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BiUMamba 学習計画

再スケジュール版 v3
再開始日
2026.6.12（金）
学習時間
18 時間/週
曜日
月〜土（日はBuffer）
GPU申請予定
7.31（金）🔥
起床/就寝
05:00 / 21:45
ssh [email protected]

📐 再スケジュールの方針

  1. 圧縮しない：v2 で決めた「1日1タスク」原則を守る。約1か月の空白は約5週間の後ろ倒しで正直に受け止める。
  2. 完了済みは再実施しない：4月完了分は保持。各週初日の自己テストで合格できるタスクは✅にして前倒し可。
  3. 週次リズム維持：月〜土タスク+日曜Buffer、土曜午後SAP、日曜午後NLP授業。
  4. 空白期間への態度：1か月止まったことは事実として記録するだけ。再開した日が勝ち。

📋 持ち帰り課題

📄 論文・発表について

国際論文・査読あり
IEEE, MICCAI, ICME, ISM, ICPR
国内学会・査読なし
WISS, インタラクション, MIRU
情報処理学会 HCI 研究
⚠️ 注意： 盗作NG・ChatGPT生成NG・翻訳ツールNG（Grey）
研究進捗 → Overleaf / PPT

⏰ 1日のスケジュール

📆 平日（月〜金）

時間内容
05:00–08:00BiUMamba学習（3時間）
08:00–09:00自宅勤務・週一オフィス
09:00–18:00仕事
18:30–21:30自由時間・休憩
21:45就寝 🛌

📆 土曜日

時間内容
05:00–08:00BiUMamba学習（3時間）
08:00–11:00休憩
12:00–18:00SAP学習・資格試験準備
19:30–21:30自由時間・休憩
21:45就寝 🛌

📆 日曜日（Buffer日）

時間内容
05:00–08:00Buffer（3時間）
08:00–12:30自由時間・移動
13:50–17:20自然言語処理の授業
18:30–21:30自由時間・休憩
21:45就寝 🛌
🔄 Buffer日の使い方（優先順位）
状況内容
遅れタスクがある遅れたタスクを消化（最優先）
遅れなし週の内容をノートにまとめる・復習
余裕あり次週の最初のタスクを軽く予習

🌅 毎朝の時間配分（05:00–08:00）

時間内容
05:00–05:15昨日のコード・ノートを振り返る（15分）
05:15–07:45本日のメインタスク・コードを書く（3時間）
07:45–08:00問題点と解決方法を記録（15分）

✅ 完了済み

期間タスク状態完了日
4/6–4/103Blue1Brown 動画1–4視聴、概念3つ理解✅4/11–12
4/11–12ローカル環境構築・day1_test.py検証・研究計画書修正✅5/2
5/6PyTorch 60min tutorial / tensor・requires_grad・loss.backward()✅5/7
5/8SAP前：Python 20min + openCV✅5/8

🔋 復帰ウィーク：6/12（金）–6/14（日）

目標：環境を生き返らせ、手の感覚を戻す。重いタスクは置かない。
日付曜日タスク状態
6/12金①環境復旧（conda/ssh/git pull）②復帰判定テスト15分③2層MLPでMNIST分類
6/13土SAP前：カスタム層3つ（ReLU+Droput+FusionGate模擬nn.Module）
6/14日Buffer：カスタムDataset+DataLoader、batch形状表示 ※午後NLP授業

📚 Week 1 補完 — PyTorch基礎

6月15日–21日｜目標：PyTorch基礎の残タスクを消化し、Week 2（U-Net+医学画像）に入る
日付曜日タスク状態
6/15月3層CNNをゼロから書き、CIFAR-10で5 epoch訓練、loss+accuracy表示、全バグ修正
6/16火ドキュメント見ずにカスタムModule+Dataset+訓練ループ骨格を書く（W1チェックポイント）
6/17水U-Net論文（8ページ）精読、Encoder/Decoderの各層の入出力サイズを手書きで整理
6/18木nibabelでCTファイルを開く、Hounsfield単位（-1000〜+3000）を理解
6/19金CT前処理実装：np.clip(-125,275)→正規化→2Dスライス抽出→可視化
6/20土SAP前：UMambaをClone、pip install -e .、データセットパス設定
6/21日Buffer：遅れ消化 / 週ノート整理
✅ W1チェックポイント： ドキュメントを見ずに、カスタムModule + カスタムDataset + 完全訓練ループの骨格を書ける

