<html>
  <head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    <p>Hi,</p>
    <p>the weights in the eyes are set to zero for TDCS network
      optimization as standard. There is currently no option to include
      the eyes into the optimization. Its a good point, and we will try
      to add it in the future. For now, we can only offer you a hacking
      solution. In the <b>opt_struct.py</b> file in the simnibs
      installation on your computer, <b>lines 2258 ff </b>(see
<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://github.com/simnibs/simnibs/blob/master/simnibs/optimization/opt_struct.py">https://github.com/simnibs/simnibs/blob/master/simnibs/optimization/opt_struct.py</a>):</p>
    <p>        # setting values in eyes to zero<br>
              if np.any(self.mesh.elm.tag1 == 1006):<br>
                  logger.info('setting target values in eyes to zero')<br>
                  if self.lf_type == 'node':<br>
                     
      eye_nodes=np.unique(self.mesh.elm.node_number_list[self.mesh.elm.tag1
      == 1006,:])<br>
                      eye_nodes = eye_nodes[eye_nodes>0]<br>
                     <b> field[eye_nodes-1] = 0.0 # node indices in mesh
        are 1-based</b><br>
                  elif self.lf_type == 'element':<br>
                      <b>field[self.mesh.elm.tag1 == 1006] = 0.0</b><br>
    </p>
    <p>Replace the 0.0 in the bold lines by some negative weights. You
      will have to manually step through a few values to see which one
      work well for you.</p>
    <p>Best,</p>
    <p>Axel</p>
    <p><br>
    </p>
    <p><br>
    </p>
    <p></p>
    <div class="moz-cite-prefix">On 2/12/2021 1:21 PM, Kaiser, Max
      (Stud. FPN / Alumni FPN) wrote:<br>
    </div>
    <blockquote type="cite"
cite="mid:F53924D2-20F5-4340-A860-8E04F5E08143@student.maastrichtuniversity.nl">
      <pre class="moz-quote-pre" wrap="">Hi SimNIBS Team,

I wanted to use the tDCS network optimisation function for a tACS experiment. 
When I run the optimization, the electrodes are clustered around the frontal areas, stimulating the eyes substantially. 
However, the avoid.tissue function only worked for „single-target“ but not for the network-targeted optimisation.
Is there a possibility to implement the avoid function for the network optimisation?

Thank you in advance!

Kind regards,
Max.
_______________________________________________
Simnibs-discuss mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:Simnibs-discuss@drcmr.dk">Simnibs-discuss@drcmr.dk</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://mailman.drcmr.dk/mailman/listinfo/simnibs-discuss">https://mailman.drcmr.dk/mailman/listinfo/simnibs-discuss</a>
</pre>
    </blockquote>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Dr. Axel Thielscher
Associate Professor
Danish Research Center for Magnetic Resonance
Copenhagen University Hospital Hvidovre
DK-2650 Hvidovre, Denmark
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="http://www.drcmr.dk">www.drcmr.dk</a>
&
Department of Health Technology
Technical University of Denmark
DK-2800 Kgs. Lyngby
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.healthtech.dtu.dk/">http://www.healthtech.dtu.dk/</a></pre>
  </body>
</html>