qmrpy 0.1.1

Python implementation (translation) of qMRLab models for quantitative MRI.

qmrpy

qMRLab（MATLAB実装）の概念・モデルを Python へ段階的に移植するためのリポジトリです。

本プロジェクトは upstream の qMRLab（MIT License）に着想を得ており、モデル定義・検証方針は qMRLab を参照しつつ Python で再構成します。

方針（重要）

• 出力（実験結果やログ）は原則 output/ に出し、Git 管理しません。

ディレクトリ構成（予定）

.
├─ .github/                  # CI（pytest等）
│  └─ workflows/
├─ qMRLab/                   # 参照用: upstreamのMATLAB実装（ローカル配置・Git管理外）
├─ src/                      # Python実装（import対象）
│  └─ qmrpy/                  # 配布対象パッケージ
├─ tests/                    # pytest
├─ scripts/                  # 実験・実行入口（薄く保つ）
├─ configs/                  # 実験設定（再現性の入力）
├─ notebooks/                # 探索・可視化（任意）
└─ output/                   # 実験結果（Git外）

代表コマンド（後で有効化）

研究計画・記録は非公開で管理しています。

• uv sync --locked --extra viz --extra dev
• uv run scripts/run_experiment.py --config configs/exp/mono_t2_baseline.toml

vfa_t1 比較run（おすすめ）

まずは以下の3条件を回して比較します（ノイズモデル/B1ばらつき/外れ値耐性の差を見る）：

• uv run --locked scripts/run_experiment.py --config configs/exp/vfa_t1_baseline.toml
• uv run --locked scripts/run_experiment.py --config configs/exp/vfa_t1_rician.toml
• uv run --locked scripts/run_experiment.py --config configs/exp/vfa_t1_b1range_rician_outlier.toml

比較レポート（集計CSV+比較図）：

• uv run --locked scripts/compare_runs.py --runs output/runs/<run_id1> output/runs/<run_id2> output/runs/<run_id3>

run_experiment.py は metrics/*_per_sample.csv も出力するため、比較レポートでは残差分布や T1 true / B1 に対する誤差の層別図も生成されます。

さらに、T1 true / B1 をビン分けした 層別 |誤差| 集計（mean / median / p95） の図とCSV（failure__abs_t1_err_by_*_bin.* / failure__abs_t1_err_p95_by_*_bin.png）も出力します。

固定ビン（run間で同じ境界で比較したい場合）：

• uv run --locked scripts/compare_runs.py --runs ... --t1-range 0.2 2.0 --t1-bins 10 --b1-range 0.8 1.2 --b1-bins 10

開発（ローカル）

現時点では最小のパッケージ雛形のみです（今後、モデル実装を段階的に追加します）。

• uv sync --extra viz（可視化を含める）
• uv sync --extra viz --extra dev（pytest/ruff 等を含める）
• uv run --locked -m pytest

パッケージ利用

uv を使う場合の導入例：

uv add qmrpy

最小利用例

import numpy as np
from qmrpy.models.t1.vfa_t1 import VfaT1

model = VfaT1(
    tr_s=0.015,
    flip_angles_deg=np.array([2, 5, 10, 15]),
)

signal = model.forward(m0=1.0, t1_s=1.2)
fit = model.fit_linear(signal)
print(fit["t1_s"], fit["m0"])

ライセンス

• qmrpy 本体：MIT（LICENSE）
• 参照元 qMRLab/：MIT（upstream、ローカル参照用）
• 翻訳・参考実装・vendor の詳細は THIRD_PARTY_NOTICES.md を参照

第三者由来コードの扱い

• qMRLab（MATLAB）および DECAES.jl の概念・アルゴリズムを翻訳/再構成しています。
• epgpy は src/epgpy/ に vendor しています。
• ライセンス表記・出自は THIRD_PARTY_NOTICES.md に集約しています。

コミットメッセージ規約

• <emoji> <type>(<scope>): <description>
• 例：✨ feat(core): add mono_t2 forward model