{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "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"
     ]
    }
   ],
   "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"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "comp = \"rsna-pneumonia-detection-challenge\"\n",
    "path = setup_comp(comp, install='fastai \"timm>=0.6.2.dev0\"')"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Classification & Detection"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_path = path/\"stage_2_train_images_subset\"\n",
    "bs = 16\n",
    "epochs = 1\n",
    "# arch = 'resnet26d'\n",
    "arch = 'convnext_tiny_in22k'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<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>"
      ],
      "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",
       "5  00436515-870c-4b36-a041-de91049b9ab4  562.0  152.0  256.0   453.0       1"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "labels = pd.read_csv(path/\"stage_2_train_labels.csv\")\n",
    "# labels = labels.drop_duplicates(\"patientId\")\n",
    "labels.head(6)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "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"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def label_func(fname):\n",
    "    return labels.loc[labels.patientId == fname.name[:-4], \"Target\"].values[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "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"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(array([[0., 0., 0., 0.]]), array([0], dtype=int64))"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "img2bbox[\"0004cfab-14fd-4e49-80ba-63a80b6bddd6\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(array([[264., 152., 213., 379.],\n",
       "        [562., 152., 256., 453.]]),\n",
       " array([1, 1], dtype=int64))"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "img2bbox[\"00436515-870c-4b36-a041-de91049b9ab4\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "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())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dls = dblock.dataloaders(train_path, bs=bs)"
   ]
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "218"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len(dls.train_ds)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "dls.c=2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "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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    "from wwf.vision.object_detection import *"
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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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    "with open('predictions.csv', 'w', newline='') as csvfile:\n",
    "    writer = csv.writer(csvfile)\n",
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