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Add dataset/plans/fingerprint/eval summary JSONs for Dataset005 and Dataset007

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27
+ "reference": "Mahmoud E, Gass J, Dhemesh Y, Greaser J, Pogorzelski K, Isufi E, Garrett F, Thacker J, Tahon NH, Sinclair J, Layfield L. MU-Glioma Post: A comprehensive dataset of automated MR multi-sequence segmentation and clinical features. Scientific data. 2025 Nov 20;12(1):1847.",
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18
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22
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23
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25
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+ },
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31
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67
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5713
+ ],
5714
+ [
5715
+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
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+ ],
5719
+ [
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+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5723
+ ],
5724
+ [
5725
+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
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+ ],
5729
+ [
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+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
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+ ],
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+ [
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+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5738
+ ],
5739
+ [
5740
+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
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+ ],
5744
+ [
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+ ],
5749
+ [
5750
+ 1.0,
5751
+ 1.0,
5752
+ 1.0
5753
+ ],
5754
+ [
5755
+ 1.0,
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5757
+ 1.0
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+ ],
5759
+ [
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+ ],
5764
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5767
+ 1.0
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+ ],
5769
+ [
5770
+ 1.0,
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5774
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+ 1.0,
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+ 1.0
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+ ],
5779
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5780
+ 1.0,
5781
+ 1.0,
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+ 1.0
5783
+ ],
5784
+ [
5785
+ 1.0,
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+ 1.0,
5787
+ 1.0
5788
+ ],
5789
+ [
5790
+ 1.0,
5791
+ 1.0,
5792
+ 1.0
5793
+ ],
5794
+ [
5795
+ 1.0,
5796
+ 1.0,
5797
+ 1.0
5798
+ ],
5799
+ [
5800
+ 1.0,
5801
+ 1.0,
5802
+ 1.0
5803
+ ],
5804
+ [
5805
+ 1.0,
5806
+ 1.0,
5807
+ 1.0
5808
+ ],
5809
+ [
5810
+ 1.0,
5811
+ 1.0,
5812
+ 1.0
5813
+ ],
5814
+ [
5815
+ 1.0,
5816
+ 1.0,
5817
+ 1.0
5818
+ ],
5819
+ [
5820
+ 1.0,
5821
+ 1.0,
5822
+ 1.0
5823
+ ],
5824
+ [
5825
+ 1.0,
5826
+ 1.0,
5827
+ 1.0
5828
+ ],
5829
+ [
5830
+ 1.0,
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+ 1.0,
5832
+ 1.0
5833
+ ],
5834
+ [
5835
+ 1.0,
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+ 1.0,
