diff --git a/.claude/hooks/check_sync.sh b/.claude/hooks/check_sync.sh deleted file mode 100644 index 3d05aa3..0000000 --- a/.claude/hooks/check_sync.sh +++ /dev/null @@ -1,65 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env bash -# SessionStart hook: ローカルブランチが origin と同期しているかをチェックし, -# JSON で systemMessage (UI 表示) と additionalContext (モデルに注入) を出力する. -# 読み取り専用 (git fetch のみ). 失敗してもセッション開始は阻害しない. -# -# GUIDE_03「直列運用」「main を常に動作可能」を補助する目的で, -# 古い main から作業を始めるミスをセッション開始時に可視化する. - -# JSON 整形は Python に任せる (jq 非依存. 既存 hook も Python を利用). -# python3 / python / py の差は run_python.sh が吸収する (見つからなければ非ブロックで失敗). -emit() { - local msg="$1" - PYTHONIOENCODING=utf-8 bash "$(dirname "$0")/run_python.sh" - "$msg" <<'PY' -import json, sys -msg = sys.argv[1] -print(json.dumps({ - "systemMessage": msg, - "hookSpecificOutput": { - "hookEventName": "SessionStart", - "additionalContext": msg, - }, -}, ensure_ascii=False)) -PY -} - -# git リポジトリ外なら静かに終了 -git rev-parse --is-inside-work-tree >/dev/null 2>&1 || exit 0 - -# origin が未設定なら静かにスキップ (個人 clone・ローカル実験用途) -git remote get-url origin >/dev/null 2>&1 || exit 0 - -# fetch (5 秒で打ち切り). 失敗 = オフライン等. 警告だけ出して継続. -if ! timeout 5 git fetch --quiet origin 2>/dev/null; then - emit "[sync-check] origin への fetch に失敗 — オフラインの可能性" - exit 0 -fi - -BRANCH=$(git branch --show-current) -# detached HEAD は判定できないので静かに終了 -[ -z "$BRANCH" ] && exit 0 - -LOCAL=$(git rev-parse HEAD 2>/dev/null) || exit 0 -REMOTE=$(git rev-parse "@{u}" 2>/dev/null) -if [ -z "$REMOTE" ]; then - emit "[sync-check] $BRANCH は upstream 未設定" - exit 0 -fi -BASE=$(git merge-base HEAD "@{u}") - -DIRTY="" -[ -n "$(git status --porcelain)" ] && DIRTY=" / 未コミット変更あり" - -if [ "$LOCAL" = "$REMOTE" ]; then - emit "[sync-check] ✓ $BRANCH は origin と同期${DIRTY}" -elif [ "$LOCAL" = "$BASE" ]; then - AHEAD=$(git rev-list --count "HEAD..@{u}") - emit "[sync-check] ⚠ $BRANCH は origin より ${AHEAD} コミット遅れ — \`git pull\` 推奨${DIRTY}" -elif [ "$REMOTE" = "$BASE" ]; then - AHEAD=$(git rev-list --count "@{u}..HEAD") - emit "[sync-check] ℹ $BRANCH は origin より ${AHEAD} コミット先行${DIRTY}" -else - AHEAD=$(git rev-list --count "@{u}..HEAD") - BEHIND=$(git rev-list --count "HEAD..@{u}") - emit "[sync-check] ⚠ $BRANCH は origin と分岐 (先行 ${AHEAD} / 遅れ ${BEHIND}) — rebase/merge が必要${DIRTY}" -fi diff --git a/.claude/project-mode b/.claude/project-mode new file mode 100644 index 0000000..ceeec84 --- /dev/null +++ b/.claude/project-mode @@ -0,0 +1 @@ +solo diff --git a/.claude/rules/coding-style.md b/.claude/rules/coding-style.md new file mode 100644 index 0000000..5859e20 --- /dev/null +++ b/.claude/rules/coding-style.md @@ -0,0 +1,116 @@ +--- +paths: ["src/**", "scripts/**"] +--- + +# コーディング規約 (Coding Standards) + +Python コード（`src/**`・`scripts/**`）を編集するときは本ルールに従うこと． + +## 基本方針 (Basic Policy) + +- ruff を唯一の lint / format ツールとして使用する．設定は `pyproject.toml` の `[tool.ruff]` に集約する． +- 標準（PEP 8）から逸脱しない範囲で ruff の自動修正に従う． +- プロジェクト固有のルールは本ファイルに最小限で書く． +- 別ツール（black・isort・mypy 等）は導入しない（ruff で完結させる）． + +## 適用 ruff ルール (Ruff Rules) + +`pyproject.toml` の `[tool.ruff.lint]` で `select = ["E", "F", "W", "I", "B", "UP", "N"]` を選択する． + +| ルール | 内容 | +| --- | --- | +| E (pycodestyle) | PEP 8 形式エラー | +| F (pyflakes) | 未使用変数・未定義シンボル等 | +| W (pycodestyle) | 形式警告 | +| I (isort) | import 文の並び順 | +| B (flake8-bugbear) | バグになりやすいパターン検出 | +| UP (pyupgrade) | Python 3.12 の機能で書き換え可能なコードの提案 | +| N (pep8-naming) | クラス・関数・変数の命名 | + +行長は 100 文字とする．実行コマンドは [ENV_04 開発コマンド](../../docs/02_ENV/ENV_04_開発コマンド.md)を参照する． + +## 臨床データを扱うコードの規則 (Clinical Data Rules) + +本プロジェクトの最重要規則．[PLAN_01 要件定義書](../../docs/03_PLAN/PLAN_01_要件定義書.md)の制約に対応する． + +- **データのパスをコードに書かない**．データの場所は設定 YAML と環境変数から受け取る +- **ログ・例外メッセージに患者 ID・画像ファイル名を出さない**．個票が手元のログに流れるのを防ぐため，件数・行番号・クラス名で示す（例外処理の詳細は `.claude/rules/error-handling.md`） +- `print` ではなく `logging` を使う（サーバ実行のログが `runs/<実験ID>/log.txt` に残るため） + +## 機械学習コードの規則 (ML Code Rules) + +- **乱数はグローバル状態に依存しない**．seed を引数・設定から受け取り，実際に使った値を `config.yaml` に記録する +- **デバイスをハードコードしない**．`cuda:0` を直書きせず設定から受け取る（共用サーバのため GPU 指定が必要） +- **テンソルの形状を docstring に書く**（例: `(B, C, H, W)`）．形状の取り違えは ML コードの主要なバグ源である +- 学習のハイパーパラメータは設定 YAML に置き，コードに既定値を散らさない + +## 型ヒント (Type Hints) + +- **公開関数（モジュールから export される関数・クラス）**: 引数と戻り値に型ヒント必須 +- **内部ヘルパ・テストコード**: 任意．書ける所は書く +- `torch.Tensor`・`np.ndarray` は型だけでは情報が足りないため，要素型と形状を docstring で補う + +静的型チェック（mypy / pyright）は当面導入しない．必要が出てから追加する． + +## docstring + +- **公開関数・クラス**: docstring 必須 +- **書式**: Google スタイル（`Args:` / `Returns:` / `Raises:`）に統一 +- **言語**: 日本語可 + +例: + +```python +import torch + + +def normalize_batch(images: torch.Tensor, mean: torch.Tensor, std: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + """バッチ画像を ImageNet の統計で正規化する． + + Args: + images: 入力画像（`(B, 3, H, W)`, float32, 値域 0.0〜1.0）． + mean: チャンネルごとの平均（`(3,)`）． + std: チャンネルごとの標準偏差（`(3,)`）． + + Returns: + 正規化後の画像（`(B, 3, H, W)`, float32）． + """ +``` + +## 命名規則 (Naming) + +ruff `N` ルールでチェックする． + +| 対象 | スタイル | 例 | +| --- | --- | --- | +| モジュール | snake_case | `manifest.py`・`patient_split.py` | +| パッケージ | snake_case | `tias_judge_model` | +| 関数・変数 | snake_case | `load_manifest`・`macro_f1` | +| クラス | PascalCase | `TongueColorDataset`・`TrainConfig` | +| 定数 | UPPER_SNAKE_CASE | `CLASS_SLUGS` | +| プライベート | 接頭辞 `_` | `_validate_manifest` | + +## コメント (Comments) + +- **WHY を書く**: 何をしているかは識別子で表現し，コメントは「なぜこの実装か」「制約」「出典」に限定する +- **TODO** は `# TODO(rintoHasegawa): 内容` 形式で記述する + +## import 順序 (Import Order) + +ruff `I` で自動整列する．手動整列は不要． + +1. 標準ライブラリ +2. サードパーティ（`torch`・`timm`・`numpy` 等） +3. プロジェクト内（`from tias_judge_model import ...`） + +## CLI 引数 (CLI Arguments) + +- 短縮形より長い形を優先する（`--config` を主とする） +- `argparse` 標準を使用する +- ヘルプ文は日本語可 + +## 参考 (References) + +- [PEP 8 — Style Guide for Python Code](https://peps.python.org/pep-0008/) +- [Google Python Style Guide — Docstrings](https://google.github.io/styleguide/pyguide.html#38-comments-and-docstrings) +- [ruff documentation](https://docs.astral.sh/ruff/) diff --git a/.claude/rules/error-handling.md b/.claude/rules/error-handling.md new file mode 100644 index 0000000..2609399 --- /dev/null +++ b/.claude/rules/error-handling.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +paths: ["src/**", "scripts/**"] +--- + +# エラーハンドリング方針 (Error Handling) + +例外を raise / 捕捉するコード（`src/**`・`scripts/**`）を書くときは本ルールに従うこと．コーディング全般の規約は `.claude/rules/coding-style.md` を参照する． + +## 例外の使い分け (Exception Types) + +| 状況 | 送出する例外 | +| --- | --- | +| ユーザー入力（設定 YAML・manifest・画像ファイル等）の内容・形式の問題 | `ValueError` に統一して raise | +| 内部論理エラー（到達しないはずの分岐・不変条件違反等） | `RuntimeError` | +| pydantic を使うバリデーション | `pydantic.ValidationError` をそのまま伝播（握りつぶさない） | + +## データ整合性は fail fast (Fail Fast on Data) + +機械学習では**静かな除外が評価を歪める**ため，データの問題は黙って飛ばさず止める． + +- `patient_id` の欠落・未知のラベル値・重複行・読めない画像は raise する +- 意図的に除外する行は manifest の `note` 列に理由を明示し，除外件数をログに出す（人間が判断できるようにする） +- 「とりあえず `try` で囲んで `continue`」は禁止．クラス分布が静かに変わり，結果の解釈を誤る + +## 個人情報を出さない (No PII in Messages) + +例外メッセージ・ログに患者 ID・画像ファイル名を含めない．