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can not edit the inference labels for the radilogy app
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Descripción
I follow the tutorial monailabel_radiology_spleen_segmentation_OHIF.ipynb and can start the app. When I want to edit the inference labels as shown below:
I can not find the "segmentation" tool buttons and no upleft pannel either.
The info looks like this:
{
"name": "MONAILabel - Radiology (0.8.1)",
"description": "DeepLearning models for radiology",
"version": "0.8.1",
"labels": [
"spleen"
],
"models": {
"segmentation_spleen": {
"type": "segmentation",
"labels": {
"spleen": 1
},
"dimension": 3,
"description": "A pre-trained model for volumetric (3D) segmentation of the spleen from CT image",
"config": {
"device": [
"NVIDIA GeForce RTX 3090:0",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:1",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:2",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:3"
]
}
},
"Histogram+GraphCut": {
"type": "scribbles",
"labels": {
"spleen": 1
},
"dimension": 3,
"description": "A post processing step with histogram-based GraphCut for Generic segmentation",
"config": {
"num_bins": 64,
"lamda": 1,
"sigma": 0.1,
"device": [
"NVIDIA GeForce RTX 3090:0",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:1",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:2",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:3"
]
}
},
"GMM+GraphCut": {
"type": "scribbles",
"labels": {
"spleen": 1
},
"dimension": 3,
"description": "A post processing step with GMM-based GraphCut for Generic segmentation",
"config": {
"num_mixtures": 20,
"lamda": 5,
"sigma": 0.5,
"device": [
"NVIDIA GeForce RTX 3090:0",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:1",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:2",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:3"
]
}
}
},
"trainers": {
"segmentation_spleen": {
"description": "Train Spleen Segmentation Model",
"config": {
"name": "train_01",
"pretrained": true,
"device": [
"NVIDIA GeForce RTX 3090:0",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:1",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:2",
"NVIDIA GeForce RTX 3090:3"
],
"max_epochs": 50,
"early_stop_patience": -1,
"val_split": 0.2,
"train_batch_size": 1,
"val_batch_size": 1,
"multi_gpu": true,
"gpus": "all",
"dataset": [
"SmartCacheDataset",
"CacheDataset",
"PersistentDataset",
"Dataset"
],
"dataloader": [
"ThreadDataLoader",
"DataLoader"
],
"tracking": [
"mlflow",
"None"
],
"tracking_uri": "",
"tracking_experiment_name": ""
},
"labels": {
"spleen": 1
}
}
},
"strategies": {
"random": {
"description": "Random Strategy"
},
"first": {
"description": "Get First Sample"
},
"last": {
"description": "Get Last Sample"
}
},
"scoring": {},
"train_stats": {
"segmentation_spleen": {}
},
"datastore": {
"total": 1,
"completed": 0,
"label_tags": {}
}
}
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza con monailabel_radiology_spleen_segmentation_OHIF.ipynb y reproduce el flujo de trabajo de la aplicación indicado utilizando la configuración de MONAI Label 0.8.1 mostrada. Compara la interfaz disponible con la captura de pantalla, centrándote en las herramientas de segmentación que faltan y en el panel superior izquierdo. Se considera terminado cuando el tutorial expone los controles necesarios para editar las etiquetas de inferencia y los pasos de reproducción están documentados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, pytorch
- Área
- frontend
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100