5837
+ 1.0
5838
+ ],
5839
+ [
5840
+ 1.0,
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+ 1.0
5843
+ ],
5844
+ [
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+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5848
+ ],
5849
+ [
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+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5853
+ ],
5854
+ [
5855
+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5858
+ ],
5859
+ [
5860
+ 1.0,
5861
+ 1.0,
5862
+ 1.0
5863
+ ],
5864
+ [
5865
+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5868
+ ],
5869
+ [
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+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5873
+ ],
5874
+ [
5875
+ 1.0,
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+ 1.0,
5877
+ 1.0
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+ ],
5879
+ [
5880
+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
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+ ],
5884
+ [
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+ 1.0
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+ ],
5889
+ [
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+ 1.0,
5891
+ 1.0,
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+ 1.0
5893
+ ],
5894
+ [
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+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5898
+ ],
5899
+ [
5900
+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
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+ ],
5904
+ [
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+ 1.0,
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+ 1.0,
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+ 1.0
5908
+ ],
5909
+ [
5910
+ 1.0,
5911
+ 1.0,
5912
+ 1.0
5913
+ ],
5914
+ [
5915
+ 1.0,
5916
+ 1.0,
5917
+ 1.0
5918
+ ],
5919
+ [
5920
+ 1.0,
5921
+ 1.0,
5922
+ 1.0
5923
+ ],
5924
+ [
5925
+ 1.0,
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+ 1.0,
5927
+ 1.0
5928
+ ],
5929
+ [
5930
+ 1.0,
5931
+ 1.0,
5932
+ 1.0
5933
+ ],
5934
+ [
5935
+ 1.0,
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+ 1.0,
5937
+ 1.0
5938
+ ],
5939
+ [
5940
+ 1.0,
5941
+ 1.0,
5942
+ 1.0
5943
+ ],
5944
+ [
5945
+ 1.0,
5946
+ 1.0,
5947
+ 1.0
5948
+ ],
5949
+ [
5950
+ 1.0,
5951
+ 1.0,
5952
+ 1.0
5953
+ ]
5954
+ ]
5955
+ }
Dataset005_MU_Glioma_Post/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/eval_results/summary.json ADDED
@@ -0,0 +1,54 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "dice_NCR": {
3
+ "mean": 0.6250644686509391,
4
+ "std": 0.018667813913710158
5
+ },
6
+ "nsd_NCR": {
7
+ "mean": 0.6738324824508822,
8
+ "std": 0.017965368636186533
9
+ },
10
+ "dice_ED": {
11
+ "mean": 0.8786252627661928,
12
+ "std": 0.024250443362990776
13
+ },
14
+ "nsd_ED": {
15
+ "mean": 0.919761587690408,
16
+ "std": 0.021701054756540744
17
+ },
18
+ "dice_ET": {
19
+ "mean": 0.7783061880497825,
20
+ "std": 0.037781691375427015
21
+ },
22
+ "nsd_ET": {
23
+ "mean": 0.8537160431206128,
24
+ "std": 0.032363019450980704
25
+ },
26
+ "dice_NET_RC": {
27
+ "mean": 0.5997724631806464,
28
+ "std": 0.043997461915431774
29
+ },
30
+ "nsd_NET_RC": {
31
+ "mean": 0.6609850737675657,
32
+ "std": 0.04078872252550178
33
+ },
34
+ "dice_mean": {
35
+ "mean": 0.72044209566189,
36
+ "std": 0.014433708104622259
37
+ },
38
+ "nsd_mean": {
39