位置は行番号・件数で示す． + +```python +raise ValueError(f"manifest の {row_number} 行目: patient_id が空である") +``` + +## 方針 (Policy) + +- **最小限主義**: 独自例外クラスの階層は導入しない．上表の標準例外で表現できる範囲に留め，足りなくなった時点で検討する +- **メッセージは日本語可**: 原因と対処が分かる具体的な内容にする（どのフィールド・何行目が不正か） +- **握りつぶさない**: `except:` で例外を無言で捨てない．捕捉するなら再送出するか，ログを残した上で明示的に処理する +- **境界で検証する**: 入力の検証は入口（CLI・スキーマ読込・manifest 読込）で行い，学習ループ・指標計算は「検証済みの正しい入力が来る」前提で書く（`.claude/rules/project-structure.md` の依存方向・純関数優先と対応する） + +## 参考 (References) + +- [Python 公式ドキュメント — 組み込み例外](https://docs.python.org/3/library/exceptions.html) +- [Pydantic — Error Handling](https://docs.pydantic.dev/latest/errors/errors/) diff --git a/.claude/rules/project-structure.md b/.claude/rules/project-structure.md new file mode 100644 index 0000000..20d2aca --- /dev/null +++ b/.claude/rules/project-structure.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +paths: ["src/**", "tests/**", "scripts/**"] +--- + +# プロジェクト構成ルール (Project Structure) + +ソース・テスト・スクリプトを追加・移動するときは本ルールに従い，責務ごとのサブパッケージ配置を保つこと．設計の背景は [SPEC_01 アーキテクチャ設計](../../docs/04_SPEC/SPEC_01_アーキテクチャ設計.md)を参照する（本ルールは配置規則のみを定める）． + +## ディレクトリ構成 (Layout) + +```text +src/tias_judge_model/ +├── __init__.py +├── schema.py # pydantic 設定スキーマ +├── data/ # manifest 読み込み・Dataset・患者単位分割・前処理 +├── models/ # timm ラッパ（アーキテクチャ差し替え点） +├── training/ # 学習ループ・損失・スケジューラ +├── evaluation/ # 指標・混同行列・レポート生成 +├── baseline/ # ルールベース比較（TIASjudge 相当） +├── remote/ # リモート実行（転送・ジョブ実行・回収） +└── cli/ # CLI エントリポイント + +tests/ # src のサブパッケージ構造をミラーする +scripts/ # 単発の調査・合成データ生成・manifest 生成 +configs/ # 実験設定 YAML（コード外の設定） +``` + +## 配置ルール (Placement Rules) + +- **1 モジュール 1 責務**: 新しい機能は責務に合うサブパッケージに置く．該当が無ければ新サブパッケージを作る（既存モジュールを肥大化させない） +- **依存方向**: `cli` → `training` / `evaluation` → `data` / `models` の一方向を保つ．`data`・`models` から上位（`cli`・`training`）を import しない +- **純関数を優先**: 副作用（ファイル I/O・ssh・GPU 実行）は `cli`・`remote`・`training` の縁に寄せ，`data` の変換処理・`evaluation` の指標計算は入力 → 出力の純関数として書く（テスト容易性のため．`.claude/rules/testing.md` の必須テスト対象と対応する） +- **設定・データ**: 実験条件は `configs/*.yaml` に置き，閾値・パスをコードに埋め込まない．臨床データはリポジトリに置かない（`data/` は `.gitignore` 済み） +- **調査・使い捨てコード**: 恒久的に使わない単発スクリプトは `src/` ではなく `scripts/` に置く（パッケージの公開 API を汚さない） +- **テストの配置**: `tests/` は `src/tias_judge_model/` の構造をミラーする（詳細は `.claude/rules/testing.md`） diff --git a/.claude/rules/testing.md b/.claude/rules/testing.md new file mode 100644 index 0000000..3604523 --- /dev/null +++ b/.claude/rules/testing.md @@ -0,0 +1,78 @@ +--- +paths: ["tests/**", "**/test_*.py", "**/conftest.py"] +--- + +# テスト方針 (Test Policy) + +テストコード（`tests/**`・`test_*.py`・`conftest.py`）を追加・編集するときは本ルールに従うこと． + +## 基本方針 (Basic Policy) + +- フレームワーク: **pytest** +- 配置: `tests/` 配下に `src/tias_judge_model/` の構造をミラーする +- カバレッジ目標: **数値目標なし**．代わりに「下記の必須対象は必ず単体テストを書く」を徹底する +- **臨床データを使うテストは書かない**．テストは合成データ（小さいランダム画像と合成 manifest）のみで完結させる．手元でもサーバでも同じテストが通ること +- 実行コマンドは [ENV_04 開発コマンド](../../docs/02_ENV/ENV_04_開発コマンド.md)を参照する + +## ファイル・関数命名 (Naming) + +- ファイル: `test_<対象モジュール>.py` +- 関数: `test_<振る舞い>`（例: `test_split_keeps_patients_disjoint`） +- クラス（任意）: `Test<クラス名>` で振る舞いごとにグループ化してよい + +## 必ずテストを書く対象 (Mandatory) + +1. **患者単位分割**: 同一 `patient_id` が train / val / test に跨らないこと．**最重要**（破れると評価が無意味になる）．同じ seed で分割が再現することも確認する +2. **manifest のバリデーション**: `patient_id` 欠落・未知ラベル・重複行で停止すること（黙って除外しないこと） +3. **指標計算**: 既知の混同行列に対して macro F1・クラス別 precision / recall が期待値と一致すること．クラス ID の順序が固定されていること +4. **回収ホワイトリスト**: 画像・`manifest.csv`・個票の予測結果が回収対象に入らないこと（[SPEC_01](../../docs/04_SPEC/SPEC_01_アーキテクチャ設計.md)の制約をテストで固定する） +5. **設定スキーマ**: 不正な YAML が `ValidationError` になること．必須フィールドの欠落を検出すること + +## テストを必須としない対象 (Optional) + +- **CLI のエントリポイント**: 統合テスト 1 本でカバーする +- **図の生成**: 見栄えはテストしにくいため「ファイルが生成されたか」の smoke テストで十分 + +## モック方針 (Mocking) + +- **ssh・リモート実行はモックする**．テストが実サーバに接続してはならない（転送コマンドの組み立て・回収対象の判定など，純粋なロジックを検証する） +- **ファイル I/O はモックしない**．`tmp_path` フィクスチャで実ファイルを使う +- **モデルの学習はモックしない**が，合成データ・極小モデル・1 エポックで回す（下記 slow マーカー） +- **乱数を含むテストは必ず seed を固定する** + +## 重いテストの扱い (Slow Tests) + +学習を回すテストは `@pytest.mark.slow` を付けて区別する． + +```python +import pytest + + +@pytest.mark.slow +def test_train_one_epoch_on_synthetic_data(): + ... +``` + +- 通常実行（高速）: `uv run pytest -m "not slow"` +- 全テスト実行: `uv run pytest` + +マーカーは `pyproject.toml` の `[tool.pytest.ini_options]` に登録する． + +## /implement パイプラインでのテスト (Pipeline) + +1. **Phase 1（実装 / coder）**: 機能実装 → 人間が動作確認 +2. **Phase 2（テスト / tester）**: 本方針に従いテストを追加 +3. **Phase 3（リファクタ / refactorer）**: テストを safety net として品質改善 +4. **Phase 4**: ドキュメント更新 + +Phase 2 でテストが書きにくいと感じたら設計が悪いシグナルである．Phase 3 でモジュールを分割するか責務を見直す． + +## テスト失敗時の運用 (On Failure) + +- 仕様変更による失敗: 先に SPEC を更新してからテストを書き直す +- バグ起因の失敗: 修正してから再実行する +- flaky なテスト: seed 固定漏れか，学習の非決定性に依存した期待値を疑う（学習結果の数値を直接期待値にしない） + +## 参考 (References) + +- [pytest documentation](https://docs.pytest.org/) diff --git a/.github/dependabot.yml b/.github/dependabot.yml new file mode 100644 index 0000000..bd93da3 --- /dev/null +++ b/.github/dependabot.yml @@ -0,0 +1,26 @@ +# 依存パッケージの定期更新 PR（Dependabot version updates） +# 脆弱性検出（Dependabot alerts / security updates）はリポジトリ設定で有効化済み（本ファイルとは独立に動く） +version: 2 +updates: + - package-ecosystem: "uv" + directory: "/" + schedule: + interval: "weekly" + open-pull-requests-limit: 5 + commit-message: + prefix: "[update]" + groups: + minor-and-patch: + update-types: + - "minor" + - "patch" + - package-ecosystem: "github-actions" + directory: "/" + schedule: + interval: "weekly" + commit-message: + prefix: "[update]" + groups: + actions: + patterns: + - "*" diff --git a/.gitignore b/.gitignore index a1fa515..7ee90c9 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -22,9 +22,32 @@ # .claude/hooks/ の Python フックとそのテスト（tests/test_hooks.py）が生成するバイトコードキャッシュ __pycache__/ -# -- プロジェクト立ち上げ時に有効化する（.claude/rules/git-conventions.md 参照） -- -# .env -# .env.* -# node_modules/ -# build/ -# dist/ +# --- プロジェクト固有 --- + +# 臨床データ・合成データ（絶対にコミットしない） +data/ + +# 学習結果（指標・図・チェックポイント） +runs/ + +# モデルの重み +*.pt +*.pth +*.onnx + +# Python / uv +.venv/ +*.py[cod] +*.egg-info/ +build/ +dist/ +.ruff_cache/ +.pytest_cache/ + +# 環境変数 +.env +.env.* + +# OS +Thumbs.db +.DS_Store diff --git a/.python-version b/.python-version new file mode 100644 index 0000000..e4fba21 --- /dev/null +++ b/.python-version @@ -0,0 +1 @@ +3.12 diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md index fd8c40c..96348a0 100644 --- a/CLAUDE.md +++ b/CLAUDE.md @@ -1,15 +1,22 @@ -# プロジェクト名 +# TIASJudgeModel - +舌領域をセグメンテーション済みの舌画像から舌色 5 分類（紫・暗赤・紅・淡紅・淡白）を推定する機械学習モデルの研究開発． +学習は研究室の計算サーバで行い，臨床データは手元 PC に置かない． ## 開発進捗 -最新: GUIDE_01 に従いプロジェクト立ち上げ中 +最新: 立ち上げ完了（フェーズ 1〜6）．次は PLAN_02 の Step 1（基盤: 設定スキーマ・合成データ・manifest・患者単位分割） ※ 本欄は**最新ステップ 1 行のみ上書き更新**．詳細な進捗履歴（動機・設計判断・失敗パターン）は [docs/PROGRESS.md](docs/PROGRESS.md) に追記する．運用ルールは `.claude/rules/progress-log.md` を参照（該当ファイル編集時に自動ロードされる）． ## 必須ルール（コード実装時） - +- **臨床データを手元 PC に置かない．リポジトリにも入れない**．実データを触るコードはサーバでのみ動かし，手元は合成データで確認する（[PLAN_01](docs/03_PLAN/PLAN_01_要件定義書.md)） +- ログ・例外メッセージに患者 ID・画像ファイル名を出さない（件数・行番号で示す） +- 手元へ回収するのは指標・図・ログ・重みのみ（画像・manifest・個票は回収しない．