Zaczynamy od danych wejściowych
Sprawdzamy, czy materiał odpowiada wymaganiom wybranej metody. Znaczenie mają format, rozdzielczość, orientacja, zakres obrazowania i kompletność danych. Przygotowanie obrazu do obliczeń musi uwzględniać to, jak wynik zostanie później nałożony na materiał źródłowy.
Uruchamiamy określoną wersję metody
Analiza powinna mieć wskazaną wersję algorytmu i zestaw parametrów. Rozwijamy wykonywanie zadań w kontrolowanych kolejkach, z zapisem ich przebiegu i ograniczeniem wykorzystywanych zasobów.
Pracujemy zarówno z modelami uczenia maszynowego, jak i metodami numerycznej analizy obrazu. Dobór podejścia zależy od celu projektu, właściwości danych oraz sposobu oceny rezultatu.
Wracamy do obrazu
Wynik zestawiamy z danymi wejściowymi. Sprawdzamy jego geometrię i kompletność, a następnie przygotowujemy go do oglądania oraz dalszej pracy. W uzgodnionym zakresie może to być segmentacja, zestaw map przestrzennych lub scena do otwarcia w 3D Slicerze.
Rozróżniamy działanie programu i wartość metody
Poprawne zakończenie obliczeń potwierdza wykonanie określonego procesu. Przydatność wyniku do danego zastosowania wymaga osobnej oceny. Dlatego zakres testów, materiał porównawczy i kryteria odbioru ustalamy na początku projektu.