+ "mean": 0.7770737967573671,
40
+ "std": 0.014234830526555456
41
+ },
42
+ "auprc": {
43
+ "mean": 0.6377282207714284,
44
+ "std": 0.02481901478925428
45
+ },
46
+ "balanced_acc": {
47
+ "mean": 0.609776335438651,
48
+ "std": 0.0527873820529557
49
+ },
50
+ "f1": {
51
+ "mean": 0.5804228284155938,
52
+ "std": 0.0533222799682379
53
+ }
54
+ }
Dataset005_MU_Glioma_Post/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/plans.json ADDED
@@ -0,0 +1,384 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "dataset_name": "Dataset005_MU_Glioma_Post",
3
+ "plans_name": "nnUNetPlans",
4
+ "original_median_spacing_after_transp": [
5
+ 1.0,
6
+ 1.0,
7
+ 1.0
8
+ ],
9
+ "original_median_shape_after_transp": [
10
+ 139,
11
+ 168,
12
+ 135
13
+ ],
14
+ "image_reader_writer": "SimpleITKIO",
15
+ "transpose_forward": [
16
+ 0,
17
+ 1,
18
+ 2
19
+ ],
20
+ "transpose_backward": [
21
+ 0,
22
+ 1,
23
+ 2
24
+ ],
25
+ "configurations": {
26
+ "2d": {
27
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_2d",
28
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
29
+ "batch_size": 105,
30
+ "patch_size": [
31
+ 192,
32
+ 160
33
+ ],
34
+ "median_image_size_in_voxels": [
35
+ 168.0,
36
+ 135.0
37
+ ],
38
+ "spacing": [
39
+ 1.0,
40
+ 1.0
41
+ ],
42
+ "normalization_schemes": [
43
+ "ZScoreNormalization",
44
+ "ZScoreNormalization",
45
+ "ZScoreNormalization",
46
+ "ZScoreNormalization"
47
+ ],
48
+ "use_mask_for_norm": [
49
+ true,
50
+ true,
51
+ true,
52
+ true
53
+ ],
54
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
55
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
56
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
57
+ "is_seg": false,
58
+ "order": 3,
59
+ "order_z": 0,
60
+ "force_separate_z": null
61
+ },
62
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
63
+ "is_seg": true,
64
+ "order": 1,
65
+ "order_z": 0,
66
+ "force_separate_z": null
67
+ },
68
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
69
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
70
+ "is_seg": false,
71
+ "order": 1,
72
+ "order_z": 0,
73
+ "force_separate_z": null
74
+ },
75
+ "architecture": {
76
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
77
+ "arch_kwargs": {
78
+ "n_stages": 6,
79
+ "features_per_stage": [
80
+ 32,
81
+ 64,
82
+ 128,
83
+ 256,
84
+ 512,
85
+ 512
86
+ ],
87
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv2d",
88
+ "kernel_sizes": [
89
+ [
90
+ 3,
91
+ 3
92
+ ],
93
+ [
94
+ 3,
95
+ 3
96
+ ],
97
+ [
98
+ 3,
99
+ 3
100
+ ],
101
+ [
102
+ 3,
103
+ 3
104
+ ],
105
+ [
106
+ 3,
107
+ 3
108
+ ],
109
+ [
110
+ 3,
111
+ 3
112
+ ]
113
+ ],
114
+ "strides": [
115
+ [
116
+ 1,
117
+ 1
118
+ ],
119
+ [
120
+ 2,
121
+ 2
122
+ ],
123
+ [
124
+ 2,
125
+ 2
126
+ ],
127
+ [
128
+ 2,
129
+ 2
130
+ ],
131
+ [
132
+ 2,
133
+ 2
134
+ ],
135
+ [
136
+ 2,
137
+ 2
138
+ ]
139
+ ],
140
+ "n_conv_per_stage": [
141
+ 2,
142
+ 2,
143
+ 2,
144
+ 2,
145
+ 2,
146
+ 2
147
+ ],
148
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
149
+ 2,
150
+ 2,
151
+ 2,
152
+ 2,
153
+ 2
154
+ ],
155
+ "conv_bias": true,
156
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm2d",
157
+ "norm_op_kwargs": {
158
+ "eps": 1e-05,
159
+ "affine": true
160
+ },
161
+ "dropout_op": null,
162
+ "dropout_op_kwargs": null,
163
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
164
+ "nonlin_kwargs": {