[SPEC_01](docs/04_SPEC/SPEC_01_アーキテクチャ設計.md)「回収ホワイトリスト」） +- データ分割は必ず患者単位で行う（[SPEC_02](docs/04_SPEC/SPEC_02_学習・評価仕様.md)） +- 舌色そのものがラベルであるため，色を変えるデータ拡張は既定で使わない（SPEC_02） +- パッケージ管理は uv のみ（`uv add`）．絶対パスのハードコード禁止（ENV_02「環境再現性のルール」） +- コーディング規約・構成・テスト方針・エラー処理は `.claude/rules/`（coding-style / project-structure / testing / error-handling）が該当ファイル編集時に自動ロードされる ### Git 運用 @@ -65,19 +72,24 @@ - プロジェクト立ち上げフロー: docs/01_GUIDE/GUIDE_01_プロジェクト立ち上げフロー.md - エージェント運用ルール: docs/01_GUIDE/GUIDE_02_エージェント運用ルール.md - ※ Git 規約・ドキュメント書式・命名規則・進捗記録・テンプレート改変記録は `.claude/rules/`（git-conventions / markdown-style / docs-naming / progress-log / template-customization）に定義されている（git-conventions は常時，他は該当ファイル編集時に自動ロード） -- ※ コーディング規約，テスト方針等はプロジェクト立ち上げ時に path-scoped rules（`.claude/rules/`）として作成する（GUIDE_01 参照） +- ※ コーディング規約・プロジェクト構成・テスト方針・エラー処理は path-scoped rules（`.claude/rules/` の coding-style / project-structure / testing / error-handling）として定義済み（該当ファイル編集時に自動ロード） ### 02_ENV（環境） - +- 技術スタック: docs/02_ENV/ENV_01_技術スタック.md +- 環境構築手順: docs/02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md +- 管理者用環境構築手順: docs/02_ENV/ENV_03_管理者用環境構築手順.md +- 開発コマンド: docs/02_ENV/ENV_04_開発コマンド.md ### 03_PLAN（計画） - +- 要件定義書: docs/03_PLAN/PLAN_01_要件定義書.md +- 開発ステップ: docs/03_PLAN/PLAN_02_開発ステップ.md ### 04_SPEC（仕様・設計） - +- アーキテクチャ設計: docs/04_SPEC/SPEC_01_アーキテクチャ設計.md +- 学習・評価仕様: docs/04_SPEC/SPEC_02_学習・評価仕様.md ### 05_TECH（技術設計） diff --git a/README.md b/README.md new file mode 100644 index 0000000..55016a7 --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# TIASJudgeModel + +舌領域をセグメンテーション済みの舌画像から舌色 5 分類（紫・暗赤・紅・淡紅・淡白）を推定する機械学習モデルの研究開発．学習は研究室の計算サーバで行い，臨床データは手元 PC に置かない． + +- 要件: [docs/03_PLAN/PLAN_01_要件定義書.md](docs/03_PLAN/PLAN_01_要件定義書.md) +- 技術スタック: [docs/02_ENV/ENV_01_技術スタック.md](docs/02_ENV/ENV_01_技術スタック.md) +- 環境構築: [docs/02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md](docs/02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md) diff --git "a/docs/01_GUIDE/GUIDE_03_\343\203\201\343\203\274\343\203\240\351\226\213\347\231\272\343\203\253\343\203\274\343\203\253.md" "b/docs/01_GUIDE/GUIDE_03_\343\203\201\343\203\274\343\203\240\351\226\213\347\231\272\343\203\253\343\203\274\343\203\253.md" deleted file mode 100644 index 7561097..0000000 --- "a/docs/01_GUIDE/GUIDE_03_\343\203\201\343\203\274\343\203\240\351\226\213\347\231\272\343\203\253\343\203\274\343\203\253.md" +++ /dev/null @@ -1,152 +0,0 @@ -# チーム開発ルール (Team Development Rules) - -チーム全員が Claude Code を用い，人間が直接コードを書くことはほぼない前提で，並行開発を破綻させずに進めるための協調ルールを定義する． - -> 本ガイドは**チーム開発モード**（`/setup` で team を選択したプロジェクト）でのみ有効．個人開発モード（solo）のプロジェクトには本ファイルは配置されない．なお `/task-create`・`/task-start`・`/task-handoff` は共通層の skill であり，solo でも Issue ベースのタスク管理に使用できる（その場合，本ガイドのチーム協調ルールは適用されない）． - -Git の規約は `.claude/rules/git-conventions.md`（push・PR・マージ手順は `.claude/skills/commit/reference.md`），1 タスクの実装パイプラインは [GUIDE_02](GUIDE_02_エージェント運用ルール.md) に従う．本ガイドはそれらの上に立つ「複数人が同時に動くときの調整」を扱う． - -## 基本方針 (Basic Policy) - -- 全員が Claude Code で開発し，実装はエージェントが行う（チーム規模はプロジェクトによる）． -- 原則として並行作業を行わず，1 人ずつ直列で開発する．急ぎではないため，スループットより単純さと `main` の整合性を優先する．これは禁止ではなく既定のスタンスであり，状況に応じた判断は妨げない（詳細は「作業の直列化」）． -- 人間の本質的な役割は「AI にできない判断と確認」（GUIDE_02 と同じ）．加えて「共有設定の番人」を担う． -- 進捗・タスクは GitHub Issues と git 履歴で追う．`CLAUDE.md` には進捗を書かない（この点は solo 既定の進捗記録ルール `.claude/rules/progress-log.md` を**上書き**する）． -- `main` は常に動作可能な状態を保つ（`.claude/rules/git-conventions.md`）．壊れたら他の作業より優先して直す． - -## タスク管理 (Task Management) - -進捗管理の補助として GitHub Issues と Projects を用いる．`gh` コマンドでの具体的な操作手順（スコープ・Projects 操作・トラブル対応）は `.claude/skills/task-start/reference.md` を参照． - -### Issue (Issue) - -Issue は**進捗管理の補助**として使う．追跡したい作業に対して立て，PR と紐付けてボードで可視化する． - -- 作業 1 単位 = 1 Issue を推奨する．既に Issue がある作業は，新たに作らずそれに従って進める（重複 Issue を作らない）． -- **Issue は着手・PR 作成・マージのいずれの段階でも必須としない**．小さい変更（typo・1 行修正等）や試験的・探索的な作業は Issue 無しで進めてよい． -- ただし**追跡する価値のある作業には Issue を立てるのが望ましい**（後追いと進捗可視化のため）．特に複数回の `/implement` に跨る作業や，他メンバーに見えていてほしい作業は Issue を作る． -- PR と Issue を紐付ける場合は本文に `Closes #` を記載する．マージ時に Issue が自動クローズされ，ボードのカードも `Done` へ移る． -- Issue 本文には少なくとも「やること」を書く．「完了条件（受け入れ基準）」は非自明な作業のみで構わない． -- 担当者は明確にしておくのが望ましい（重複着手を避けるため）． -- Issue は最初に書き切らなくてよい．作業途中の進捗・確定事項は `/task-handoff` の進捗メモとして Issue に集約し，完了は PR の `Closes #<番号>` によるマージ時の自動クローズで反映する（`/implement` のフローでは Issue を更新しない）． - -### Project ボード (Project Board) - -> ⚠ **既定では未使用**．タスク管理は Issue ベース（`gh issue list`）で運用する．Project ボードはチームが拡大したり Issue が常時 10 件超になった等の局面で再導入する想定．以下は将来導入時の参考． - -- 列: `Todo` / `In Progress` / `In Review` / `Done`． -- Issue をカードとして配置し，状態を移動して可視化する． -- マージ連動の自動化を設定し，カード移動の手作業を最小化する（設定は管理者作業．「管理者の初期設定」参照）． - -### タスクの流れ (Task Flow) - -Issue を立てる場合の標準フロー（小さい変更や探索的作業はこの限りでない）． - -```text -1. Issue 起票（完了条件を明記） -2. 自分にアサイン（ボード未使用のためアサインのみ．ボード運用復活時は In Progress へ移動） -3. main から作業ブランチ作成（git-conventions ルール） -4. /implement に Issue の内容を渡して実装（GUIDE_02） -5. PR 作成，本文に "Closes #<番号>" -6. セルフマージ条件を確認 → マージ -7. マージで Issue 自動クローズ → カード自動 Done -``` - -- 上記 1 は `/task-create`（事前定義用），2 と 3 は `/task-start `（既存 Issue から着手）で半自動化できる．Issue 無しで進める場合はどちらも不要． -- Claude へのタスク文脈は `CLAUDE.md` ではなく Issue から渡す．`gh issue view ` で取得する． - -## ブランチと PR (Branch & PR) - -`.claude/rules/git-conventions.md` に従う．チーム運用上の追加事項のみ以下に定める． - -- ブランチ命名は git-conventions ルールの基本形式（`[プレフィックス][概要]`）に従う．ブランチ名に Issue 番号は含めなくてよい． -- branch↔Issue の紐付けは PR 本文の `Closes #<番号>` で行う．マージ時に Issue が自動クローズされる．既存 Issue からブランチを作る場合は `gh issue develop` でネイティブにリンクできる（`.claude/skills/task-start/reference.md`）． -- PR の `--title` はコミットメッセージと同じ書式（`[タグ] 内容`，`.claude/rules/git-conventions.md`）． - -## レビューとマージ (Review & Merge) - -誰も手書きしない体制では，マージ条件が唯一の品質ゲートとなる．本プロジェクトは**条件付きセルフマージ**を採用する．他メンバーの Approve 待ちは原則作らない代わりに，作者自身が満たすべき条件を実質的なゲートとして定める． - -### 通常の機能 PR (Feature PR) - -次を全て満たせば，作者がセルフマージしてよい． - -- CI で全テストが緑である． -- 作者自身が Phase 1 の動作確認（実機・ブラウザ等，AI にできない確認）を済ませている（GUIDE_02）． -- `/implement` のパイプラインをスキップせず完走している． -- 対応 Issue がある場合は完了条件を満たしている（Issue 無しの PR は不要）． -- 共有設定（`CLAUDE.md` のルール部・`.claude/`）の変更を含まない． - -※ レビューは任意．他メンバーはコメントしてよいが，マージをブロックしない． - -### 共有設定を変更する PR (Shared Config PR) - -`CLAUDE.md` のルール部や `.claude/` を変更する PR は，全員の Claude の挙動を変えるため例外とする． - -- 機能 PR に混ぜず，専用 PR とする（「共有設定の扱い」参照）． -- 他メンバー 1 名の Approve を必須とする（セルフマージ不可）． - -### Dependabot の依存更新 PR (Dependabot PR) - -Dependabot が作成する依存更新 PR（security updates / version updates）は，人間が書いた PR ではないため上記の「`/implement` 完走」「Phase 1 動作確認」を満たせない．代わりに `/deps-update` のゲートを品質ゲートとする（`.claude/skills/deps-update/SKILL.md`）． - -- **`/deps-update` がマージしてよいもの**: メジャー更新でなく，競合が無く，CI 緑（CI 未構築ならローカル検証緑）の PR．`gh pr merge --merge` で取り込む．これは「AI が `main` へマージする」唯一の例外である（GUIDE_02「コミットルール」）． -- **人間が判断するもの**: メジャー更新（`0.x` のマイナー更新を含む），CI 赤，修正版の無い alert，Dependabot が PR を作れなかった alert．`/deps-update` が影響分析と推奨（そのままマージ／`/implement` で追従／`@dependabot ignore` で見送り）を PR コメントと完了報告に出すので，それを見て決める． -- 依存更新 PR は共有設定（`CLAUDE.md`・`.claude/`）を変更しないため，他メンバーの Approve は不要．