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ProbMapProducer raises IndexError on numpy 2.x: SlidingPatchWSIDataset emits float locations

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Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
82/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
numpy, python, pytorch
Bereich
data, machine-learning

Rechercherichtung

Beginne mit SlidingPatchWSIDataset und MaskedPatchWSIDataset und vergleiche, wie jedes davon ProbMapKeys.LOCATION erstellt; untersuche anschließend die Indizierung in monai/handlers/probability_maps.py. Reproduziere das Verhalten mit NumPy 2.x unter Verwendung des bereitgestellten Snippets und der Sliding-Window-Inferenz; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn die Metadaten für die Position einen Integer-Datentyp haben und ProbMapProducer die Wahrscheinlichkeitskarte ohne IndexError indiziert.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Describe the bug

SlidingPatchWSIDataset builds ProbMapKeys.LOCATION with np.round(...) and never casts back to int, so the metadata is float64. ProbMapProducer uses it directly as an array index, which numpy 2.x rejects:

IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`)
and integer or boolean arrays are valid indices

MaskedPatchWSIDataset already calls .astype(int) on the same key, so the two datasets emit different dtypes.

To Reproduce

Steps to reproduce the behavior:

To Reproduce

Steps to reproduce the behavior:

  1. Install: pip install "monai==1.6.1" "numpy>=2.0" torch tifffile
  2. Run: 
    import numpy as np, tifffile, tempfile, os
from monai.data import SlidingPatchWSIDataset
from monai.utils.enums import WSIPatchKeys, ProbMapKeys

path = os.path.join(tempfile.mkdtemp(), "slide.tiff")
tifffile.imwrite(path, np.random.randint(0, 255, (4, 4, 3), dtype=np.uint8), photometric="rgb")

ds = SlidingPatchWSIDataset(
    data=[{"image": path, WSIPatchKeys.LEVEL: 0}], patch_size=(2, 2), reader="TiffFile")
print(ds.data[0][ProbMapKeys.LOCATION.value].dtype)
    Output: float64 (expected an integer dtype)
  3. Run sliding-window WSI inference with ProbMapProducer attached. It raises at monai/handlers/probability_maps.py: 
    self.prob_map[name][tuple(loc)] = prob

Expected behavior

ProbMapKeys.LOCATION should be an integer array, consistent with MaskedPatchWSIDataset, and ProbMapProducer should index the probability map without error.

Screenshots

N/A — traceback included above.

Environment

MONAI version: 1.6.1
Numpy version: 2.5.3
Pytorch version: 2.14.0+cpu
MONAI flags: HAS_EXT=False, USE_COMPILED=False, USE_META_DICT=False
MONAI rev id: 7af492176792f9069b8f1253d099abd05c5e769d

System: Linux
Linux version: Ubuntu 24.04 LTS
Platform: Linux-6.8.0-31-generic-x86_64-with-glibc2.39
Python version: 3.12.3

Minimal venv for reproducing against a released wheel, so optional dependencies report NOT INSTALLED.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
8.7k
Forks
1.6k
Ø Merge
3 T. 10 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
18

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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