1
└☐ unavailable mne-nirs, mne-features, mne-icalabel, mne-bids-pipeline, autoreject, curryreader, mffpy, antio

Ngôn ngữ chính
Python
Star
3.6k
Fork
1.6k
Merge trung bình
1 ngày 20 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
73

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của mne-tools/mne-python

Tất cả issue của mne-tools/mne-python

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.