`main` にブランチ保護（必須レビュー）を設定している場合は `/deps-update` はマージできないので，マージ可と判定した一覧を提示するにとどまり，人間がマージする． -- `/deps-update` を実行するのは原則 1 名（管理者またはその週の担当）とし，マージ後はチームに周知して全員が `git pull` する（直列運用のため，他メンバーの作業ブランチは次の rebase で追従する）． - -### CI 構築までの暫定ゲート (Interim Gate) - -CI が未構築の間は「CI 緑」を以下で代替する．CI 構築後はこの節を削除する． - -- `/implement` を完走している． -- ローカルで全テストが緑である． -- 作者自身が Phase 1 の動作確認を済ませている． - -## 共有設定の扱い (Shared Configuration) - -`CLAUDE.md` と `.claude/`（agents・skills・rules・hooks・settings.json・template-overrides.md）は全員の Claude の挙動を決める共有インフラである． - -- **git 追跡を継続する**．untrack や `.gitignore` 化はしない（履歴の保全と挙動の統一のため）． -- **進捗は `CLAUDE.md` に書かない**．進捗は Issues と git 履歴で追う（「タスク管理」参照）． -- **変更は「チームルール変更」カテゴリ**として扱う． - - 機能 PR に混ぜない．専用 PR とする（ブランチは `chore/` または `docs/`）． - - 他メンバー 1 名の Approve を必須とする． - - マージ後はチームに周知し，全員が `git pull` して Claude セッションを再起動する． - - ※ Claude はセッション開始時に `CLAUDE.md` を読むため，古いまま動くと文脈がずれる． -- **例外: ドキュメント一覧への追記**は，そのドキュメントを追加する PR と同じ PR で行ってよい．衝突しても両方の行を残せば解決できる． -- **個人・マシン固有の設定**は `.claude/settings.local.json` に置く．これは `.gitignore` 対象とし，共有の `settings.json` を個人都合で汚さない． - -## 作業の直列化 (Serialized Work) - -- 原則として，同時に進行中のコード作業は 1 件とする（進行中の Issue は原則 1 件．Project ボード運用復活時は `In Progress` 列も同様）． -- 次の作業に着手してよいのは，前の作業の PR が `main` にマージされた後とする（マージ条件は「レビューとマージ」参照）． -- タスクは小さく保つ．直列運用では，1 単位が小さいほど次の人の待ち時間が短くなる． -- 直列運用により並行コンフリクトと共有設定のドリフトは原理的にほぼ発生しない．例外的に並行が生じてコンフリクトした場合は `.claude/skills/commit/reference.md` の rebase 手順をフォールバックとして用いる． -- `main` を壊した場合は他作業より優先して復旧する．自分で対処できない場合は直ちにチームへ報告する（`.claude/skills/commit/reference.md`「間違えて main にコミットしてしまった場合」）． - -## メンバーのオンボーディング (Onboarding) - -新メンバー参加時の手順． - -1. リポジトリへのコラボレーター招待を承認する（GitHub の通知，または `https://github.com///invitations`）． -2. リポジトリを clone する． -3. `ENV_02_環境構築手順.md`（GUIDE_01 参照，立ち上げ時に作成）に従い開発環境を構築する． -4. `gh auth login` で GitHub CLI を認証する．Projects も操作する場合は `project` スコープを含める（`.claude/skills/task-start/reference.md`「必要なスコープ」）． -5. 必要なら `.claude/settings.local.json` を用意する（個人設定．git 追跡されない）． -6. 最初に `CLAUDE.md` と `docs/01_GUIDE/` を読む（特に本ガイドと GUIDE_02）．Git 規約は `.claude/rules/git-conventions.md` にある． -7. `.gitignore` が整備されていることを確認する（`.claude/rules/git-conventions.md`）． - -## 管理者の初期設定 (Admin Setup) - -以下は外部サービス操作を含み，原則として AI には実施できない（`gh` で操作できる設定のみ例外として注記する）．ルール確定後に管理者（人間）が一度だけ行う． - -- GitHub リポジトリの作成，メンバー招待． - - リポジトリ作成後，**GitHub リポジトリのセキュリティ設定**（Dependabot alerts / security updates の有効化）は AI が `gh api` で行う（`/setup` の Phase 3・7 で実行．コマンド・検証・トラブル対応は `.claude/skills/setup/reference.md`「GitHub リポジトリのセキュリティ設定」，背景は GUIDE_01「環境構築」）．`/setup` 完了後にリポジトリを作成した場合は，同 `reference.md` または `ENV_03_管理者用環境構築手順.md` に転記したコマンドを実行する（管理者が直接実行してもよい）． -- （既定では未使用）GitHub Project の作成，列（`Todo` / `In Progress` / `In Review` / `Done`）の定義． -- （既定では未使用）マージ連動の自動化設定（PR マージ時に Issue クローズ・カードを `Done` へ移動）． -- Issue テンプレートの用意（「やること」「完了条件」欄）． -- 共有設定変更 PR に他メンバー Approve を求める運用の周知（必要なら `main` のブランチ保護設定）． -- CI の構築（全テストを実行し，緑をマージ条件にできる状態にする）． - -※ 完了するまでは本ガイドの「CI 構築までの暫定ゲート」を適用する． diff --git "a/docs/02_ENV/ENV_01_\346\212\200\350\241\223\343\202\271\343\202\277\343\203\203\343\202\257.md" "b/docs/02_ENV/ENV_01_\346\212\200\350\241\223\343\202\271\343\202\277\343\203\203\343\202\257.md" new file mode 100644 index 0000000..5310992 --- /dev/null +++ "b/docs/02_ENV/ENV_01_\346\212\200\350\241\223\343\202\271\343\202\277\343\203\203\343\202\257.md" @@ -0,0 +1,90 @@ +# 技術スタック (Tech Stack) + +## 概要 (Overview) + +舌領域セグメンテーション済み画像から舌色 5 分類を推定するモデルを，手元の Windows で実装し，研究室の GPU サーバで学習する．臨床データは手元 PC に置かないため，**手元は合成データでの実装確認のみ**とし，実データを触るコードはすべてサーバ上で動かす． + +## 言語・実行環境 (Language & Runtime) + +| 項目 | 採用 | 備考 | +| --- | --- | --- | +| 言語 | Python | TIASjudge・SmTIAS-LightSim と揃える | +| Python バージョン | 3.12（`.python-version` で固定） | 既存 2 プロジェクトと同一．サーバにも導入済み | +| パッケージマネージャ | **uv**（Astral 製） | 既存プロジェクトと同じ．`uv.lock` をコミットして再現性を担保する | +| 手元 OS | Windows 11 | 実装・合成データでの動作確認のみ（GPU なし） | +| 学習環境 | 研究室 GPU サーバ（Ubuntu 22.04・RTX A6000） | uv・Python 3.12 導入済み | + +## 機械学習フレームワーク (ML Framework) + +| 項目 | 採用 | 備考 | +| --- | --- | --- | +| 学習フレームワーク | **PyTorch 2.x** | 研究用途の標準．事前学習モデルの入手性が高い | +| モデル | **timm**（PyTorch Image Models） | ConvNeXt・EfficientNet・ViT 等を設定 1 行で差し替えて比較できる | +| 学習ループ | 自前で記述（Lightning 等の高水準ラッパは使わない） | 患者単位分割・クラス不均衡対策を明示的に制御したいため．規模が小さく抽象化の利得が薄い | +| データ拡張 | `torchvision.transforms.v2` | 依存を増やさない．足りなければ albumentations を後から追加する | + +※ 具体的なモデル（ConvNeXt-Tiny 等）・入力解像度・学習設定は仕様設計フェーズ（`SPEC_01`）で決める．本ファイルでは土台のみ確定する． + +## データ処理・評価 (Data Processing & Evaluation) + +| 項目 | 採用 | 備考 | +| --- | --- | --- | +| 画像 IO | Pillow | 学習時の読み込み．軽量 | +| 数値計算 | NumPy | — | +| 評価指標 | scikit-learn | 混同行列・macro F1・クラス別 recall・患者単位の層化分割 | +| 図の出力 | matplotlib | 学習曲線・混同行列を PNG で出力する（サーバ上で描画し，画像ファイルだけ回収する） | +| ルールベース比較 | TIASjudge の `core/` ロジックを移植または参照 | ベースライン算出用．OpenCV が必要になった場合はサーバに GUI が無いため `opencv-python-headless` を使う | + +## 設定と実験記録 (Configuration & Experiment Tracking) + +| 項目 | 採用 | 備考 | +| --- | --- | --- | +| 設定ファイル | **YAML ＋ pydantic**（スキーマ検証） | SmTIAS-LightSim と同じ流儀．`configs/*.yaml` に実験条件を置く | +| 実験記録 | **軽量自作**（外部サービスを使わない） | `runs/<実験ID>/` に `config.yaml`・`metrics.json`・`history.csv`・`confusion_matrix.png`・チェックポイントを書き出す | +| 手元への回収 | 指標・図・ログのみ（画像・ラベルは回収しない） | 個人情報を含む可能性のあるものを持ち帰らないため | + +採用理由: 依存が増えず，**外部送信がゼロ**で，臨床データ由来の情報の流出経路を作らない．実験の比較はファイルを並べるだけで足りる規模である． + +## リモート実行 (Remote Execution) + +| 項目 | 採用 | 備考 | +| --- | --- | --- | +| リモート実行ツール | **自作 CLI**（SmTIAS-LightSim の `sm-remote` を移植） | コード送信・ジョブ実行・結果回収・GPU 空き確認 | +| 転送方式 | tar over ssh | Windows に rsync が無いため（LightSim と同じ判断） | +| 実行 | サーバ上の tmux 内で `uv run` | 接続が切れても学習が続く | +| SSH | Windows 標準 OpenSSH | 学外からは研究室 PC を ProxyJump の踏み台にする | +| データ | サーバ常設（コードのみ毎回転送） | 一度だけコピーし，以降は再転送しない | +| 認証情報 | サーバに GitHub の認証情報を置かない | コードは常に手元から送る | + +## 開発ツール (Development Tools) + +| 項目 | 採用 | 備考 | +| --- | --- | --- | +| テスト | pytest | 合成データで動くテストのみ（臨床データに依存するテストは書かない） | +| lint / format | ruff | Python の標準的な選択．規約は規約整備フェーズで定める | +| CI | **使わない** | ローカルで pytest・ruff を回す．必要になれば後から GitHub Actions を追加する | +| 依存更新 | Dependabot（`uv` エコシステム） | 週 1 回．CI が無いので更新 PR はローカル検証で確認する | + +## CPU / GPU の依存差 (CPU / GPU Dependencies) + +`torch` を PyPI からそのまま依存に入れると，**Linux では CUDA 付きの wheel，Windows では CPU 版の wheel** が選ばれるため，同一の `pyproject.toml` で「手元 = CPU，サーバ = GPU」が成立する見込みである． + +- サーバでの初回 `uv sync` 後に `torch.cuda.is_available()` が `True` になることを確認する（環境構築手順に含める） +- 想定どおりにならない場合は PyTorch 公式インデックスを `[tool.uv.sources]` で指定する方式に切り替える + +## 採用しなかった選択肢 (Rejected Alternatives) + +| 候補 | 却下理由 | +| --- | --- | +| Weights & Biases | 学習指標を外部サービスへ送信する．臨床データを扱う研究では審査・規約との整合確認が必要で，得られる利便性に対して手続きの負担が大きい | +| MLflow | サーバでサービスを立ててポート転送で見る運用コストが，本プロジェクトの実験数に対して過大 | +| torchvision のみ | 事前学習モデルの選択肢が狭く，「どの系統のモデルが向くか」の比較がしにくい | +| PyTorch Lightning・Keras 等の高水準ラッパ | 患者単位分割・クラス不均衡対策を明示的に制御したい．学習ループが小さいため抽象化の利得が薄い | +| GitHub Actions での CI | 現時点では 1 人開発でローカル実行で足りる．データを使うテストは CI で回せない | + +## 未確定事項 (Open Items) + +- モデルアーキテクチャ・入力解像度・学習設定（仕様設計フェーズで決定） +- サーバ上のデータ配置パスとディレクトリ構成（環境構築フェーズで決定） +- TIASjudge のルールベース診断を「移植」するか「別リポジトリを参照」するか（ベースライン実装時に決定） +- 学習済みモデルの配布形式（ONNX 等．