165
+ "inplace": true
166
+ }
167
+ },
168
+ "_kw_requires_import": [
169
+ "conv_op",
170
+ "norm_op",
171
+ "dropout_op",
172
+ "nonlin"
173
+ ]
174
+ },
175
+ "batch_dice": true
176
+ },
177
+ "3d_fullres": {
178
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_3d_fullres",
179
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
180
+ "batch_size": 2,
181
+ "patch_size": [
182
+ 128,
183
+ 128,
184
+ 128
185
+ ],
186
+ "median_image_size_in_voxels": [
187
+ 139.0,
188
+ 168.0,
189
+ 135.0
190
+ ],
191
+ "spacing": [
192
+ 1.0,
193
+ 1.0,
194
+ 1.0
195
+ ],
196
+ "normalization_schemes": [
197
+ "ZScoreNormalization",
198
+ "ZScoreNormalization",
199
+ "ZScoreNormalization",
200
+ "ZScoreNormalization"
201
+ ],
202
+ "use_mask_for_norm": [
203
+ true,
204
+ true,
205
+ true,
206
+ true
207
+ ],
208
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
209
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
210
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
211
+ "is_seg": false,
212
+ "order": 3,
213
+ "order_z": 0,
214
+ "force_separate_z": null
215
+ },
216
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
217
+ "is_seg": true,
218
+ "order": 1,
219
+ "order_z": 0,
220
+ "force_separate_z": null
221
+ },
222
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
223
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
224
+ "is_seg": false,
225
+ "order": 1,
226
+ "order_z": 0,
227
+ "force_separate_z": null
228
+ },
229
+ "architecture": {
230
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
231
+ "arch_kwargs": {
232
+ "n_stages": 6,
233
+ "features_per_stage": [
234
+ 32,
235
+ 64,
236
+ 128,
237
+ 256,
238
+ 320,
239
+ 320
240
+ ],
241
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv3d",
242
+ "kernel_sizes": [
243
+ [
244
+ 3,
245
+ 3,
246
+ 3
247
+ ],
248
+ [
249
+ 3,
250
+ 3,
251
+ 3
252
+ ],
253
+ [
254
+ 3,
255
+ 3,
256
+ 3
257
+ ],
258
+ [
259
+ 3,
260
+ 3,
261
+ 3
262
+ ],
263
+ [
264
+ 3,
265
+ 3,
266
+ 3
267
+ ],
268
+ [
269
+ 3,
270
+ 3,
271
+ 3
272
+ ]
273
+ ],
274
+ "strides": [
275
+ [
276
+ 1,
277
+ 1,
278
+ 1
279
+ ],
280
+ [
281
+ 2,
282
+ 2,
283
+ 2
284
+ ],
285
+ [
286
+ 2,
287
+ 2,
288
+ 2
289
+ ],
290
+ [
291
+ 2,
292
+ 2,
293
+ 2
294
+ ],
295
+ [
296
+ 2,
297
+ 2,
298
+ 2
299
+ ],
300
+ [
301
+ 2,
302
+ 2,
303
+ 2
304
+ ]
305
+ ],
306
+ "n_conv_per_stage": [
307
+ 2,
308
+ 2,
309
+ 2,
310
+ 2,
311
+ 2,
312
+ 2
313
+ ],
314
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
315
+ 2,
316
+ 2,
317
+ 2,
318
+ 2,
319
+ 2
320
+ ],
321
+ "conv_bias": true,
322
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm3d",
323
+ "norm_op_kwargs": {
324
+ "eps": 1e-05,
325
+ "affine": true
326
+ },
327
+ "dropout_op": null,
328
+ "dropout_op_kwargs": null,
329
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
330
+ "nonlin_kwargs": {
331
+ "inplace": true
332
+ }
333
+ },
334
+ "_kw_requires_import": [
335
+ "conv_op",
336
+ "norm_op",
337
+ "dropout_op",
338
+ "nonlin"
339
+ ]
340
+ },
341
+ "batch_dice": false
342
+ }
343
+ },
344
+ "experiment_planner_used": "ExperimentPlanner",
345
+ "label_manager": "LabelManager",
346
+ "foreground_intensity_properties_per_channel": {
347
+ "0": {
348
+ "max": 7287.0869140625,
349
+ "mean": 303.8600769042969,
350
+ "median": 259.153564453125,
351
+ "min": 0.0,
352
+ "percentile_00_5": 24.23168804168701,
