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can not edit the inference labels for the radilogy app

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Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
2.5k
Fork
803
Merge medio
6g 22h
PR unite (30g)
3

Descrizione

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:
image

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": {} } }

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia con monailabel_radiology_spleen_segmentation_OHIF.ipynb e riproduci il workflow dell’app indicato utilizzando la configurazione MONAI Label 0.8.1 mostrata. Confronta l’interfaccia disponibile con lo screenshot, concentrandoti sugli strumenti di segmentazione mancanti e sul pannello in alto a sinistra. Il lavoro è completo quando il tutorial espone i controlli necessari per modificare le label di inferenza e i passaggi per la riproduzione sono documentati.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
jupyter-notebook, pytorch
Ambito
frontend
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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