モデルの見込みが立ってから決定） diff --git "a/docs/02_ENV/ENV_02_\347\222\260\345\242\203\346\247\213\347\257\211\346\211\213\351\240\206.md" "b/docs/02_ENV/ENV_02_\347\222\260\345\242\203\346\247\213\347\257\211\346\211\213\351\240\206.md" new file mode 100644 index 0000000..23bb7ce --- /dev/null +++ "b/docs/02_ENV/ENV_02_\347\222\260\345\242\203\346\247\213\347\257\211\346\211\213\351\240\206.md" @@ -0,0 +1,74 @@ +# 環境構築手順 (Environment Setup) + +## 前提ツール (Prerequisites) + +| ツール | 用途 | 備考 | +| --- | --- | --- | +| git | バージョン管理 | 運用は `.claude/rules/git-conventions.md` | +| gh | GitHub CLI | PR 作成・リポジトリ設定 | +| uv | Python・依存管理 | `winget install astral-sh.uv` | +| Python 3.7 以上 ＋ bash | `.claude/hooks/` の実行 | Windows は Git for Windows 付属の bash．※ Python が見つからないとアクセス制限フックが全ツールをブロックする | +| OpenSSH | サーバ接続 | Windows 11 標準（`C:\Windows\System32\OpenSSH\ssh.exe`） | + +## 手元 PC のセットアップ (Local Setup) + +```bash +git clone https://github.com/rintoHasegawa/TIASJudgeModel.git +cd TIASJudgeModel +uv sync +``` + +手元には **CPU 版の PyTorch** が入る（[ENV_01「CPU / GPU の依存差」](ENV_01_技術スタック.md)）．学習は回さず，実装と合成データでの動作確認に使う． + +## 臨床データの取り扱い (Clinical Data Handling) + +**手元 PC に臨床データを置かない．** これは手順ではなく守るべき制約である． + +- 実データは研究室 PC が原本，学習用のコピーは Newton の `~/data/TIASJudgeModel/`（[ENV_03](ENV_03_管理者用環境構築手順.md)） +- 手元へ回収するのは非個人情報の派生物のみ（指標・学習曲線・混同行列・ログ・モデル重み） +- 画像・ラベル・患者 ID を含むファイルは回収しない +- `data/`・`runs/` は `.gitignore` 済み + +## 合成データでの動作確認 (Synthetic Data) + +実データが無い手元で学習パイプラインを流すため，合成データ生成スクリプトを使う（実装フェーズで作成）． + +- 出力先: `data/synthetic/`（`.gitignore` 対象） +- 目的は「落ちずに 1 エポック回り，指標が書き出される」ことの確認であり，精度は意味を持たない + +## 研究室サーバの利用 (Lab Server) + +| Host 名 | アドレス | 用途 | +| --- | --- | --- | +| `Newton` | `Newton.local`（研究室 LAN 内） | 学習の実行．RTX A6000×3・Ubuntu 22.04・uv・Python 3.12 | +| `Newton-via-lab` | 研究室 PC を ProxyJump した経路 | 学外から接続する場合 | + +- SSH の鍵と `~/.ssh/config` は **SmTIAS-LightSim で構築済みのものを流用する**（設定手順は同プロジェクトの `docs/02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md`「研究室サーバ編」を参照） +- **サーバ上では編集しない**．コードは常に手元から送る（次節） +- サーバに GitHub の認証情報を置かない + +## 日常の流れ (Daily Workflow) + +リモート実行ツール（ENV_01．`sm-remote` の移植）を使う．コマンド名・オプションは実装時に確定し，`ENV_04_開発コマンド.md` に記載する． + +1. 手元でコードを編集する +2. コードをサーバへ送る（tar over ssh） +3. GPU の空きを確認し，tmux 内で学習を実行する +4. 結果（指標・図・ログ）を回収する + +## 環境再現性のルール (Reproducibility Rules) + +- 依存の追加は `uv add`．`uv.lock` はコミットする +- 絶対パスをコードにハードコードしない（設定 YAML と環境変数で渡す） +- 乱数シードを設定ファイルで固定し，`runs/<実験ID>/config.yaml` に実際に使った設定を保存する + +## トラブルシューティング (Troubleshooting) + +| 症状 | 原因 | 対処 | +| --- | --- | --- | +| サーバで `torch.cuda.is_available()` が `False` | CPU 版 wheel が入った | ENV_01「CPU / GPU の依存差」に従い `[tool.uv.sources]` で PyTorch の CUDA インデックスを指定する | +| `ssh Newton 'cat ...'` が応答せず止まる | 標準入力が開いたまま（LightSim で実測） | `ssh -n` を付ける | +| 学外からの転送が遅い | Tailscale が DERP 中継経由になっている | `tailscale ping` で経路を確認し，転送は差分だけにする | +| ファイル操作系のツールが全てブロックされる | フック用の Python が見つからない | `python3` / `python` / `py` のいずれかが起動できるようにする | +| サーバで `uv: command not found` | 非対話 ssh の PATH に `~/.local/bin` が入らない | コマンドの前に `export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"` を付ける（リモート実行ツールもこれを行う） | +| 踏み台経由で `connect failed`（ホスト名不明） | 踏み台側の mDNS（`Newton.local`）の解決が一時的に失敗する | 時間をおいて再試行する．頻発する場合は踏み台の `~/.ssh/config` で Newton を IP 指定にする | diff --git "a/docs/02_ENV/ENV_03_\347\256\241\347\220\206\350\200\205\347\224\250\347\222\260\345\242\203\346\247\213\347\257\211\346\211\213\351\240\206.md" "b/docs/02_ENV/ENV_03_\347\256\241\347\220\206\350\200\205\347\224\250\347\222\260\345\242\203\346\247\213\347\257\211\346\211\213\351\240\206.md" new file mode 100644 index 0000000..83560b8 --- /dev/null +++ "b/docs/02_ENV/ENV_03_\347\256\241\347\220\206\350\200\205\347\224\250\347\222\260\345\242\203\346\247\213\347\257\211\346\211\213\351\240\206.md" @@ -0,0 +1,71 @@ +# 管理者用環境構築手順 (Administrator Setup) + +プロジェクト作成時に **一度だけ** 行う初期設定． + +## GitHub リポジトリの作成 (Repository Creation) + +private リポジトリとして作成する（臨床データは含めないが，研究途中のコードを公開しないため）． + +```bash +gh repo create rintoHasegawa/TIASJudgeModel --private --source=. --remote=origin \ + --description "舌画像から舌色 5 分類を推定する機械学習モデル（TIASjudge 用）" +``` + +## リポジトリのセキュリティ設定 (Repository Security Settings) + +Dependabot alerts（脆弱性検出）と Dependabot security updates は**リポジトリごとに既定で OFF** なので，作成直後に有効化する（冪等なので再実行してよい）． + +```bash +gh api -X PUT repos/rintoHasegawa/TIASJudgeModel/vulnerability-alerts +gh api -X PUT repos/rintoHasegawa/TIASJudgeModel/automated-security-fixes +``` + +検証: + +```bash +gh api repos/rintoHasegawa/TIASJudgeModel/vulnerability-alerts # 204 なら有効（404 なら無効） +gh api repos/rintoHasegawa/TIASJudgeModel/automated-security-fixes # {"enabled":true,...} なら有効 +``` + +※ 依存バージョンの定期更新は `.github/dependabot.yml` で設定する（別物．リポジトリ設定とは独立に動く）． + +## Newton 側の初期設定 (Server Setup) + +```bash +mkdir -p ~/work/TIASJudgeModel # コード置き場（push で上書きされる） +mkdir -p ~/data/TIASJudgeModel # データ置き場（push の対象外） +chmod 700 ~/data/TIASJudgeModel # 共用サーバなので自分だけに絞る +``` + +コードを初回送信したあと，サーバ上で以下を確認する． + +```bash +cd ~/work/TIASJudgeModel +uv sync +uv run python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.device_count())" +``` + +`uv sync` は CUDA 版 PyTorch が入るため時間がかかる．`True` と GPU 台数が出ることを確認する．`False` の場合は [ENV_01「CPU / GPU の依存差」](ENV_01_技術スタック.md)に従う． + +## 臨床データの初回コピー (Initial Data Copy) + +原本は研究室 PC に置き，**研究室 LAN 内で Newton へ一度だけコピーする**．手元 PC を経由させない． + +1. 研究室 PC で作業する（**`hostname` で研究室 PC であることを確認してから実行する**） +2. 研究室 PC から Newton へコピーする（例: `scp -r <データ> Newton:~/data/TIASJudgeModel/`） +3. コピー後に件数を突き合わせる（両側でファイル数を数える） +4. 原本は研究室 PC に残す（Newton 側は作業用コピー） + +以降は再転送しない．データセットの内容確認（枚数・クラス分布・破損チェック）はサーバ上のコマンドで行い，**集計結果のみ**を手元で見る． + +## 学外アクセス用の踏み台 (Off-campus Access) + +研究室 PC を ProxyJump の踏み台にする設定は SmTIAS-LightSim で構築済みのため，本プロジェクトでの追加作業は不要（未設定の場合は同プロジェクトの `docs/02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md`「学外から接続する（研究室 PC 経由）」に従う）． + +## 人間が確認すべき事項 (Human Checklist) + +Claude は実施できない．着手前に確認する． + +- 臨床データの倫理審査・データ利用許諾の範囲（機械学習での二次利用が含まれるか） +- データを研究室の共用計算サーバに置くことが規程上許容されるか +- 研究室 PC で SSH サーバを動かすことが研究室のルールに照らして問題ないか diff --git "a/docs/02_ENV/ENV_04_\351\226\213\347\231\272\343\202\263\343\203\236\343\203\263\343\203\211.md" "b/docs/02_ENV/ENV_04_\351\226\213\347\231\272\343\202\263\343\203\236\343\203\263\343\203\211.md" new file mode 100644 index 0000000..16988fe --- /dev/null +++ "b/docs/02_ENV/ENV_04_\351\226\213\347\231\272\343\202\263\343\203\236\343\203\263\343\203\211.md" @@ -0,0 +1,48 @@ +# 開発コマンド (Development Commands) + +日常の開発で使うコマンドの一覧．**コマンドを推測せず必ず本ファイルを参照する**（新しく確定・変更された時は本ファイルに反映する）． + +※ 学習・評価・リモート実行のコマンドは未実装のため本ファイルには未記載（実装時に追記する）． + +## 環境 (Environment) + +| 目的 | コマンド | 備考 | +| --- | --- | --- | +| 依存の同期 | `uv sync` | 初回・`pyproject.toml` 変更後．手元には CPU 版 PyTorch が入る | +| 依存の追加 | `uv add <パッケージ>` | `uv.lock` が更新されるのでコミットする | +| 開発用依存の追加 | `uv add --dev <パッケージ>` | pytest・ruff 等 | +| Python の実行 | `uv run python <スクリプト>` | 仮想環境を明示的に有効化しなくてよい | + +## テスト (Test) + +| 目的 | コマンド | +| --- | --- | +| 全テスト | `uv run pytest` | +| 特定ファイル | `uv run pytest tests/test_package.py` | +| 詳細表示 | `uv run pytest -v` | + +臨床データに依存するテストは書かない（合成データで動くテストのみ）． + +## Lint / Format + +| 目的 | コマンド | +| --- | --- | +| Lint | `uv run ruff check .