pycrosaccade

Detect microsaccades

https://github.com/robbertmijn/pycrosaccade

Science Score: 57.0%

This score indicates how likely this project is to be science-related based on various indicators:

✓
CITATION.cff file
Found CITATION.cff file
✓
codemeta.json file
Found codemeta.json file
✓
.zenodo.json file
Found .zenodo.json file
✓
DOI references
Found 4 DOI reference(s) in README
○
Academic publication links
○
Committers with academic emails
○
Institutional organization owner
○
JOSS paper metadata
○
Scientific vocabulary similarity
Low similarity (3.1%) to scientific vocabulary

Last synced: 7 months ago · JSON representation ·

Repository

Detect microsaccades

Basic Info

Host: GitHub
Owner: robbertmijn
Language: AGS Script
Default Branch: main
Size: 13.8 MB

Statistics

Stars: 3
Watchers: 1
Forks: 2
Open Issues: 1
Releases: 2

Created over 3 years ago · Last pushed over 2 years ago

Metadata Files

Readme Citation

pycrosaccade

Detect microsaccades

Installation

Use pip install

> pip install pycrosaccade

Usage

Use in combination with https://github.com/smathot/python-eyelinkparser/tree/master/eyelinkparser

Preprocessing

``` { .python capture } from pycrosaccade import microsaccades, ms_diagnostics from eyelinkparser import parse, defaulttraceprocessor

Parse data as usual

dm = parse( traceprocessor=defaulttraceprocessor( blinkreconstruct=True, downsample=None, mode = "advanced" ) ) ```

Out:

data/sub_1.asc............................................data/sub_2.asc............................................data/sub_3.asc............................................

Microsaccades

For each phase in the experiment, add 5 columns (saccetlist_phase, saccstlist_phase, saccdurlist_phase, saccdistlist_phase, saccfreq_phase)

``` { .python capture} microsaccades(dm)

print(dm.saccstlist_fixation) ```

Out:

Calculating microsaccades in phase "baseline" Calculating microsaccades in phase "feedback" Calculating microsaccades in phase "fixation" Calculating microsaccades in phase "problem" Calculating microsaccades in phase "response" col[[ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [1101. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 487. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 399. 590. nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 613. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [1378. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [1036. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 194. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 785. 898. 1056. 1191. 2360.] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 884. 1068. nan nan nan] [ 663. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 209. nan nan nan nan] [1237. nan nan nan nan] [1268. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 275. nan nan nan nan] [1066. 1552. nan nan nan] [ 143. 779. nan nan nan] [ 705. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 569. 792. 1396. nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 16. nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 91. 609. 738. 1633. 2209.] [ 385. nan nan nan nan] [1558. nan nan nan nan] [ 474. 715. nan nan nan] [ 354. 926. nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 629. 1065. nan nan nan] [1291. 1590. nan nan nan] [ 55. 608. 862. 1088. 1940.] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ 478. 1020. 1177. 2420. nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan] [ nan nan nan nan nan]]

Visualisation

{ .python capture } from matplotlib import pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dm.saccfreq_fixation.mean) fig.savefig('plot.png')

Out:

```

alt text

To compare the results with different parameters, use ms_diagnostics

{ .python capture } microsaccades(dm, varname='default') microsaccades(dm, varname='thres3', msVthres=3)

Out:

Calculating microsaccades in phase "baseline" Calculating microsaccades in phase "feedback" Calculating microsaccades in phase "fixation" Calculating microsaccades in phase "problem" Calculating microsaccades in phase "response" Calculating microsaccades in phase "baseline" Calculating microsaccades in phase "feedback" Calculating microsaccades in phase "fixation" Calculating microsaccades in phase "problem" Calculating microsaccades in phase "response"

{ .python capture } fig, axs = ms_diagnostics(dm, phase='fixation', varname='default') fig.savefig('defaults.png') fig, axs = ms_diagnostics(dm, phase='fixation', varname='thres3') fig.savefig('thres3.png')

Out:

