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samhughess · Apr 28, 2024 · 1bab122 · 1bab122
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diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store
diff --git a/nnunetv2/.DS_Store b/nnunetv2/.DS_Store
diff --git a/nnunetv2/dataset_conversion/dataset.json b/nnunetv2/dataset_conversion/dataset.json
@@ -7,5 +7,5 @@
         "label": 0
     },
     "numTraining": 257,
-    "file_ending": ".json"
+    "file_ending": ".mha"
 }
diff --git a/nnunetv2/dataset_conversion/generate_dataset_json.py b/nnunetv2/dataset_conversion/generate_dataset_json.py
@@ -102,9 +102,218 @@ def generate_dataset_json(output_folder: str,
     save_json(dataset_json, join(output_folder, 'dataset.json'), sort_keys=False)
 
 output_folder = "/Users/samanthahughes/nnUNet/nnunetv2/nnuNet_raw/Dataset011_LS"
-channel_names = {0: 'T1', 1:'CT'}
-labels= {1: 0}
-num_training_cases= 257
-file_ending= "target"
+channel_names = {0: 'T1'}
+labels= {'background': 0,
+'label1': 1,
+ 'label2': 2,
+ 'label3': 3,
+ 'label4': 4,
+ 'label5': 5,
+ 'label6': 6,
+ 'label7': 7,
+ 'label8': 8,
+ 'label9': 9,
+ 'label10': 10,
+ 'label11': 11,
+ 'label12': 12,
+ 'label13': 13,
+ 'label14': 14,
+ 'label15': 15,
+ 'label16': 16,
+ 'label17': 17,
+ 'label18': 18,
+ 'label19': 19,
+ 'label20': 20,
+ 'label21': 21,
+ 'label22': 22,
+ 'label23': 23,
+ 'label24': 24,
+ 'label25': 25,
+ 'label26': 26,
+ 'label27': 27,
+ 'label28': 28,
+ 'label29': 29,
+ 'label30': 30,
+ 'label31': 31,
+ 'label32': 32,
+ 'label33': 33,
+ 'label34': 34,
+ 'label35': 35,
+ 'label36': 36,
+ 'label37': 37,
+ 'label38': 38,
+ 'label39': 39,
+ 'label40': 40,
+ 'label41': 41,
+ 'label42': 42,
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+ 'label46': 46,
+ 'label47': 47,
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+ 'label50': 50,
+ 'label51': 51,
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+ 'label58': 58,
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+ 'label63': 63,
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+ 'label67': 67,
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+ 'label120': 120,
+ 'label121': 121,
+ 'label122': 122,
+ 'label123': 123,
+ 'label124': 124,
+ 'label125': 125,
+ 'label126': 126,
+ 'label127': 127,
+ 'label128': 128,
+ 'label129': 129,
+ 'label130': 130,
+ 'label131': 131,
+ 'label132': 132,
+ 'label133': 133,
+ 'label134': 134,
+ 'label135': 135,
+ 'label136': 136,
+ 'label137': 137,
+ 'label138': 138,
+ 'label139': 139,
+ 'label140': 140,
+ 'label141': 141,
+ 'label142': 142,
+ 'label143': 143,
+ 'label144': 144,
+ 'label145': 145,
+ 'label146': 146,
+ 'label147': 147,
+ 'label148': 148,
+ 'label149': 149,
+ 'label150': 150,
+ 'label151': 151,
+ 'label152': 152,
+ 'label153': 153,
+ 'label154': 154,
+ 'label155': 155,
+ 'label156': 156,
+ 'label157': 157,
+ 'label158': 158,
+ 'label159': 159,
+ 'label160': 160,
+ 'label161': 161,
+ 'label162': 162,
+ 'label163': 163,
+ 'label164': 164,
+ 'label165': 165,
+ 'label166': 166,
+ 'label167': 167,
+ 'label168': 168,
+ 'label169': 169,
+ 'label170': 170,
+ 'label171': 171,
+ 'label172': 172,
+ 'label173': 173,
+ 'label174': 174,
+ 'label175': 175,
+ 'label176': 176,
+ 'label177': 177,
+ 'label178': 178,
+ 'label179': 179,
+ 'label180': 180,
+ 'label181': 181,
+ 'label182': 182,
+ 'label183': 183,
+ 'label184': 184,
+ 'label185': 185,
+ 'label186': 186,
+ 'label187': 187,
+ 'label188': 188,
+ 'label189': 189,
+ 'label190': 190,
+ 'label191': 191,
+ 'label192': 192,
+ 'label193': 193,
+ 'label194': 194,
+ 'label195': 195,
+ 'label196': 196,
+ 'label197': 197,
+ 'label198': 198,
+ 'label199': 199,
+ 'label200': 200,
+ 'label201': 201,
+ 'label202': 202,
+ 'label203': 203,
+ 'label204': 204,
+ 'label205': 205,
+ 'label206': 206,
+ 'label207': 207,
+ 'label208':208,
+ 'label209':209}
+num_training_cases= 360
+file_ending= ".mha"
 
 generate_dataset_json(output_folder, channel_names, labels, num_training_cases, file_ending)
diff --git a/nnunetv2/dataset_conversion/type_conversion.py b/nnunetv2/dataset_conversion/type_conversion.py
@@ -19,19 +19,28 @@
             validation.append(id)
 