` | +| Lint（自動修正） | `uv run ruff check --fix .` | +| Format | `uv run ruff format .` | + +※ `.claude/` はテンプレート所有のため ruff の対象外（`pyproject.toml` の `extend-exclude`）．テンプレート由来のフックのテストは `uv run pytest .claude/hooks/tests` で実行する． + +## フック (Hooks) + +| 目的 | コマンド | 備考 | +| --- | --- | --- | +| フックのテスト | `bash .claude/hooks/tests/test_hooks.py` 相当を `uv run pytest .claude/hooks/tests` | テンプレート由来．`.claude/` の変更時に確認する | + +## 未実装のコマンド (Planned) + +実装した時点で本ファイルに追記する． + +- データセットの集計（サーバ上で実行．枚数・患者数・クラス分布・破損チェック） +- 学習・評価 +- リモート実行（コード送信・ジョブ実行・結果回収・GPU 空き確認） diff --git "a/docs/03_PLAN/PLAN_01_\350\246\201\344\273\266\345\256\232\347\276\251\346\233\270.md" "b/docs/03_PLAN/PLAN_01_\350\246\201\344\273\266\345\256\232\347\276\251\346\233\270.md" new file mode 100644 index 0000000..7b62e8d --- /dev/null +++ "b/docs/03_PLAN/PLAN_01_\350\246\201\344\273\266\345\256\232\347\276\251\346\233\270.md" @@ -0,0 +1,83 @@ +# 要件定義書 (Requirements) + +## プロジェクトの目的 (Purpose) + +舌診支援システム [TIASjudge](https://github.com/rintoHasegawa/TIASjudge) の舌色 5 分類（紫・暗赤・紅・淡紅・淡白）を，機械学習で推定できるかを検証する．現行の TIASjudge は Lab 色空間のルールベースで分類しており，本プロジェクトでは機械学習版の到達点を把握して，将来 TIASjudge に組み込む判断材料を得る． + +本フェーズのゴールは**現状把握**である．「このデータで機械学習がどこまでできるか」を，信頼できる評価基盤の上で数値として示すことを目的とし，精度の絶対値目標は置かない． + +## 対象ユーザー (Target Users) + +- **直接**: 開発者本人（研究用途） +- **間接**: TIASjudge を使う臨床側（将来，モデルが組み込まれた場合） + +## スコープ (Scope) + +### やること (In Scope) + +- 舌領域セグメンテーション済み画像から舌色 5 分類を推定するモデルの学習・評価 +- 研究室の計算サーバでの学習基盤（コード転送・リモート実行・結果回収） +- **手元 PC に臨床データを置かずに開発できる仕組み**（合成データでの実装確認，リモート側での集計） +- 既存ルールベース（TIASjudge）との同一テストセットでの比較 +- 実験記録と評価レポート + +### やらないこと (Out of Scope) + +- 舌領域セグメンテーションモデルの学習（既にセグメンテーション済みのデータを使う） +- 舌色 5 分類以外の所見（舌苔・舌形・歯痕等） +- TIASjudge 本体への組み込み実装（別リポジトリの作業） +- 撮影条件の色補正・キャリブレーション（SmTIAS 側の課題） +- 臨床データを手元 PC に配置すること + +## データ (Data) + +| 項目 | 内容 | +| --- | --- | +| 入力 | 舌領域のみをセグメンテーションした舌画像 | +| 規模 | 1000 枚以上（正確な枚数・患者数・クラス分布は研究室 PC で確認して確定する） | +| 正解ラベル | 医師・専門家の診断記録による舌色 5 分類 | +| 保管場所 | 原本は研究室 PC．一度だけ計算サーバへコピーし，以降は再転送しない | +| 手元 PC | 一切置かない | + +## 制約 (Constraints) + +- **データ取り扱い**: 臨床データを手元 PC に置かない．リポジトリにも含めない．手元へ持ち帰るのは非個人情報の派生物のみ（集計指標・学習曲線・混同行列・ログ・モデル重み） +- **計算資源**: 研究室の GPU サーバ（共用．他ユーザーが GPU を使っていることがある） +- **接続経路**: 学外からは研究室 PC を SSH の踏み台（ProxyJump）として経由する +- **認証情報**: 計算サーバに GitHub の認証情報は置かない（コードは常に手元から送る） +- **人間の作業**: 倫理審査・データ利用許諾の確認，研究室 PC での SSH サーバ運用の可否確認 + +## 成功基準 (Success Criteria) + +本フェーズは現状把握のため，以下を満たせば成功とする． + +1. 患者単位の分割で，再現可能な評価基盤ができている +2. 同一テストセットで，既存ルールベースと機械学習モデルの性能を並べて比較できる +3. 機械学習モデルの到達点がクラス別の数値（混同行列・クラス別性能）で示され，次の判断（組み込むか・手法を変えるか）ができる +4. 手元に臨床データを置かないまま実験を回せ，その手順が文書化されている + +※ 精度の絶対値目標は本フェーズでは設定しない．ベースライン確立後に別途決める． + +## 評価の方針 (Evaluation Policy) + +- **患者単位で分割する**．画像単位のランダム分割は行わない（同一患者の画像が train / test に跨ると精度が過大に出る） +- クラス不均衡が想定されるため，accuracy だけで判断せず macro F1・混同行列・クラス別 recall を併せて見る +- 医師ラベルの評価者間のばらつきが性能の上限を決めるため，把握できる範囲で確認する +- 既存ルールベースを同一テストセットで実行し，比較のベースラインとする + +## 成果物 (Deliverables) + +- 学習・評価コード（本リポジトリ） +- リモート実行ツール（コード送信・実行・結果回収） +- 学習済みモデルの重み（研究室側に保管．必要に応じて手元へ回収） +- 実験記録・評価レポート（実装フェーズで `06_TEST` 配下に作成） + +## 前提・未確定事項 (Assumptions & Open Questions) + +研究室 PC でデータを確認してから確定する項目． + +- 画像の枚数・患者数・クラスごとの分布 +- 画像形式・解像度・マスク外領域の扱い（黒塗りか透明か） +- 患者 ID がファイル名等から辿れるか（患者単位分割の前提） +- ラベルの保存形式（CSV・アプリのデータ等），1 画像に複数評価者のラベルがあるか +- 倫理審査・データ利用許諾の状況 diff --git "a/docs/03_PLAN/PLAN_02_\351\226\213\347\231\272\343\202\271\343\203\206\343\203\203\343\203\227.md" "b/docs/03_PLAN/PLAN_02_\351\226\213\347\231\272\343\202\271\343\203\206\343\203\203\343\203\227.md" new file mode 100644 index 0000000..ac37eb8 --- /dev/null +++ "b/docs/03_PLAN/PLAN_02_\351\226\213\347\231\272\343\202\271\343\203\206\343\203\203\343\203\227.md" @@ -0,0 +1,70 @@ +# 開発ステップ (Development Steps) + +[PLAN_01 要件定義書](PLAN_01_要件定義書.md)の目的を満たすための実装順序．各ステップは `/implement <タスク>` で進める（実装 → テスト → リファクタリング → ドキュメント更新）． + +## 全体像 (Overview) + +| Step | 内容 | 前提 | +| --- | --- | --- | +| 1 | 基盤: 設定スキーマ・合成データ生成・manifest 読み込み・患者単位分割 | なし（手元で完結） | +| 2 | リモート実行ツール（送信・実行・回収・GPU 確認，回収ホワイトリスト） | Step 1 | +| 3 | データセット集計（実データの素性把握） | **臨床データのコピー完了**・倫理確認 | +| 4 | 学習パイプライン最小版（ConvNeXt-Tiny を 1 本通す） | Step 2・3 | +| 5 | 評価・レポート生成（指標・混同行列・`runs/` 出力） | Step 4 | +| 6 | ベースライン比較（TIASjudge のルールベース） | Step 5 | +| 7 | 実験反復（不均衡対策・モデル比較・解像度検討） | Step 6 | +| 8 | 結論（5-fold 交差検証・評価レポート・配布形式の判断） | Step 7 | + +Step 1・2 はデータのコピー待ちの間に進められる． + +## Step 1: 基盤 (Foundation) + +- **成果物**: `schema.py`（pydantic 設定），`data/manifest.py`（読み込み・検証），`data/split.py`（患者単位分割），`scripts/make_synthetic_dataset.py` +- **完了条件**: 合成 manifest で分割が患者単位に保たれ，同一 seed で再現することがテストで確認できる．不正な manifest が停止する +- **理由**: 手元だけで完結し，以降すべての土台になる．最重要の「患者単位分割」をここで固める + +## Step 2: リモート実行ツール (Remote Execution) + +- **成果物**: `remote/`・`cli/remote.py`（コード送信 / ジョブ実行 / 結果回収 / GPU 空き確認） +- **完了条件**: コードを送って合成データの短い学習をサーバで実行し，結果を回収できる．**回収ホワイトリスト**が効いており，画像・manifest が回収対象にならないことがテストで確認できる +- **注意**: 非対話 ssh では `uv` が PATH に無いため，ツール側で `export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"` を行う（[ENV_02](../02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md)トラブルシューティング） + +## Step 3: データセット集計 (Dataset Survey) + +- **成果物**: データセット集計コマンド，`scripts/build_manifest.py`，集計レポート（`docs/06_TEST/` に記録） +- **完了条件**: 枚数・患者数・クラス分布・画像サイズ分布・破損件数が数値で判明し，[SPEC_01](../04_SPEC/SPEC_01_アーキテクチャ設計.md)・[SPEC_02](../04_SPEC/SPEC_02_学習・評価仕様.md)の未確定事項（マスク外領域の扱い・入力解像度・患者 ID の追跡可否・ラベルの保存形式）が確定する +- **前提**: 研究室 PC → サーバのデータコピーと，倫理審査・データ利用許諾の確認が済んでいること + +## Step 4: 学習パイプライン最小版 (Minimal Training) + +- **成果物**: `models/`・`training/`・学習コマンド，設定 YAML 1 本 +- **完了条件**: 手元で合成データ 1 エポックが通り，サーバで実データの学習が完走して `runs/<実験ID>/` が生成される +- **方針**: 精度は問わない．「落ちずに回り，記録が残る」ことだけを見る + +## Step 5: 評価・レポート生成 (Evaluation) + +- **成果物**: `evaluation/`・評価コマンド（macro F1・クラス別指標・混同行列・学習曲線） +- **完了条件**: val で選び test を最後に一度だけ見る運用が実装され，指標が既知の混同行列に対してテストで期待値と一致する + +## Step 6: ベースライン比較 (Baseline) + +- **成果物**: `baseline/`（TIASjudge のルールベース診断），比較レポート +- **完了条件**: 同一テストセットでルールベースと機械学習モデルの指標が並べて出る +- **ここで決める**: ルールベースを移植するか別リポジトリを参照するか（SPEC_02 の未確定事項） + +## Step 7: 実験反復 (Experiments) + +- **成果物**: 実験群（クラス不均衡対策・モデル比較・入力解像度・マスク外領域の埋め方）とその記録 +- **完了条件**: 各要因の効果が**独立した実験として**切り分けて記録されている +- **注意**: 共用サーバのため使用する GPU を明示的に指定する + +## Step 8: 結論 (Conclusion) + +- **成果物**: 5-fold 交差検証の結果，評価レポート，TIASjudge への引き渡し方針（配布形式） +- **完了条件**: PLAN_01 の成功基準 4 項目が満たされ，「組み込むか・手法を変えるか」の判断材料が揃う + +## 進め方の原則 (Process Rules) + +- Step 3 の結果で SPEC_01・SPEC_02 を更新してから Step 4 以降に進む（仕様変更は先にドキュメントへ反映する） +- 実験は 1 回の変更で 1 要因のみ変える（効果の切り分けができなくなるため） +- 各ステップ完了時に進捗を記録する（`.claude/rules/progress-log.md`） diff --git "a/docs/04_SPEC/SPEC_01_\343\202\242\343\203\274\343\202\255\343\203\206\343\202\257\343\203\201\343\203\243\350\250\255\350\250\210.md" "b/docs/04_SPEC/SPEC_01_\343\202\242\343\203\274\343\202\255\343\203\206\343\202\257\343\203\201\343\203\243\350\250\255\350\250\210.md" new file mode 100644 index 0000000..5d8a4b1 --- /dev/null +++ "b/docs/04_SPEC/SPEC_01_\343\202\242\343\203\274\343\202\255\343\203\206\343\202\257\343\203\201\343\203\243\350\250\255\350\250\210.md" @@ -0,0 +1,103 @@ +# アーキテクチャ設計 (Architecture) + +## 基本方針 (Principles) + +1. **実データに触るコードはサーバでしか動かさない**．