# config_3d.py
# =============================================================================
# Конфигурация для 3D обработки данных Brain Tumour
# АДАПТИРОВАНА ПОД ВАШ ПУТЬ
# =============================================================================

import os
from pathlib import Path

# =============================================================================
# ПУТИ — ИСПРАВЛЕНО!
# =============================================================================

# Корень проекта (где лежит этот файл)
PROJECT_ROOT = Path(__file__).parent.resolve()

# !!! ВАЖНО: ВАШ ТОЧНЫЙ ПУТЬ К ДАННЫМ !!!
DATA_ROOT = Path(r"D:\Radiomics_Data\Experiments\experiment-17-06-2026\Task01_BrainTumour\Task01_BrainTumour")

# Папки с данными
PATH_IMAGES_TRAIN = DATA_ROOT / "imagesTr"
PATH_IMAGES_TEST = DATA_ROOT / "imagesTs"
PATH_LABELS_TRAIN = DATA_ROOT / "labelsTr"

# Папка для результатов
OUTPUT_ROOT = PROJECT_ROOT / "data_3d_output"
PATH_FEATURES = OUTPUT_ROOT / "features"
PATH_LOGS = OUTPUT_ROOT / "logs"
PATH_MODELS = OUTPUT_ROOT / "models"

# =============================================================================
# НАСТРОЙКИ ФАЙЛОВ
# =============================================================================

# Формат файлов
FILE_EXTENSION = ".nii.gz"

# =============================================================================
# НАСТРОЙКИ ОБРАБОТКИ
# =============================================================================

# Максимальное количество пациентов (None = все)
MAX_PATIENTS = None

# Использовать параллельную обработку
USE_PARALLEL = False  # Для отладки лучше False

# Количество ядер для параллельной обработки
N_JOBS = -1  # -1 = все ядра

# =============================================================================
# НАСТРОЙКИ RADIOMICS
# =============================================================================

RADIOMICS_SETTINGS = {
    'minimumROIDimensions': 2,
    'minimumROISize': None,
    'normalize': True,
    'normalizeScale': 100,
    'removeOutliers': None,
    'resampledPixelSpacing': None,
    'interpolator': 'sitkBSpline',
    'preCrop': True,
    'padDistance': 5,
    'distances': [1],
    'force2D': False,
    'force2Ddimension': 0,
    'resegmentRange': None,
    'label': 1
}

ENABLED_FEATURES = {
    'firstorder': True,
    'shape': True,
    'glcm': True,
    'glrlm': True,
    'glszm': True,
    'gldm': True,
    'ngtdm': False,
}

ENABLED_IMAGE_TYPES = {
    'Original': {},
    'Wavelet': {},
    'LoG': {'sigma': [1.0, 2.0, 3.0]},
    'Square': {},
    'SquareRoot': {},
    'Logarithm': {},
    'Exponential': {},
    'Gradient': {}
}


# =============================================================================
# ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ФУНКЦИИ
# =============================================================================

def ensure_directories():
    """Создаёт все необходимые директории"""
    print("\n📁 СОЗДАНИЕ ПАПОК:")
    for path in [PATH_FEATURES, PATH_LOGS, PATH_MODELS]:
        path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        print(f"  ✅ {path}")
    print()


def print_structure():
    """Выводит структуру проекта"""
    print("\n" + "=" * 70)
    print("🧠 3D РАДИОМИКА — BRAIN TUMOUR")
    print("=" * 70)
    print(f"  📂 Проект:          {PROJECT_ROOT}")
    print(f"  📂 Данные:          {DATA_ROOT}")
    print(f"  📂 Обучающие:       {PATH_IMAGES_TRAIN}")
    print(f"  📂 Тестовые:        {PATH_IMAGES_TEST}")
    print(f"  📂 Маски:           {PATH_LABELS_TRAIN}")
    print(f"  📂 Результаты:      {PATH_FEATURES}")
    print(f"  📂 Логи:            {PATH_LOGS}")
    print("=" * 70 + "\n")


def check_data():
    """Проверяет наличие данных"""
    print("🔍 ПРОВЕРКА ДАННЫХ:")
    print("-" * 50)

    for name, path in [
        ("Обучающие изображения", PATH_IMAGES_TRAIN),
        ("Тестовые изображения", PATH_IMAGES_TEST),
        ("Маски", PATH_LABELS_TRAIN)
    ]:
        if path.exists():
            files = list(path.glob(f'*{FILE_EXTENSION}'))
            print(f"  ✅ {name}: {len(files)} файлов")
        else:
            print(f"  ❌ {name}: папка не найдена ({path})")

    json_path = DATA_ROOT / "dataset.json"
    if json_path.exists():
        print(f"  ✅ dataset.json: {json_path}")
    else:
        print(f"  ❌ dataset.json: не найден")

    print("-" * 50 + "\n")


if __name__ == "__main__":
    print_structure()
    ensure_directories()
    check_data()