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can not edit the inference labels for the radilogy app

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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:
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": {} } }

コントリビューションガイド

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はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. 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

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