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Data preparation for MAISI tutorial is wrong for non-RAS data
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- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 2.5k
- Forks
- 803
- Ø Merge
- 6 T. 22 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
Beschreibung
In the data preparation, the plain_transforms uses monai.transforms.Orientationd(keys="image", axcodes="RAS"), to reorient the image, but the new dimension is set using plain_transforms({"image": os.path.join(args.data_base_dir, filepath)})["image"].meta["dim"][_i] which has the original dimension, not the new dimension.
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginnen Sie bei generation/maisi/scripts/diff_model_create_training_data.py ungefähr bei Zeile 199 und untersuchen Sie, wie plain_transforms Nicht-RAS-Bilder neu ausrichtet, bevor die Dimension erfasst wird. Überprüfen Sie, dass die für die Vorbereitung der Trainingsdaten verwendete Dimension das neu ausgerichtete Bild widerspiegelt, und führen Sie anschließend die im Tutorial verfügbaren Prüfungen zur Datenvorbereitung aus, um zu bestätigen, dass Nicht-RAS-Eingaben korrekte Dimensionen ergeben.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Klar beschrieben
- Anfängerfreundlichkeit
- 55/100