353
+ "percentile_99_5": 1462.0515203858886,
354
+ "std": 234.74215698242188
355
+ },
356
+ "1": {
357
+ "max": 2150.248291015625,
358
+ "mean": 261.5059509277344,
359
+ "median": 233.1309356689453,
360
+ "min": 0.0,
361
+ "percentile_00_5": 21.823205947875977,
362
+ "percentile_99_5": 954.865966796875,
363
+ "std": 161.3984832763672
364
+ },
365
+ "2": {
366
+ "max": 2592.22802734375,
367
+ "mean": 343.7080383300781,
368
+ "median": 349.1875915527344,
369
+ "min": 0.0,
370
+ "percentile_00_5": 5.23954963684082,
371
+ "percentile_99_5": 1005.8853759765625,
372
+ "std": 198.3170623779297
373
+ },
374
+ "3": {
375
+ "max": 4674.5263671875,
376
+ "mean": 600.51123046875,
377
+ "median": 548.1801147460938,
378
+ "min": 0.0,
379
+ "percentile_00_5": 109.07203674316406,
380
+ "percentile_99_5": 1590.9715069580197,
381
+ "std": 253.35243225097656
382
+ }
383
+ }
384
+ }
Dataset007_PICAI/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset.json ADDED
@@ -0,0 +1,26 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "channel_names": {
3
+ "0": "T2W",
4
+ "1": "ADC",
5
+ "2": "HBV"
6
+ },
7
+ "labels": {
8
+ "background": 0,
9
+ "csPCa": 1
10
+ },
11
+ "classification_labels": {
12
+ "ISUP_grade": {
13
+ "0": "Benign/Indolent (ISUP 0-1)",
14
+ "1": "ISUP 1",
15
+ "2": "ISUP 2",
16
+ "3": "ISUP 3",
17
+ "4": "ISUP 4",
18
+ "5": "ISUP 5"
19
+ }
20
+ },
21
+ "numTraining": 1500,
22
+ "file_ending": ".nii.gz",
23
+ "description": "PI-CAI \u2014 prostate MRI (T2W, ADC, HBV) with csPCa binary segmentation and ISUP grade classification (1500 cases from 1476 patients across 11 sites)",
24
+ "reference": "Saha A, Bosma JS, Twilt JJ, et al. Artificial intelligence and radiologists in prostate cancer detection on MRI (PI-CAI): an international, paired, non-inferiority, confirmatory study. Lancet Oncol 2024; 25: 879-887.",
25
+ "license": "CC-BY-NC 4.0"
26
+ }
Dataset007_PICAI/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset_fingerprint.json ADDED
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Dataset007_PICAI/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/eval_results/summary.json ADDED
@@ -0,0 +1,34 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "dice_csPCa": {
3
+ "mean": 0.29774762514044617,
4
+ "std": 0.016720667957685283
5
+ },
6
+ "nsd_csPCa": {
7
+ "mean": 0.32539737565535126,
8
+ "std": 0.017085931608715473
9
+ },
10
+ "dice_mean": {
11
+ "mean": 0.29774762514044617,
12
+ "std": 0.016720667957685283
13
+ },
14
+ "nsd_mean": {
15
+ "mean": 0.32539737565535126,
16
+ "std": 0.017085931608715473
17
+ },
18
+ "auroc": {
19
+ "mean": 0.7705270894319438,
20
+ "std": 0.015441885983927263
21
+ },
22
+ "auprc": {
23
+ "mean": 0.3293742398073972,
24
+ "std": 0.014181662475361768
25
+ },
26
+ "balanced_acc": {
27
+ "mean": 0.2005247537345946,
28
+ "std": 0.04311663555560362
29
+ },
30
+ "f1": {
31
+ "mean": 0.1671431410215351,
32
+ "std": 0.043725595420072066
33
+ }
34
+ }
Dataset007_PICAI/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/plans.json ADDED
@@ -0,0 +1,395 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "dataset_name": "Dataset320_PICAI",
3
+ "plans_name": "nnUNetPlans",
4
+ "original_median_spacing_after_transp": [
5
+ 3.0,
6
+ 0.5,
7
+ 0.5
8
+ ],
9
+ "original_median_shape_after_transp": [
10
+ 21,
11
+ 384,
12
+ 384
13
+ ],
14
