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

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
82/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
numpy, python, pytorch
Área
data, machine-learning

Línea de trabajo

Comienza con SlidingPatchWSIDataset y MaskedPatchWSIDataset, comparando cómo construye cada uno ProbMapKeys.LOCATION, y luego inspecciona la indexación en monai/handlers/probability_maps.py. Reproduce el problema con NumPy 2.x usando el snippet proporcionado y la inferencia de ventana deslizante; se considera terminado cuando los metadatos de ubicación tienen un tipo entero y ProbMapProducer indexa el mapa de probabilidades sin IndexError.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

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.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
8.7k
Forks
1.6k
Merge medio
3 d 10 h
PR fusionados (30 d)
18

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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