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numpy.linalg.LinAlgError: Matrix is not positive definite

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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

what is this error about? I am getting this error while performing resampling over skull-striped MRI. the code is following:

import monai
import numpy as np
from monai.transforms import LoadImage, Spacing, Compose

# Set the file path to your medical image
image_file_path = r"D:\dataset\01_brainMaskedByDL.nii"

# Use MONAI's LoadImage transform to load the image
loader = LoadImage(image_only=True)
image = loader(image_file_path)

# Print information about the original image
print("Original image shape:", image.shape)
# print("Original image spacing:", loader.metadata["spacing"])


# Set the target spacing for reslicing along the axial dimension
target_spacing = (1.5, 1.5, 3.0)  # Adjust these values according to your requirements

# Use MONAI's Spacing transform for reslicing
reslicer = Spacing(target_spacing, mode="bilinear")
resliced_image = reslicer(image)

# Print information about the resliced image
print("Resliced image shape:", resliced_image.shape)
# print("Resliced image spacing:", reslicer.metadata["spacing"])

# Optionally, you can visualize the original and resliced images
import matplotlib.pyplot as plt

# Plot a single slice from the axial dimension for both the original and resliced images
original_slice = image[image.shape[0] // 2, :, :]
resliced_slice = resliced_image[resliced_image.shape[0] // 2, :, :]

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(original_slice, cmap="gray")
plt.title("Original Image (Axial Slice)")

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(resliced_slice, cmap="gray")
plt.title("Resliced Image (Axial Slice)")

plt.show()

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

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、提供された Python スクリプトを参照された頭蓋骨除去済み MRI で再現し、MONAI Spacing 変換中の失敗を調査します。LoadImage と Spacing のエントリポイントを読み、どの入力またはリサンプリング条件が LinAlgError を発生させるのかを特定します。原因を説明し、検証済みの解決策を特定できれば完了です。

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
numpy, python
領域
computer-vision
issue の種類
バグ
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
25/100

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