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RFC: Feedback abstraction for adaptive/closed-loop sanitation research

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python

Direzione di ricerca

Inizia esaminando il workflow esistente di Solution generation e Run recording, inclusi i percorsi di constraint-checking, approval e hardware-execution. Quindi confronta questi confini con i concetti proposti Observation e FeedbackPolicy. Il lavoro è completato quando i maintainer hanno concordato se questa astrazione appartiene a openlifu-python, quale funzionalità correlata esiste e dove devono incontrarsi planning, observations e hardware control.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

OpenLIFU currently provides a pipeline form treatment planning through Solution generation, hardware execution, and Run recording. Would there be interest in defining a lightweight abstraction for research workflows where observations from a completed simulation or sanitation can inform generation of a subsequent solution?

An initial implementation could remain entirely simulation/offline-oriented and make no assumptions about the measurement modality or automatic hardware execution.

Conceptually:

Protocol -> Solution -> execution/simulation -> Observation -> FeedbackPolicy -> next Solution

Potential research uses could include focal correction, aberration correction, adaptive apodization, pressure/intensity targeting, or uncertainty-guided sonication planning.

One possible design would define an Observation representation plus a policy/callback interface that proposes modifications while leaving existing constraint checking, approval, and hardware execution pathways intact.

Before working on an implementation, I'd be interested in feedback on whether this abstraction belongs in openlifu-python, whether related functionality already exists/planned, and what boundary maintainers would prefer between planning, observations, and hardware control.

Lingua principale
Python
Stelle
27
Fork
21
Merge medio
1g 20m
PR unite (30g)
6

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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