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MAISI Inference

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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 am trying to use MAISI inference and I have a couple of questions.

my pipeline now to generate a segmentation mask to give as input for MAISI inference is:

  1. generate segmentation mask using TotalSegmentatorV2
  2. generate segmentation mask using Visat3D
  3. unify labels (convert TS labels to same values of Vista3D)
  4. generate unified mask to take best segmentation
  5. use MAISI inference

my questions are:

  1. is that pipeline helps to get best results or it has some problems, as I could not neither find in the paper nor documentations how you prepare the segmentation masks.
  2. Important question: both segmentation networks do not provide segmentation masks for air or body regions. I investigated the training dataset and found that the value 200 is assigned to those parts, however I could not find anywhere what is HU threshold you are using, so please also if you can guide onto that part whether where to find it or what is the threshold being used. so if you can advise how you prepare the body segmentation mask with value 200 and integrate with the segmentation masks from the segmentation networks.

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

issue に記載されている MAISI 推論ワークフローから始め、TotalSegmentatorV2 と Visat3D の出力をトレーニングデータセットと比較します。ラベルの統一方法、空気領域または身体領域への値 200 の割り当て方法、使用する HU 閾値を文書化します。マスク準備手順が再現できるほど明確になれば完了です。

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
jupyter-notebook, pytorch
領域
computer-vision, documentation, machine-learning
issue の種類
ドキュメント
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
20/100

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