 
-source_dir = '/Users/samanthahughes/nnUNet/nnunetv2/nnuNet_raw/Dataset011_LS/labelsTr'
+source_dir = '/Users/samanthahughes/nnUNet/nnunetv2/nnuNet_raw/Dataset011_LS/masks'
 base_dir = '/Users/samanthahughes/nnUNet/nnunetv2/nnuNet_raw/Dataset011_LS/labelsTr'
+other = '/Users/samanthahughes/nnUNet/nnunetv2/nnuNet_raw/Dataset012_target/labelsTr'
 
 files = [f for f in os.listdir(source_dir) if os.path.isfile(os.path.join(source_dir, f))]
-print(files)
+f2 = [f for f in os.listdir(base_dir) if os.path.isfile(os.path.join(base_dir, f))]
+print(len(f2), len(files))
+test = []
+test2 = []
 for file in files:
     name, extension = file.split('.')
-    print(extension)
-    if name not in validation:
-        continue
-    new_dir = os.path.join(base_dir, 'source')
-    os.makedirs(new_dir, exist_ok=True)
+    if name in training:
+        test.append(file)
+        shutil.move(os.path.join(source_dir, file), os.path.join(base_dir, file))
+    if name in validation:
+        test2.append(file)
+        shutil.move(os.path.join(source_dir, file), os.path.join(other, file))
 
-    shutil.move(os.path.join(source_dir, file), os.path.join(new_dir, file))
+print(len(test), len(test2))
+    #new_dir = os.path.join(base_dir, 'source')
+    #os.makedirs(new_dir, exist_ok=True)
+
+    #shutil.move(os.path.join(source_dir, file), os.path.join(new_dir, file))
 
 print("Files sorted by extension.")
diff --git a/nnunetv2/evaluation/find_best_configuration.py b/nnunetv2/evaluation/find_best_configuration.py
@@ -24,6 +24,7 @@
 
 
 def filter_available_models(model_dict: Union[List[dict], Tuple[dict, ...]], dataset_name_or_id: Union[str, int]):
+    print(model_dict)
     valid = []
     for trained_model in model_dict:
         plans_manager = PlansManager(join(nnUNet_preprocessed, maybe_convert_to_dataset_name(dataset_name_or_id),
@@ -325,7 +326,7 @@ def accumulate_crossval_results_entry_point():
 
 
 if __name__ == '__main__':
-    find_best_configuration(4,
+    find_best_configuration(11,
                             default_trained_models,
                             True,
                             8,

diff --git a/nnunetv2/imageio/nibabel_reader_writer.py b/nnunetv2/imageio/nibabel_reader_writer.py
@@ -31,7 +31,8 @@ class NibabelIO(BaseReaderWriter):
     supported_file_endings = [
         '.nii.gz',
         '.nrrd',
-        '.target'
+        '.target',
+        '.mha'
     ]
 
     def read_images(self, image_fnames: Union[List[str], Tuple[str, ...]]) -> Tuple[np.ndarray, dict]:

diff --git a/nnunetv2/imageio/reader_writer_registry.py b/nnunetv2/imageio/reader_writer_registry.py
@@ -19,7 +19,6 @@
     NibabelIOWithReorient
 ]
 
-
 def determine_reader_writer_from_dataset_json(dataset_json_content: dict, example_file: str = None,
                                               allow_nonmatching_filename: bool = False, verbose: bool = True
                                               ) -> Type[BaseReaderWriter]:

diff --git a/nnunetv2/imageio/simpleitk_reader_writer.py b/nnunetv2/imageio/simpleitk_reader_writer.py
@@ -23,7 +23,8 @@ class SimpleITKIO(BaseReaderWriter):
     supported_file_endings = [
         '.nii.gz',
         '.nrrd',
-        '.target'
+        '.target',
+        '.mha'
     ]
 
     def read_images(self, image_fnames: Union[List[str], Tuple[str, ...]]) -> Tuple[np.ndarray, dict]:

diff --git a/nnunetv2/nnUNet_preprocessed/.DS_Store b/nnunetv2/nnUNet_preprocessed/.DS_Store
diff --git a/nnunetv2/nnUNet_preprocessed/Dataset011_LS/.DS_Store b/nnunetv2/nnUNet_preprocessed/Dataset011_LS/.DS_Store