+ "image_reader_writer": "SimpleITKIO",
15
+ "transpose_forward": [
16
+ 0,
17
+ 1,
18
+ 2
19
+ ],
20
+ "transpose_backward": [
21
+ 0,
22
+ 1,
23
+ 2
24
+ ],
25
+ "configurations": {
26
+ "2d": {
27
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_2d",
28
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
29
+ "batch_size": 22,
30
+ "patch_size": [
31
+ 384,
32
+ 384
33
+ ],
34
+ "median_image_size_in_voxels": [
35
+ 384.0,
36
+ 384.0
37
+ ],
38
+ "spacing": [
39
+ 0.5,
40
+ 0.5
41
+ ],
42
+ "normalization_schemes": [
43
+ "ZScoreNormalization",
44
+ "ZScoreNormalization",
45
+ "ZScoreNormalization"
46
+ ],
47
+ "use_mask_for_norm": [
48
+ false,
49
+ false,
50
+ false
51
+ ],
52
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
53
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
54
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
55
+ "is_seg": false,
56
+ "order": 3,
57
+ "order_z": 0,
58
+ "force_separate_z": null
59
+ },
60
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
61
+ "is_seg": true,
62
+ "order": 1,
63
+ "order_z": 0,
64
+ "force_separate_z": null
65
+ },
66
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
67
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
68
+ "is_seg": false,
69
+ "order": 1,
70
+ "order_z": 0,
71
+ "force_separate_z": null
72
+ },
73
+ "architecture": {
74
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
75
+ "arch_kwargs": {
76
+ "n_stages": 7,
77
+ "features_per_stage": [
78
+ 32,
79
+ 64,
80
+ 128,
81
+ 256,
82
+ 512,
83
+ 512,
84
+ 512
85
+ ],
86
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv2d",
87
+ "kernel_sizes": [
88
+ [
89
+ 3,
90
+ 3
91
+ ],
92
+ [
93
+ 3,
94
+ 3
95
+ ],
96
+ [
97
+ 3,
98
+ 3
99
+ ],
100
+ [
101
+ 3,
102
+ 3
103
+ ],
104
+ [
105
+ 3,
106
+ 3
107
+ ],
108
+ [
109
+ 3,
110
+ 3
111
+ ],
112
+ [
113
+ 3,
114
+ 3
115
+ ]
116
+ ],
117
+ "strides": [
118
+ [
119
+ 1,
120
+ 1
121
+ ],
122
+ [
123
+ 2,
124
+ 2
125
+ ],
126
+ [
127
+ 2,
128
+ 2
129
+ ],
130
+ [
131
+ 2,
132
+ 2
133
+ ],
134
+ [
135
+ 2,
136
+ 2
137
+ ],
138
+ [
139
+ 2,
140
+ 2
141
+ ],
142
+ [
143
+ 2,
144
+ 2
145
+ ]
146
+ ],
147
+ "n_conv_per_stage": [
148
+ 2,
149
+ 2,
150
+ 2,
151
+ 2,
152
+ 2,
153
+ 2,
154
+ 2
155
+ ],
156
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
157
+ 2,
158
+ 2,
159
+ 2,
160
+ 2,
161
+ 2,
162
+ 2
163
+ ],
164
+ "conv_bias": true,
165
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm2d",
166
+ "norm_op_kwargs": {
167
+ "eps": 1e-05,
168
+ "affine": true
169
+ },
170
+ "dropout_op": null,
171
+ "dropout_op_kwargs": null,
172
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
173
+ "nonlin_kwargs": {
174
+ "inplace": true
175
+ }
176
+ },
177
+ "_kw_requires_import": [
178
+ "conv_op",
179
+ "norm_op",
180
+ "dropout_op",
181
+ "nonlin"
182
+ ]
183
+ },
184
+ "batch_dice": true
185
+ },
186
+ "3d_fullres": {
187
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_3d_fullres",
188
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
189
+ "batch_size": 2,
190
+ "patch_size": [
191
+ 16,
192
+ 320,
193
+ 320
194
+ ],
195
+ "median_image_size_in_voxels": [
196
+ 23.0,
197
+ 384.0,
198
+ 384.0
199
+ ],
200
+ "spacing": [
201
+ 3.0,
202
+ 0.5,
203
+ 0.5
204
+ ],
205
+ "normalization_schemes": [
206
+ "ZScoreNormalization",
207
+ "ZScoreNormalization",
208
+ "ZScoreNormalization"
209
+ ],
210