手元では合成データで同じコードパスを流す +2. **手元への回収はホワイトリスト方式**．回収対象を明示的に列挙し，列挙外（画像・manifest・患者 ID）は持ち帰れないようにする +3. 設定は YAML に集約し，pydantic で検証する．コードに絶対パス・閾値を書かない +4. 実験は `runs/<実験ID>/` に閉じる．同じ設定と seed で同じ結果に辿れるようにする + +## ディレクトリ構成 (Directory Layout) + +```text +TIASJudgeModel/ +├── configs/ # 実験設定 YAML +├── src/tias_judge_model/ +│ ├── schema.py # pydantic 設定スキーマ +│ ├── data/ # manifest 読み込み・Dataset・分割・前処理 +│ ├── models/ # timm ラッパ（アーキテクチャ差し替え点） +│ ├── training/ # 学習ループ・損失・スケジューラ +│ ├── evaluation/ # 指標・混同行列・レポート生成 +│ ├── baseline/ # ルールベース比較（扱いは未定） +│ ├── remote/ # リモート実行（tar over ssh・tmux・回収） +│ └── cli/ # エントリポイント +├── scripts/ # 合成データ生成・manifest 生成 +├── tests/ +├── data/ # .gitignore（合成データ．実データは置かない） +└── runs/ # .gitignore（実験結果） +``` + +依存方向は `cli` → `training` / `evaluation` → `data` / `models` の一方向とする．`data` と `models` は CLI・学習ループを import しない． + +## データ契約 (Data Contract) + +サーバ上のデータ配置（`~/data/TIASJudgeModel/`）: + +```text +~/data/TIASJudgeModel/ +├── images/ # 舌領域セグメンテーション済み画像 +└── manifest.csv # 学習が読む唯一の入口 +``` + +`manifest.csv` の列: + +| 列名 | 内容 | 備考 | +| --- | --- | --- | +| `image_path` | `images/` からの相対パス | — | +| `patient_id` | 患者を一意に識別する ID | **必須**．分割の単位になる | +| `label` | 舌色 5 分類のいずれか | 医師の診断記録に由来 | +| `note` | 任意の備考 | 除外理由等 | + +- manifest はサーバ上の生成スクリプトで作る（実データの構造を確認してから実装する） +- `patient_id` が取得できない場合，**画像 ID を患者 ID と見なす代替はしない**．生成を止めて人間が判断する（同一患者が分割を跨ぐと評価が壊れるため） + +## クラス定義 (Class Definition) + +内部表現は英字 slug，表示は日本語とし，整数 ID を固定して混同行列の軸をぶらさない． + +| ID | slug | 表示 | +| --- | --- | --- | +| 0 | `pale` | 淡白 | +| 1 | `light_red` | 淡紅 | +| 2 | `red` | 紅 | +| 3 | `dark_red` | 暗赤 | +| 4 | `purple` | 紫 | + +※ 並び順は TIASjudge の定義に合わせて確定する（順序尺度として扱えるかは未確定．[SPEC_02](SPEC_02_学習・評価仕様.md) 参照）． + +## 実験の出力 (Run Artifacts) + +```text +runs/<実験ID>/ +├── config.yaml # 解決済み設定 ＋ git コミットハッシュ ＋ seed +├── history.csv # エポックごとの損失・指標 +├── metrics.json # 最終指標（macro F1・accuracy・クラス別） +├── confusion_matrix.png # 図 +├── confusion_matrix.csv # 数値 +├── log.txt +└── checkpoints/best.pt +``` + +実験 ID の書式: `YYYYmmdd-HHMMSS_<設定ファイル名>_` + +## 回収ホワイトリスト (Pull Whitelist) + +手元へ回収できるのは以下のみ．リモート実行ツールにこの制約を実装する． + +| 回収する | 回収しない | +| --- | --- | +| `config.yaml`・`history.csv`・`metrics.json`・`*.png`・集計のみの `*.csv`・`log.txt` | 画像・`manifest.csv`・患者 ID を含むファイル・個票の予測結果 | + +- `checkpoints/` は既定では回収せず，明示的に指定したときのみ回収する +- 個票（画像ごとの予測）が必要な分析はサーバ上で行い，集計結果だけを持ち帰る + +## CLI (Entry Points) + +| コマンド | 役割 | 実行場所 | +| --- | --- | --- | +| データセット集計 | 枚数・患者数・クラス分布・画像サイズ・破損チェック | サーバ（結果の要約のみ手元へ） | +| 学習 | 設定 YAML を受け取って学習する | サーバ | +| 評価 | 学習済み run の評価・レポート生成 | サーバ | +| リモート実行 | コード送信・ジョブ実行・結果回収・GPU 空き確認 | 手元 | + +コマンド名は実装時に確定し，[ENV_04 開発コマンド](../02_ENV/ENV_04_開発コマンド.md)に記載する． diff --git "a/docs/04_SPEC/SPEC_02_\345\255\246\347\277\222\343\203\273\350\251\225\344\276\241\344\273\225\346\247\230.md" "b/docs/04_SPEC/SPEC_02_\345\255\246\347\277\222\343\203\273\350\251\225\344\276\241\344\273\225\346\247\230.md" new file mode 100644 index 0000000..290385f --- /dev/null +++ "b/docs/04_SPEC/SPEC_02_\345\255\246\347\277\222\343\203\273\350\251\225\344\276\241\344\273\225\346\247\230.md" @@ -0,0 +1,76 @@ +# 学習・評価仕様 (Training & Evaluation) + +## 前処理 (Preprocessing) + +| 項目 | 方針 | +| --- | --- | +| リサイズ | アスペクト比を保って 224×224 に収める（事前学習モデルの入力に合わせる） | +| 正規化 | ImageNet の mean / std（事前学習の統計に合わせる） | +| マスク外領域 | データ確認後に確定（黒埋めか平均色埋めか．黒は強いエッジを作るため要検証） | + +## データ拡張 (Augmentation) + +**色を変える拡張は既定で無効にする．** 舌の色そのものが正解ラベルであり，color jitter・彩度変更・ホワイトバランス変更はラベルを壊す． + +| 使う | 使わない（既定） | +| --- | --- | +| 左右反転・微小回転・微小スケール・ランダムクロップ | 色相・彩度・明度ジッタ・グレースケール化・強い正規化 | + +※ 撮影条件差の吸収のために色系の拡張を試す場合は，**独立した実験**として効果を測る． + +## モデル (Model) + +| 項目 | 初期設定 | +| --- | --- | +| アーキテクチャ | ConvNeXt-Tiny（timm・ImageNet 事前学習） | +| 出力 | 5 クラス | +| 学習方式 | 全層ファインチューニング（データが少ないと判断した場合は段階的凍結を試す） | +| 最適化 | AdamW ＋ cosine annealing（warmup 付き） | +| 早期終了 | 検証セットの macro F1 を基準にする | + +まず 1 本を通すことを優先し，比較は timm での差し替えで後から行う． + +## データ分割 (Data Split) + +**すべての分割は患者単位で行う．** 同一患者の画像が複数の分割に跨ってはならない． + +| 局面 | 方式 | +| --- | --- | +| 日常の試行 | 患者単位の単一分割（train / val / test）．クラス分布を層化する | +| 結論を出すとき | 患者単位の 5-fold 交差検証 | + +- 分割は `patient_id` と seed から決定的に生成し，`config.yaml` に記録する +- **test セットはモデル選択に使わない**（val で選び，test は最後に一度だけ見る） + +## クラス不均衡 (Class Imbalance) + +初回は対策を入れずに素の結果を見る．混同行列でどのクラスが落ちているかを確認してから，クラス重み付き損失等を**独立した実験**として追加し，効果を切り分けて評価する． + +## 評価指標 (Metrics) + +| 指標 | 役割 | +| --- | --- | +| **macro F1** | 主指標（クラス不均衡下で少数クラスを無視できないため） | +| accuracy | 参考（クラス分布に引っ張られる） | +| クラス別 precision / recall | どのクラスが弱いかの特定 | +| 混同行列 | 誤りの方向（隣接クラスとの混同か，飛んだ誤りか）の確認 | + +- 舌色が順序尺度として扱える（淡白 → 淡紅 → 紅 → 暗赤 → 紫 のような並び）なら，**quadratic weighted kappa** を追加する．順序の妥当性は TIASjudge の定義と医学的な解釈を確認してから決める（未確定） +- 医師ラベルの評価者間一致率が分かる場合は，モデル性能の上限の目安として併記する + +## ベースライン (Baseline) + +既存 TIASjudge のルールベース診断を同一テストセットで実行し，同じ指標で並べる．実装の取り込み方（移植 / 別リポジトリ参照）は未定とし，ベースライン実装に着手する時点で決める． + +## 再現性 (Reproducibility) + +- seed を設定ファイルで固定し，`config.yaml` に git コミットハッシュとともに記録する +- 完全なビット再現性（`torch.use_deterministic_algorithms`）は速度とのトレードオフのため求めない．代わりに**同一設定で複数 seed を回して振れ幅を確認する** +- 共用サーバのため，使用する GPU は明示的に指定する + +## 未確定事項 (Open Items) + +- マスク外領域の扱い（黒埋め / 平均色埋め） +- 舌色 5 分類を順序尺度として扱えるか（quadratic weighted kappa の採用可否） +- 入力解像度 224 で足りるか（舌の微細な色ムラが失われないか） +- ルールベース診断の取り込み方 diff --git a/docs/PROGRESS.md b/docs/PROGRESS.md index 68e9e62..1b4d66b 100644 --- a/docs/PROGRESS.md +++ b/docs/PROGRESS.md @@ -9,3 +9,33 @@ - 書式・運用ルールは .claude/rules/progress-log.md を参照 （本ファイルの編集時に自動ロードされる） --> + +## 立ち上げ（フェーズ 1: 方針決定） + +- [x] **プロジェクト方針の確定と要件定義書の作成**: TIASjudge（ルールベースの舌診支援アプリ）の舌色 5 分類を機械学習で推定する研究プロジェクトとして，目的・スコープ・成功基準を確定し [PLAN_01 要件定義書](03_PLAN/PLAN_01_要件定義書.md) を作成した．開発モードは solo． + - 前提（データ取り扱い）: 臨床データは手元 PC に置かない．原本は研究室 PC に保管し，研究室 LAN 内で計算サーバへ一度だけコピーする．手元へ持ち帰るのは非個人情報の派生物（集計指標・ログ・モデル重み）のみ．リモート実行の構成は SmTIAS-LightSim の方式（コードを手元から送り，結果を回収）を踏襲する + - 設計判断: 本フェーズのゴールを「現状把握」とし精度の絶対値目標を置かない．評価は**患者単位分割を必須**とし（画像単位のランダム分割は同一患者が train / test に跨り過大評価になる），既存ルールベースを同一テストセットのベースラインとして並べて比較する + - スコープ外: セグメンテーションの学習・5 分類以外の所見・TIASjudge への組み込み実装・撮影条件の色補正 + - 未確定: 画像枚数・患者数・クラス分布・ラベル形式・患者 ID の追跡可否は研究室 PC で実データを確認して確定する + +## 立ち上げ（フェーズ 2〜3: 技術選定・環境構築） + +- [x] **技術スタックの確定**: PyTorch ＋ timm・uv・YAML ＋ pydantic・リモート実行は SmTIAS-LightSim の `sm-remote` 移植，実験記録は軽量自作，CI なしと決め [ENV_01](02_ENV/ENV_01_技術スタック.md) を作成した． + - 設計判断: 実験管理に W&B・MLflow を採らず自作にしたのは，臨床データ由来の指標を外部サービスへ送らない方針と，実験数に対する運用コストの釣り合いから +- [x] **環境構築**: GitHub private リポジトリを作成し Dependabot alerts / security updates を有効化（検証済み）．`.github/dependabot.yml`（`uv` ＋ `github-actions`）・`.gitignore` 更新（`data/`・`runs/`・重み）・`pyproject.toml`（Python 3.12）・パッケージ骨組み・README を作成し，[ENV_02](02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md)〜[ENV_04](02_ENV/ENV_04_開発コマンド.md) を整備した．