🩻 Week 2 完了 + Week 3 前半

6月22日–28日｜目標：CTデータを扱えるようになり、Mamba原理に入る
日付曜日タスク状態
6/22月nnUNetTrainer.py・loss/・umamba_enc_dec.py を読む
6/23火Synapse 3ケースを可視化（軸/冠状/矢状の3方向）（W2チェックポイント）
6/24水Mamba論文 Section 1（動機）+ Section 3.1（SSM基礎公式、状態方程式）
6/25木Mamba論文 Section 3.2 Selective機構（B/C/ΔがInput依存）、Figure 1・3
6/26金VMamba論文 Section 3.2（SS2D：4方向スキャン設計）
6/27土SAP前：週ノート整理・SSM公式の手書き復習
6/28日Buffer：遅れ消化 / Mamba理解の補強
✅ W2チェックポイント： Synapseの任意NIfTIファイルを開き、3方向スライスを可視化できる

⚡ Week 3 完了 + Week 4 前半

6月29日–7月5日｜目標：修正位置を特定し、核心的な新規性のコードに着手
日付曜日タスク状態
6/29月umamba_enc_dec.py を逐行コメント追加、位置1（双方向スキャン）・位置2（FusionGate）・位置3（新Trainer登録）をマーク
6/30火完全コードフローチャート作成、各ステップにtensor形状を記載、scan block前向き伝播を紙に手書き（W3チェックポイント）
7/1水scan blockに反方向スキャンパス追加、前向き伝播エラーなし確認、出力次元検証
7/2木AdaptiveFusionGate（Linear×2+Sigmoid）実装、ユニットテスト、scan blockに統合
7/3金検証スクリプト：入力[1,1,64,64,64]、出力形状表示、gate重み平均値確認（目標0.4–0.6）
7/4土SAP前：週ノート整理・新規性コードの中間確認
7/5日Buffer：遅れ消化 / 残存問題修正
✅ W3チェックポイント： umamba_enc_dec.py を開いて即答：scan blockの入力形状は？双方向スキャンを追加するのは何行目？

🔬 Week 4 完了 + Week 5 前半

7月6日–12日｜目標：新規性コード完成、学習パイプラインに着手
日付曜日タスク状態
7/6月Dice Loss+Boundary Loss（MONAI）実装、混合損失のデバッグ
7/7火gate重み分布確認、全バグ修正（W4チェックポイント）
7/8水nnUNetTrainerBiUMamba.py 新規作成、nnUNetTrainer継承、build_network_architecture をoverride
7/9木Trainerレジストリ登録、nnUNetv2_train コマンドで認識確認
7/10金最初のトレーニング実行（10 epoch）、loss下降・checkpoint保存確認
7/11土SAP前：FractalDBリポジトリClone、依存関係インストール、互換性問題解決
7/12日Buffer：遅れ消化 / 週ノート整理
✅ W4チェックポイント： 検証スクリプトで正しい形状が出力され、gate重みの平均値が0.4–0.6

🧩 Week 5 完了 + Week 6

7月13日–19日｜目標：FractalDB準備完了、MIM実装に入る
日付曜日タスク状態
7/13月1000枚テスト画像生成、可視化でフォーマット確認
7/14火完全な10,000枚FractalDB生成、破損ファイル確認（W5チェックポイント前半）
7/15水MAE論文 Abstract+Figure 1+Section 3、MIMを一文で説明できるように
7/16木patch maskingファンクション実装（ランダム50%遮蔽）
7/17金軽量再構成decoder（2層Linear+ReLU）+MSE再構成損失（遮蔽領域のみ）実装
7/18土SAP前：pretrain_fractal.py を書き、1000枚で5 epoch実行、重み保存・ロード確認
7/19日Buffer：遅れ消化 / 週ノート整理
✅ W5チェックポイント： FractalDB 10k準備完了、事前学習重み保存・ロードOK

