Project-MONAI / Project-MONAI/tutorials
Add introductory k-space basics tutorial for MRI reconstruction
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 2.5k
- Fork
- 803
- Merge trung bình
- 6 ngày 22 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
Mô tả
Summary
Adds a beginner-friendly introductory tutorial for MRI reconstruction using the fastMRI knee single-coil dataset and MONAI's reconstruction transforms.
Changes
- New notebook:
reconstruction/MRI_reconstruction/tutorials/01_kspace_basics_fastmri_knee.ipynb- Part 1: What is k-space (loading real data, inverse FFT)
- Part 2: Fourier transform connection (low vs. high frequencies)
- Part 3: Undersampling and aliasing artifacts (1x, 2x, 4x, 8x)
- Part 4: Random vs. equispaced masks using
RandomKspaceMaskd/EquispacedKspaceMaskd - Part 5: Full MONAI preprocessing pipeline (
FastMRIReader→CenterSpatialCropd→ReferenceBasedNormalizeIntensityd) - Part 6: Zero-filled reconstruction → deep learning connection
- New README:
reconstruction/MRI_reconstruction/tutorials/README.md - Updated
README.md: Added missing Reconstruction section listing this tutorial plus existingunet_demoandvarnet_demo - Updated
runner.sh: Added notebook todoesnt_contain_max_epochs(no training loop)
Dataset
- Uses fastMRI knee single-coil validation set (non-commercial license)
- Only one
.h5file (~300 MB) required — no need for the full ~1.5 TB brain multi-coil download - Added to
skip_run_papermillvia existing.*MRI_reconstruction.*pattern
Design decisions
- Bridges the gap between newcomers and production tutorials (
unet_demo,varnet_demo) - Uses
CenterSpatialCropdinstead ofReferenceBasedSpatialCropdto handle the k-space (640×368) vs ground truth (320×320) dimension mismatch - No training loop — purely educational, runs without GPU
Test plan
- Notebook runs end-to-end on Google Colab with real fastMRI knee data (
file1000000.h5) - All 5 matplotlib visualizations render correctly
- Pipeline output shapes:
kspace_masked_ifftandreconstruction_escboth(1, 320, 320) - PEP 8 passes via
./runner.sh -t reconstruction/MRI_reconstruction/tutorials/01_kspace_basics_fastmri_knee.ipynb --no-run - Copyright header present with correct formatting
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với reconstruction/MRI_reconstruction/tutorials/01_kspace_basics_fastmri_knee.ipynb và so sánh nó với các tutorial unet_demo và varnet_demo hiện có. Chạy ./runner.sh -t reconstruction/MRI_reconstruction/tutorials/01_kspace_basics_fastmri_knee.ipynb --no-run, sau đó xác thực notebook bằng tệp fastMRI file1000000.h5 trong Colab. Được xem là hoàn tất khi các hình trực quan được render, các shape đầu ra được nêu khớp nhau và các mục trong README và runner.sh được cập nhật.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- jupyter-notebook, pytorch
- Lĩnh vực
- documentation, machine-learning
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 68/100