Newton に `~/work/TIASJudgeModel` と `~/data/TIASJudgeModel`（700）を作り，コードを tar over ssh で送って `uv sync` を通し **torch 2.14.0+cu130・CUDA 有効・GPU 3 台**を確認した． + - 確認できたこと: Linux では PyPI の wheel がそのまま CUDA 版で入る（ENV_01 の想定どおりで `[tool.uv.sources]` での対処は不要）．GPU は 3 台のうち 1 台が他ユーザー使用中で，共用前提の GPU 指定が必要 + - 失敗パターン: ① 手元の `uv sync` が PyPI からのダウンロードで connection reset（`safetensors`）→ 再試行中 / ② 非対話 ssh では `uv` が PATH に無く `command not found`（`export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"` が必要）/ ③ 踏み台経由で `Newton.local` の名前解決が一時的に失敗（再試行で復帰）．② ③ は ENV_02 のトラブルシューティングに記録した + - 未実施: push・PR，臨床データの初回コピー（研究室 PC → Newton），倫理審査・データ利用許諾の確認．仕様設計（フェーズ 4）はドラフトを提示済みで保存保留 + +## 立ち上げ（フェーズ 4〜6: 仕様設計・規約整備・開発計画） + +- [x] **仕様設計**: [SPEC_01 アーキテクチャ設計](04_SPEC/SPEC_01_アーキテクチャ設計.md)と [SPEC_02 学習・評価仕様](04_SPEC/SPEC_02_学習・評価仕様.md)を作成した． + - 設計判断 ①: 手元へ持ち帰れるものを**回収ホワイトリスト**として仕様に固定した（画像・manifest・個票は回収しない）．「回収しないよう気を付ける」では守れないため，ツールの制約として実装しテストで固定する + - 設計判断 ②: `manifest.csv` を学習の唯一の入口とし，`patient_id` を必須にした．取得できない場合に画像 ID を患者 ID と見なす代替はしない（同一患者が分割を跨ぐと評価が壊れる） + - 設計判断 ③: **色を変えるデータ拡張を既定で禁止**した．舌の色そのものが正解ラベルであり，color jitter 等はラベルを壊す + - 設計判断 ④: クラス ID を固定表（0=淡白 … 4=紫）にして混同行列の軸をぶらさないようにした +- [x] **規約整備**: `.claude/rules/` に coding-style・project-structure・testing・error-handling を作成し（path-scoped rule），`pyproject.toml` に ruff の選択ルールと pytest の `slow` マーカーを追加した．CLAUDE.md の必須ルール欄にプロジェクト固有の制約（データの持ち出し禁止・患者単位分割・色拡張の禁止等）を明記した． + - 方針: 書式・命名・docstring 等の標準部分は SmTIAS-LightSim と同一にし，本プロジェクト固有の規則（臨床データの扱い・個人情報を含むログの禁止・データ整合性の fail fast）だけを追加した +- [x] **開発計画**: [PLAN_02 開発ステップ](03_PLAN/PLAN_02_開発ステップ.md)を作成した（Step 1 基盤 → 2 リモート実行 → 3 データセット集計 → 4 学習最小版 → 5 評価 → 6 ベースライン比較 → 7 実験反復 → 8 結論）． + - 順序の理由: Step 1・2 は手元で完結しデータのコピー待ちの間に進められる．実データの素性が判明する Step 3 の後に SPEC を更新してから学習に入る + diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml new file mode 100644 index 0000000..4cb1ce0 --- /dev/null +++ b/pyproject.toml @@ -0,0 +1,47 @@ +[project] +name = "tias-judge-model" +version = "0.1.0" +description = "舌画像から舌色 5 分類を推定する機械学習モデル（TIASjudge 用）" +readme = "README.md" +requires-python = ">=3.12,<3.13" +dependencies = [ + "torch>=2.5", + "torchvision>=0.20", + "timm>=1.0", + "numpy>=2.0", + "pillow>=11.0", + "scikit-learn>=1.5", + "matplotlib>=3.9", + "pydantic>=2.9", + "pyyaml>=6.0", +] + +[dependency-groups] +dev = [ + "pytest>=8.0", + "ruff>=0.8", +] + +[build-system] +requires = ["uv_build>=0.12.5,<0.13"] +build-backend = "uv_build" + +[tool.ruff] +line-length = 100 +target-version = "py312" +# .claude/ はテンプレート所有のファイル（フック・テンプレートのテスト）であり， +# このプロジェクトの規約で整形しないため lint 対象から外す +extend-exclude = [".claude"] + +[tool.ruff.lint] +select = ["E", "F", "W", "I", "B", "UP", "N"] + +[tool.ruff.format] +quote-style = "double" +indent-style = "space" + +[tool.pytest.ini_options] +testpaths = ["tests"] +markers = [ + "slow: 学習を回す等の実行時間が長いテスト（通常実行では -m \"not slow\" で除外する）", +] diff --git a/src/tias_judge_model/__init__.py b/src/tias_judge_model/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..aade829 --- /dev/null +++ b/src/tias_judge_model/__init__.py @@ -0,0 +1,3 @@ +"""舌画像から舌色 5 分類を推定する機械学習モデル（TIASjudge 用）.""" + +__version__ = "0.1.0" diff --git a/tests/test_package.py b/tests/test_package.py new file mode 100644 index 0000000..a761504 --- /dev/null +++ b/tests/test_package.py @@ -0,0 +1,7 @@ +"""パッケージが import できることの確認（環境構築の疎通確認）.""" + +import tias_judge_model + + +def test_version() -> None: + assert tias_judge_model.__version__ == "0.1.0" diff --git a/uv.lock b/uv.lock new file mode 100644 index 0000000..c1a2756 --- /dev/null +++ b/uv.lock @@ -0,0 +1,1007 @@ +version = 1 +revision = 3 +requires-python = "==3.12.*" + +[[package]] +name = "annotated-types" +version = "0.8.0" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/5f/56/a8120250d128bed162cd73c76d45f6ef9991f3e068f62a8ee060afa3104a/annotated_types-0.8.0.tar.gz", hash = "sha256:13b2beaad985e05e2d6407ee4c4f35590b11f8d693a258a561055cac8f64cab7", size = 15893, upload-time = "2026-07-23T20:16:13.995Z" } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/99/91/8acff4f5e50511b911bbccb72b8628a49c68ce14148cd9f6431094859a90/annotated_types-0.8.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:f072f4d804ea359e4eaf198b1af7a8b0943881a87f31bb764f8bf219bb9419e0", size = 13427, upload-time = "2026-07-23T20:16:12.938Z" }, +] + +[[package]] +name = "anyio" +version = "4.15.1" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +dependencies = [ + { name = "idna" }, + { name = "typing-extensions" }, +] +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/a9/d2/f4d173e22df740bc37b1db102b386ba719b66e95b0f0d751f556b387e6d2/anyio-4.15.1.tar.gz", hash = "sha256:9f28306018cbd6d329e64a36d58256edff76dd996fe423bc957326e578b82a94", size = 276966, upload-time = "2026-09-05T10:42:39.44Z" } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/12/b8/4bd346e22b28902df4d651910f5242c28d84e4a5c2435ca5c3f797ed7e2e/anyio-4.15.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:6152fdbbf9a77fdec97731721bebf7c4c44f7c29b424b0065826173efc7ed101", size = 132079, upload-time = "2026-09-05T10:42:37.923Z" }, +] + +[[package]] +name = "click" +version = "8.5.0" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/c7/0e/7fa0ef50764b67090eca4114772a2abf8b6148198475e54c660b97caeee6/click-8.5.0.tar.gz", hash = "sha256:ba0d2089de75ea0310e2dde03160e6ca10009947fb95a182f9b54021bb272e34", size = 382235, upload-time = "2026-08-26T13:33:14.56Z" } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/58/50/6c0d534c5f134586a8e1ba4e330569e32f057e33372ae556463212fb4cd3/click-8.5.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:255bc9599cf7748b4b1a446ccc735421bd08a2ae529a8b88597d3de5664ee360", size = 125251, upload-time = "2026-08-26T13:33:12.928Z" }, +] + +[[package]] +name = "cloudpickle" +version = "3.1.2" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/27/fb/576f067976d320f5f0114a8d9fa1215425441bb35627b1993e5afd8111e5/cloudpickle-3.1.2.tar.gz", hash = "sha256:7fda9eb655c9c230dab534f1983763de5835249750e85fbcef43aaa30a9a2414", size = 22330, upload-time = "2025-11-03T09:25:26.604Z" } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/88/39/799be3f2f0f38cc727ee3b4f1445fe6d5e4133064ec2e4115069418a5bb6/cloudpickle-3.1.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:9acb47f6afd73f60dc1df93bb801b472f05ff42fa6c84167d25cb206be1fbf4a", size = 22228, upload-time = "2025-11-03T09:25:25.534Z" }, +] + +[[package]] +name = "colorama" +version = "0.4.6" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/d8/53/6f443c9a4a8358a93a6792e2acffb9d9d5cb0a5cfd8802644b7b1c9a02e4/colorama-0.4.6.tar.gz", hash = "sha256:08695f5cb7ed6e0531a20572697297273c47b8cae5a63ffc6d6ed5c201be6e44", size = 27697, upload-time = "2022-10-25T02:36:22.414Z" } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/d1/d6/3965ed04c63042e047cb6a3e6ed1a63a35087b6a609aa3a15ed8ac56c221/colorama-0.4.6-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:4f1d9991f5acc0ca119f9d443620b77f9d6b33703e51011c16baf57afb285fc6", size = 25335, 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