Note
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Optimization Pulse Stimulus on Nerve
This example is an extension of the Tutorial 5, the optimization formalism used in NRV is illustrated through a detailed example.
The objective of the first optimization problem is to minimize a rectangle pulse stimulus energy required by a LIFE-electrode to trigger a single myelinated fibre.
Note
This example is run with only run on a 30-fibres nerve, for a small optimization (10 PSO particles, 15 iterations). Those parameters could be increase for a more realistic problem.
Placing... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100% 0:00:00
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import nrv
np.random.seed(4444)
if __name__ == '__main__':
# test_name = "Example_"
# dir_res = f"./{test_name}/"
# if not os.path.isdir(dir_res):
# os.mkdir(dir_res)
## Cost function definition
my_cost0 = nrv.cost_function()
# Static context
# nerve_file = dir_res + "nerve.json"
outer_d = 5 # mm
nerve_d = 300 # um
nerve_l = 5000 # um
fasc1_d = 250 # um
fasc1_y = 0
fasc1_z = 0
n_ax1 = 20
nerve_1 = nrv.nerve(length=nerve_l, diameter=nerve_d, Outer_D=outer_d)
nerve_1.verbose = False
fascicle_1 = nrv.fascicle(diameter=fasc1_d, ID=0) #we can add diameter here / no need to call define_circular_contour (not tested)
fascicle_1.fill(n_ax=n_ax1, percent_unmyel=0, M_stat="Ochoa_M", U_stat="Ochoa_U",delta=5)
nerve_1.add_fascicle(fascicle=fascicle_1, y=fasc1_y, z=fasc1_z)
# LIFE in neither of the two fascicles
LIFE_stim0 = nrv.FEM_stimulation()
LIFE_stim0.reshape_nerve(Length=nerve_l)
life_d = 25 # um
life_length = 1000 # um
life_x_0_offset = life_length/2
life_y_c_0 = 0
life_z_c_0 = 0
elec_0 = nrv.LIFE_electrode("LIFE", life_d, life_length, life_x_0_offset, life_y_c_0, life_z_c_0)
dummy_stim = nrv.stimulus()
dummy_stim.pulse(0, 0.1, 10)
LIFE_stim0.add_electrode(elec_0, dummy_stim)
nerve_1.attach_extracellular_stimulation(LIFE_stim0)
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6,6))
nerve_1.plot(ax)
nerve_1.compute_electrodes_footprints()
nerve_1.set_parameters(postproc_script="is_recruited")
static_context = nerve_1.save(save=False, extracel_context=True)
del nerve_1
t_sim = 5
dt = 0.005
kwarg_sim = {
"dt":dt,
"t_sim":t_sim,
"loaded_footprints":True,
}
my_cost0.set_static_context(static_context, **kwarg_sim)
# Context modifier
t_start = 1
I_max_abs = 100
cm_0 = nrv.biphasic_stimulus_CM(start=t_start, s_cathod="0", t_cathod="1", s_anod=0)
my_cost0.set_context_modifier(cm_0)
# Cost evaluation
costR = nrv.recrutement_count_CE(reverse=True)
costC = nrv.stim_energy_CE()
cost_evaluation = costR + 0.01 * costC
my_cost0.set_cost_evaluation(cost_evaluation)
## Optimizer
pso_kwargs = {
"maxiter" : 15,
"n_particles" : 10,
"opt_type" : "local",
"options": {'c1': 0.55, 'c2': 0.55, 'w': 0.75, 'k': 2, 'p': 1},
"bh_strategy": "reflective",
}
pso_opt = nrv.PSO_optimizer(**pso_kwargs)
## Problem definition
my_prob = nrv.Problem()
my_prob.costfunction = my_cost0
my_prob.optimizer = pso_opt
# Optimization
t_end = 0.5
bounds0 = (
(0, I_max_abs),
(0.01, t_end),
)
pso_kwargs_pb_0 = {
"dimensions" : 2,
"bounds" : bounds0,
"comment":"pulse"}
res0 = my_prob(**pso_kwargs_pb_0)
res_sim = res0.compute_best_pos(my_cost0)
# Plot results on master process
fig_costs, axs_costs = plt.subplots(2, 1)
stim = cm_0(res0.x, static_context).extra_stim.stimuli[0]
stim.plot(axs_costs[0])
axs_costs[0].set_xlabel("best stimulus shape")
axs_costs[0].set_xlabel("time (ms)")
axs_costs[0].set_ylabel("amplitude (µA)")
res0.plot_cost_history(axs_costs[1])
axs_costs[1].set_xlabel("optimization iteration")
axs_costs[1].set_ylabel("cost")
fig_costs.tight_layout()
fig_best, ax_best = plt.subplots(figsize=(6,6))
ax_best.set_title("recruited fibers")
res_sim.plot_recruited_fibers(ax_best)
plt.show()
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