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can not edit the inference labels for the radilogy app
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- Jupyter Notebook
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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:
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
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
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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