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Data preparation for MAISI tutorial is wrong for non-RAS data
オープン
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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
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.
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
generation/maisi/scripts/diff_model_create_training_data.py の199行目付近から始め、plain_transforms が非RAS画像を次元の記録前にどのように再配向しているかを調べます。トレーニングデータの準備に使用される次元が再配向後の画像を反映していることを確認し、その後、チュートリアルで利用可能なデータ準備チェックを実行して、非RAS入力が正しい次元を生成することを確認します。
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
- python
- 領域
- machine-learning
- 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
- 明確に書かれている
- 初心者へのやさしさ
- 55/100