```

alt text

Parameters

TODO (but see functions)

References

Engbert, R., & Kliegl, R. (2003). Microsaccades uncover the orientation of covert attention. Vision Research, 43(9), 1035–1045. https://doi.org/10.1016/S0042-6989(03)00084-1
Liu, B., Nobre, A. C., & Ede, F. van. (2021). Functional but not obligatory link between microsaccades and neural modulation by covert spatial attention. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2021.11.10.468033

Owner

Name: Robbert van der Mijn
Login: robbertmijn
Kind: user

Website: robbertmijn.nl
Twitter: robbertmijn
Repositories: 4
Profile: https://github.com/robbertmijn

Citation (CITATION.cff)

# This CITATION.cff file was generated with cffinit.
# Visit https://bit.ly/cffinit to generate yours today!

cff-version: 1.2.0
title: pycrosaccade
message: >-
  If you use this software, please cite it using these
  metadata.
type: software
authors:
  - family-names: Mijn
    given-names: Robbert
    orcid: 'https://orcid.org/0000-0002-5312-2613'
    name-particle: van der
    email: robbertmijn@gmail.com
repository-code: 'https://github.com/robbertmijn/pycrosaccade'
abstract: Detect microsaccades
version: 0.5.0
date-released: '2023-02-01'

GitHub Events

Total

Watch event: 1

Last Year

Watch event: 1

Committers

Last synced: about 3 years ago

All Time

Total Commits: 30
Total Committers: 1
Avg Commits per committer: 30.0
Development Distribution Score (DDS): 0.0

Top Committers

Name	Email	Commits
robbertmijn	r**n@g**m	30

Issues and Pull Requests

Last synced: 8 months ago

All Time

Total issues: 2
Total pull requests: 2
Average time to close issues: 1 day
Average time to close pull requests: 4 days
Total issue authors: 2
Total pull request authors: 1
Average comments per issue: 0.5
Average comments per pull request: 0.5
Merged pull requests: 1
Bot issues: 0
Bot pull requests: 0

Past Year

Issues: 1
Pull requests: 0
Average time to close issues: N/A
Average time to close pull requests: N/A
Issue authors: 1
Pull request authors: 0
Average comments per issue: 0.0
Average comments per pull request: 0
Merged pull requests: 0
Bot issues: 0
Bot pull requests: 0

View more stats

Top Authors

Issue Authors

olafdimigen (1)
smathot (1)

Pull Request Authors

IvoryYChen (2)

Top Labels

Issue Labels

Pull Request Labels

Packages

Total packages: 1
Total downloads:
- pypi 52 last-month

Total dependent packages: 0
Total dependent repositories: 0
Total versions: 12
Total maintainers: 1

pypi.org: pycrosaccade

Detect microsaccades

Documentation: https://github.com/robbertmijn/pycrosaccade
License: MIT License
Latest release: 0.5.0
published over 2 years ago

Versions: 12
Dependent Packages: 0
Dependent Repositories: 0
Downloads: 52 Last month

Rankings

Dependent packages count: 6.6%

Forks count: 23.2%

Average: 23.6%

Stargazers count: 25.5%

Dependent repos count: 30.6%

Downloads: 32.0%

Maintainers (1)

robbertmijn

Last synced: 8 months ago

Dependencies

pyproject.toml pypi

numpy *
python-datamatrix *

pycrosaccade

Science Score: 57.0%

Repository

Basic Info

Statistics

Metadata Files

README.md

pycrosaccade

Installation

Usage

Preprocessing

Parse data as usual

Microsaccades

Visualisation

Parameters

References

Owner

Citation (CITATION.cff)

GitHub Events

Total

Last Year

Committers

All Time

Top Committers

Issues and Pull Requests

All Time

Past Year

Top Authors

Issue Authors

Pull Request Authors

Top Labels

Issue Labels

Pull Request Labels

Packages

pypi.org: pycrosaccade

Rankings

Maintainers (1)

Dependencies