RFC: Feedback abstraction for adaptive/closed-loop sanitation research
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、constraint-checking、approval、hardware-execution の各経路を含む、既存の Solution generation および Run recording のワークフローを確認します。次に、それらの境界を、提案されている Observation と FeedbackPolicy の概念と比較します。maintainer が、この抽象化を openlifu-python に置くべきか、関連する機能として何が存在するか、planning、observations、hardware control がどこで交わるべきかについて合意すれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Python
- スター
- 29
- フォーク
- 20
- 平均マージ
- 4時間 31分
- マージ済み PR（30日）
- 6
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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Save Focal Gain LUT into a data file (json, csv, etc.) to make the source code file shorter.対応中かも @HussainAther が 87 日前に担当しました。 オープンenhancement
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OpenwaterHealth/openlifu-python#448 · コメント 2 件 ·
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Reconstruction quality is inconsistent +poor across runs on identical input + very slow processing再び着手できるかも @stahir715 が 65 日前に担当しましたが、オープン中のプルリクエストはありません。 オープン
OpenwaterHealth/openlifu-python#496 · コメント 7 件 · 担当者 2 名 ·
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OpenwaterHealth/openlifu-python#493 · コメント 1 件 ·
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