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"c:\\Users\\mipbk\\anaconda3\\envs\\myenv\\lib\\site-packages\\torchvision\\io\\image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: [WinError 127] The specified procedure could not be found\n",
" warn(f\"Failed to load image Python extension: {e}\")\n"
]
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"source": [
"try:\n",
" import fastkaggle\n",
"except ModuleNotFoundError:\n",
" !pip install -Uq fastkaggle\n",
"try:\n",
" import tqdm\n",
"except ModuleNotFoundError:\n",
" !pip install tqdm\n",
"try:\n",
" import pydicom\n",
"except ModuleNotFoundError:\n",
" !pip install pydicom\n",
"\n",
"from fastkaggle import *\n",
"from fastai.vision.all import *\n",
"from fastai.medical.imaging import *\n",
"from fastai.data.all import *\n",
"from tqdm.notebook import tqdm\n",
"import pydicom"
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"comp = \"rsna-pneumonia-detection-challenge\"\n",
"path = setup_comp(comp, install='fastai \"timm>=0.6.2.dev0\"')"
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"## Classification & Detection"
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"train_path = path/\"stage_2_train_images_subset\"\n",
"bs = 16\n",
"epochs = 1\n",
"# arch = 'resnet26d'\n",
"arch = 'convnext_tiny_in22k'"
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"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>patientId</th>\n",
" <th>x</th>\n",
" <th>y</th>\n",
" <th>width</th>\n",
" <th>height</th>\n",
" <th>Target</th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>0</th>\n",
" <td>0004cfab-14fd-4e49-80ba-63a80b6bddd6</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>1</th>\n",
" <td>00313ee0-9eaa-42f4-b0ab-c148ed3241cd</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>2</th>\n",
" <td>00322d4d-1c29-4943-afc9-b6754be640eb</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>3</th>\n",
" <td>003d8fa0-6bf1-40ed-b54c-ac657f8495c5</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>4</th>\n",
" <td>00436515-870c-4b36-a041-de91049b9ab4</td>\n",
" <td>264.0</td>\n",
" <td>152.0</td>\n",
" <td>213.0</td>\n",
" <td>379.0</td>\n",
" <td>1</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>5</th>\n",
" <td>00436515-870c-4b36-a041-de91049b9ab4</td>\n",
" <td>562.0</td>\n",
" <td>152.0</td>\n",
" <td>256.0</td>\n",
" <td>453.0</td>\n",
" <td>1</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
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"text/plain": [
" patientId x y width height Target\n",
"0 0004cfab-14fd-4e49-80ba-63a80b6bddd6 NaN NaN NaN NaN 0\n",
"1 00313ee0-9eaa-42f4-b0ab-c148ed3241cd NaN NaN NaN NaN 0\n",
"2 00322d4d-1c29-4943-afc9-b6754be640eb NaN NaN NaN NaN 0\n",
"3 003d8fa0-6bf1-40ed-b54c-ac657f8495c5 NaN NaN NaN NaN 0\n",
"4 00436515-870c-4b36-a041-de91049b9ab4 264.0 152.0 213.0 379.0 1\n",
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"source": [
"labels = pd.read_csv(path/\"stage_2_train_labels.csv\")\n",
"# labels = labels.drop_duplicates(\"patientId\")\n",
"labels.head(6)"
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"def read_dicom_file(fpath):\n",
" dcm = pydicom.read_file(fpath).pixel_array #/ 255\n",
" # dcm = cv2.resize(dcm, (224, 224))#.astype(np.float16)\n",
" img = Image.fromarray(dcm).convert(\"L\")\n",
" return img"
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"def label_func(fname):\n",
" return labels.loc[labels.patientId == fname.name[:-4], \"Target\"].values[0]"
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"def replace_nan_with_zero(x):\n",
" return np.nan_to_num(x, nan=0)\n",
"\n",
"img2bbox = labels.groupby('patientId').apply(lambda o: (\n",
" replace_nan_with_zero(np.transpose(\n",
" [o['x'], o['y'], o['width'], o['height']])),\n",
" o['Target'].values)).to_dict()\n"
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"text/plain": [
"(array([[0., 0., 0., 0.]]), array([0], dtype=int64))"
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"img2bbox[\"0004cfab-14fd-4e49-80ba-63a80b6bddd6\"]"
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"(array([[264., 152., 213., 379.],\n",
" [562., 152., 256., 453.]]),\n",
" array([1, 1], dtype=int64))"
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"img2bbox[\"00436515-870c-4b36-a041-de91049b9ab4\"]"
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"dblock = DataBlock(blocks=(ImageBlock(cls=PILImageBW), BBoxBlock, BBoxLblBlock),\n",
" n_inp=1,\n",
" get_items=get_dicom_files,\n",
" get_x=read_dicom_file,\n",
" get_y=[lambda o: img2bbox[o.name[:-4]][0],\n",
" lambda o: img2bbox[o.name[:-4]][1]],\n",
" splitter=RandomSplitter(),\n",
" item_tfms=Resize(128),\n",
" batch_tfms=aug_transforms())"
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"dls = dblock.dataloaders(train_path, bs=bs)"
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"text/plain": [
"218"
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"len(dls.train_ds)"
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"dls.c=2"
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{
"ename": "RuntimeError",
"evalue": "view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead.",
"output_type": "error",
"traceback": [
"\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
"\u001b[1;31mRuntimeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
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"\u001b[1;31mRuntimeError\u001b[0m: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead."
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"evalue": "view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead.",
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"\u001b[1;31mRuntimeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
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"\u001b[1;31mRuntimeError\u001b[0m: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead."
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"\n",
"# write data to CSV file\n",
"with open('predictions.csv', 'w', newline='') as csvfile:\n",
" writer = csv.writer(csvfile)\n",
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" for row in data:\n",
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