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can not edit the inference labels for the radilogy app
まだ誰も着手していません。
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 803
- 平均マージ
- 6日 22時間
- マージ済み PR(30日)
- 3
説明
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": {}
}
}
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
まず monailabel_radiology_spleen_segmentation_OHIF.ipynb から始め、表示されている MONAI Label 0.8.1 の設定を使って、報告されているアプリのワークフローを再現します。利用可能なインターフェースをスクリーンショットと比較し、不足しているセグメンテーションツールと左上のパネルに注目します。完了条件は、チュートリアルで推論ラベルを編集するために必要なコントロールが利用でき、再現手順が文書化されていることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- jupyter-notebook, pytorch
- 領域
- frontend
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 35/100