IMPLEMENTATION_SUMMARY.md

🎉 Triển Khai Hoàn Tất - Medical Image Segmentation Project

✅ Những gì đã được triển khai:

📥 1. download_dataset.py - Tải Dataset từ Kaggle

Chức năng:

• Kiểm tra cài đặt Kaggle API
• Tải dataset từ Kaggle competition
• Giải nén tự động
• Xác minh cấu trúc dataset

Sử dụng:

python download_dataset.py

Kết quả: Tải 45K+ ảnh CT/MRI từ UW-Madison GI Tract challenge

---

🔄 2. prepare_dataset.py - Chuẩn Bị Dữ Liệu

Chức năng:

• Giải mã RLE encoding thành mask images
• Chia train/val/test (80/10/10)
• Tạo cấu trúc folder chuẩn
• Thống kê dataset

Sử dụng:

python prepare_dataset.py

Đầu ra:

prepared_data/
├── train_images/ (80%)
├── train_masks/
├── val_images/ (10%)
├── val_masks/
├── test_images/ (10%)
├── test_masks/
└── split.json

---

🧠 3. train.py - Train Mô Hình

Chức năng:

• Load pre-trained SegFormer model
• Huấn luyện trên dataset mới
• Validation mỗi epoch
• Lưu best model
• Tracking training history

Sử dụng:

python train.py \
    --data ./prepared_data \
    --epochs 10 \
    --batch-size 8 \
    --learning-rate 1e-4

Tham số:

• --epochs: Số lần lặp (mặc định: 10)
• --batch-size: Kích thước batch (mặc định: 8)
• --learning-rate: Tốc độ học (mặc định: 1e-4)
• --num-workers: Workers DataLoader (mặc định: 4)

Kết quả:

models/
├── best_model/
├── final_model/
└── training_history.json

---

🧪 4. test.py - Test & Evaluation

Chức năng:

• Đánh giá model trên test set
• Tính metrics (mIoU, Precision, Recall)
• Tạo visualizations
• Export results JSON

Sử dụng:

python test.py \
    --model ./models/best_model \
    --test-images ./prepared_data/test_images \
    --test-masks ./prepared_data/test_masks \
    --output-dir ./test_results \
    --visualize

Metrics:

• mIoU (Intersection over Union)
• Precision, Recall, F1-score
• Per-class metrics

---

🎨 5. app.py (Cập Nhật) - Ứng Dụng Web

Cải tiến:

• ✅ Hiển thị confidence scores
• ✅ Giao diện tốt hơn (HTML/CSS)
• ✅ Legend màu sắc
• ✅ Hỗ trợ batch inference

Sử dụng:

python app.py

Truy cập: http://127.0.0.1:7860

---

📚 6. demo.ipynb - Jupyter Notebook Demo

Các phần:

1. Cài đặt & Config
2. Load SegFormer model
3. Preprocessing pipeline
4. Prediction function
5. Load sample images
6. Visualize results
7. Color-coded overlays
8. Batch evaluation table

Sử dụng:

jupyter notebook demo.ipynb

---

📖 7. TRAINING_GUIDE.md - Hướng Dẫn Hoàn Chỉnh

Nội dung:

• Quick start
• Chi tiết từng bước
• Troubleshooting
• Performance tips
• Dataset format
• References

---

🚀 Workflow Đầy Đủ:

Lần Đầu (Training Từ Đầu):

# 1. Tải dataset
python download_dataset.py

# 2. Chuẩn bị dữ liệu
python prepare_dataset.py

# 3. Train model
python train.py --data ./prepared_data --epochs 20

# 4. Test & evaluate
python test.py \
    --model ./models/best_model \
    --test-images ./prepared_data/test_images \
    --test-masks ./prepared_data/test_masks \
    --visualize

Chạy Demo (Không cần train):

# Chạy ứng dụng web
python app.py

# Hoặc Jupyter notebook
jupyter notebook demo.ipynb

---

📊 Tính Năng Chính:

Tính Năng	Script	Trạng Thái
Tải Kaggle dataset	download_dataset.py	✅
Xử lý & chuẩn bị dữ liệu	prepare_dataset.py	✅
Train mô hình mới	train.py	✅
Test & evaluation	test.py	✅
Web interface	app.py	✅
Jupyter demo	demo.ipynb	✅
Hướng dẫn chi tiết	TRAINING_GUIDE.md	✅
Confidence scores	app.py + test.py	✅
Batch processing	test.py	✅
Visualization	test.py + demo.ipynb	✅

---

📁 Cấu Trúc File Hoàn Chỉnh:

UWMGI_Medical_Image_Segmentation/
├── 🎯 Ứng dụng chính
│   ├── app.py                      (Web interface)
│   ├── demo.ipynb                  (Jupyter notebook)
│   └── segformer_trained_weights/  (Pre-trained model)
│
├── 🛠️  Scripts công cụ
│   ├── download_dataset.py         (Tải Kaggle)
│   ├── prepare_dataset.py          (Chuẩn bị dữ liệu)
│   ├── train.py                    (Training)
│   └── test.py                     (Testing)
│
├── 📚 Tài liệu
│   ├── TRAINING_GUIDE.md           (Hướng dẫn đầy đủ)
│   ├── README.md                   (Info gốc)
│   └── IMPLEMENTATION_SUMMARY.md   (File này)
│
├── 📦 Data (tạo sau khi chạy)
│   ├── data/                       (Raw data từ Kaggle)
│   ├── prepared_data/              (Processed data)
│   ├── models/                     (Trained models)
│   └── test_results/               (Evaluation results)
│
└── 📸 Resources
    ├── samples/                    (Ảnh mẫu)
    └── requirements.txt            (Dependencies)

---

🎓 Hướng Dẫn Chi Tiết:

Xem tại: TRAINING_GUIDE.md

Các phần chính:

• 📋 Tổng quan dự án
• 🚀 Quick start
• 📚 Training từng bước
• 🧪 Testing & evaluation
• 💻 Custom model usage
• 🔧 Troubleshooting
• 📊 Performance tips

---

💡 Ví Dụ Nhanh:

1. Chạy Demo Ngay Bây Giờ:

cd UWMGI_Medical_Image_Segmentation
python app.py
# Mở: http://127.0.0.1:7860

2. Thử Jupyter Notebook:

jupyter notebook demo.ipynb

3. Train Model Mới:

# Full workflow
python download_dataset.py
python prepare_dataset.py
python train.py --epochs 20
python test.py --model ./models/best_model --visualize

---

✨ Đặc Điểm Nổi Bật:

✅ Đầy đủ - Từ tải data đến train và test
✅ Dễ sử dụng - CLI arguments rõ ràng
✅ Có tài liệu - Hướng dẫn chi tiết cho mỗi script
✅ Flexible - Tùy chỉnh hyperparameters
✅ Visual - Visualizations & metrics
✅ Production-ready - Error handling & validation
✅ Demo-ready - Web interface & notebook

---

📞 Hỗ Trợ:

1. Xem Troubleshooting trong TRAINING_GUIDE.md
2. Kiểm tra error message - Script in lỗi rõ ràng
3. Kaggle documentation - Nếu vấn đề về API
4. PyTorch documentation - Nếu vấn đề về GPU

---

🎉 Tất cả đã sẵn sàng để bắt đầu!

Bắt đầu với python app.py hoặc theo hướng dẫn trong TRAINING_GUIDE.md

---

Tạo: January 2026
Framework: PyTorch + HuggingFace Transformers + Gradio
License: MIT