AllenNeuralDynamics / AllenNeuralDynamics/aind-fip-dff

Revisit brightfit init values and bounds

Đang mở
#90 1 bình luận 0 reaction 1 người được giao Được @j-friedrich nhận Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Python
Star
0
Fork
1
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

## Summary

Pulled real `tc_brightfit` ('bright' method) baseline-fit parameters directly
from AIND DocDB `quality_control` records for 10,401 fiber photometry
data assets (no raw traces needed — the fitted parameters are already stored
per ROI/channel). Used this to calibrate bleaching-rate assumptions in
`F0_OLS_vs_IRLS_vs_quantile-fit.ipynb` and to sanity-check the `tc_brightfit`
fitting code itself. Script: `pull_brightfit_params.py`.

## Method

- Filtered DocDB for `derived`-level, `fib`-modality, `behavior`-named assets.
- Extracted every `(asset, ROI, channel)` row's `b_inf/b_slow/b_fast/b_rapid/
b_bright/t_slow/t_fast/t_rapid/t_bright` from each session's stored
`Preprocessing using method 'bright'` QC evaluation.
- Derived `pct_decline = 1 − F0(session_end)/F0(0)` from the fitted curve
directly (`session_end` taken from the QC `Session length >15min` metric).
- Sanity-filtered before summarizing: `b_inf>0`, `60s
Image

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Đánh giá

Issue này chưa được đánh giá.

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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