+ "use_mask_for_norm": [
211
+ false,
212
+ false,
213
+ false
214
+ ],
215
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
216
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
217
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
218
+ "is_seg": false,
219
+ "order": 3,
220
+ "order_z": 0,
221
+ "force_separate_z": null
222
+ },
223
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
224
+ "is_seg": true,
225
+ "order": 1,
226
+ "order_z": 0,
227
+ "force_separate_z": null
228
+ },
229
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
230
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
231
+ "is_seg": false,
232
+ "order": 1,
233
+ "order_z": 0,
234
+ "force_separate_z": null
235
+ },
236
+ "architecture": {
237
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
238
+ "arch_kwargs": {
239
+ "n_stages": 7,
240
+ "features_per_stage": [
241
+ 32,
242
+ 64,
243
+ 128,
244
+ 256,
245
+ 320,
246
+ 320,
247
+ 320
248
+ ],
249
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv3d",
250
+ "kernel_sizes": [
251
+ [
252
+ 1,
253
+ 3,
254
+ 3
255
+ ],
256
+ [
257
+ 1,
258
+ 3,
259
+ 3
260
+ ],
261
+ [
262
+ 3,
263
+ 3,
264
+ 3
265
+ ],
266
+ [
267
+ 3,
268
+ 3,
269
+ 3
270
+ ],
271
+ [
272
+ 3,
273
+ 3,
274
+ 3
275
+ ],
276
+ [
277
+ 3,
278
+ 3,
279
+ 3
280
+ ],
281
+ [
282
+ 3,
283
+ 3,
284
+ 3
285
+ ]
286
+ ],
287
+ "strides": [
288
+ [
289
+ 1,
290
+ 1,
291
+ 1
292
+ ],
293
+ [
294
+ 1,
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+ 2,
296
+ 2
297
+ ],
298
+ [
299
+ 1,
300
+ 2,
301
+ 2
302
+ ],
303
+ [
304
+ 2,
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+ 2,
306
+ 2
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+ ],
308
+ [
309
+ 2,
310
+ 2,
311
+ 2
312
+ ],
313
+ [
314
+ 1,
315
+ 2,
316
+ 2
317
+ ],
318
+ [
319
+ 1,
320
+ 2,
321
+ 2
322
+ ]
323
+ ],
324
+ "n_conv_per_stage": [
325
+ 2,
326
+ 2,
327
+ 2,
328
+ 2,
329
+ 2,
330
+ 2,
331
+ 2
332
+ ],
333
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
334
+ 2,
335
+ 2,
336
+ 2,
337
+ 2,
338
+ 2,
339
+ 2
340
+ ],
341
+ "conv_bias": true,
342
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm3d",
343
+ "norm_op_kwargs": {
344
+ "eps": 1e-05,
345
+ "affine": true
346
+ },
347
+ "dropout_op": null,
348
+ "dropout_op_kwargs": null,
349
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
350
+ "nonlin_kwargs": {
351
+ "inplace": true
352
+ }
353
+ },
354
+ "_kw_requires_import": [
355
+ "conv_op",
356
+ "norm_op",
357
+ "dropout_op",
358
+ "nonlin"
359
+ ]
360
+ },
361
+ "batch_dice": false
362
+ }
363
+ },
364
+ "experiment_planner_used": "ExperimentPlanner",
365
+ "label_manager": "LabelManager",
366
+ "foreground_intensity_properties_per_channel": {
367
+ "0": {
368
+ "max": 1134.0,
369
+ "mean": 164.9373762889805,
370
+ "median": 160.0,
371
+ "min": 0.0,
372
+ "percentile_00_5": 17.0,
373
+ "percentile_99_5": 457.0,
374
+ "std": 80.7480259472884
375
+ },
376
+ "1": {
377
+ "max": 4094.0,
378
+ "mean": 1048.6055859499772,
379
+ "median": 1001.0,
380
+ "min": 0.0,
381
+ "percentile_00_5": 0.0,
382
+ "percentile_99_5": 2375.0,
383
+ "std": 352.09408589947856
384
+ },
385
+ "2": {
386
+ "max": 313.0,
387
+ "mean": 42.46905641997596,
388
+ "median": 33.0,
389
+ "min": 0.0,
390
+ "percentile_00_5": 0.0,
391
+ "percentile_99_5": 146.0,
392
+ "std": 29.144587566196325
393
+ }
394
+ }
395
+ }