🔄 Week 6 完了 + Week 7

7月20日–26日｜目標：三段階パイプラインCPU動作、ablation設定完成
日付曜日タスク状態
7/20月エンドツーエンドスクリプト、三段階の重み受け渡し明確化、assertで重み変化確認
7/21火Synapse 3ケースでCPU三段階E2Eテスト開始（各段階2 epoch）
7/22水E2Eテスト継続、三段階loss下降確認、MIM後encoder重み更新確認（W6チェックポイント）
7/23木exp_A_baseline.yaml + exp_B_bidirectional.yaml を書く
7/24金exp_C_full_arch.yaml + exp_D_fractal.yaml + exp_E_full_pipeline.yaml を書く
7/25土SAP前：最終統合テスト5組config各2 epoch、正常起動・checkpoint・Dice/lossログ確認
7/26日Buffer：残存問題修正
✅ W6チェックポイント： 三段階パイプラインがCPU+3ケースで動作、各段階loss下降、重み受け渡し正しい

🎯 GPU申請ウィーク

7月27日–8月2日｜目標：コード完全状態でKAGAYAKI申請提出
日付曜日タスク状態
7/27月ACDCデータセットDL、前処理完了
7/28火コード整理・コメント追加、GPU環境で直接実行できるか確認
7/29水申請書類ドラフト（400 GPU時間、5組ablation×2データセット）、見積根拠を整理
7/30木最終確認・先生に申請内容を共有（必要なら）
7/31 金 🚀 ⚡ KAGAYAKI A100 GPU申請を提出
8/1土SAP前：GPU Day 1タスクリスト準備
8/2日Buffer：残存問題ゼロ化
✅ W7チェックポイント： 5組ablation設定完成、ACDC前処理完了、KAGAYAKI申請提出済み

🧹 Bufferウィーク（8月3日–9日）

期間用途
8/3–8/5未解決問題を全て修正
8/6–8/7GPU申請状況確認、リポジトリ整理
8/8–8/9Synapse完全データセットの事前ダウンロード

⚠️ 確認事項（再開初週にやる）

  1. KAGAYAKIの申請受付サイクル：申請日が6/26→7/31に動いたため、受付締切・割当開始日に影響がないか確認。
  2. 先生への進捗報告：4/12持ち帰り課題はWeek 3終了時点（7月初）で説明可能。次回ミーティングをその後に設定。
  3. 前倒しルール：各週初日の15分自己テストで合格したタスクは✅にしてスキップ可。最速で7/24金にGPU申請前倒し可能。

📊 全体総覧（v3）

✅ 完了済み
4/6–5/8
PyTorch基礎（一部）
環境構築 + 基礎理解
🔋 復帰W
6/12–6/14
環境復旧+PyTorch復習
手の感覚回復
📚 Week 1残
6/15–6/21
PyTorch基礎完了+U-Net着手
訓練ループが書ける
🩻 Week 2-3
6/22–6/28
医学画像+Mamba原理
SSM理解
⚡ Week 3-4
6/29–7/5
コード精読+双方向スキャン
修正位置特定+新規性着手
🔬 Week 4-5
7/6–7/12
FusionGate完成+Trainer統合
新規性コード完成
🧩 Week 5-6
7/13–7/19
FractalDB+MIM
事前学習データ完備
🔄 Week 6-7
7/20–7/26
三段階統合+ablation設定
パイプラインCPU動作
🎯 申請W
7/27–8/2
統合確認+GPU申請
KAGAYAKI申請提出（7/31）🔥
🧹 Buffer週
8/3–8/9
修正+データ準備
Synapse完全DL

✏️ 再スケジュールのポイント

  1. 約1か月の空白を正直に後ろ倒し：圧縮せず、約5週間の後ろ倒しで対応。v2の「1日1タスク」原則を維持。
  2. GPU申請日変更：7/16（木）→ 7/31（金）（約2週間後ろ倒し）。前倒し合格タスクがあれば最速7/24。
  3. 起床時間変更：06:00 → 05:00（変更なし）。就寝21:45固定。
  4. 完了済みは保持：4月完了分は再実施不要。各週初日15分自己テストで合格ならスキップ可。
📝 再スケジュール日：2026年6月11日 ｜ 再開：6月12日（金） ｜ GPU申請：7月31日（金）（最速7/24）
ssh [email protected]