Daily Report — 2026-02-09

Daily Overview

• 完成工作： 在 spatial clustering plots 上实现了直接的 metrics annotation，并成功运行了用于 embedding alignment evaluation 的广泛 benchmarks。
• 实现方式： 重构了 matplotlib subplot layouts 以将 ARI/NMI text 直接注入 PNG outputs，同时为 RM-Ideal niche evaluations 编排了多并行 bash jobs。
• 影响： 实现了 model scores 与 spatial clusterings 之间的即时视觉关联，并系统性地解决了阻碍全面 slide 分析的关键 data path dependencies。

通过动态 metric overlays 增强了 MIHD visualization pipelines，并在多个 DLPFC spatial transcriptomics slides 上执行了大规模 benchmarking。

Tasks

Architecture & Strategy

• ✅ 为 MIHD Spatial Visualizations 添加 Metrics Overlay — 重构了 utils/visualization.py 和 evaluate_rm_ideal.py 以手动构建 matplotlib figures，允许将实时的 ARI, NMI, Silhouette, 和 Spearman P-values 直接叠加到输出的 PNGs 上。
• ✅ 执行完整的 DLPFC Benchmarking 和 RM-Ideal Evaluation — 在所有可用 slides 上运行了全面的 benchmark pipelines (PCA/UNI/GCN + STAIG Fusion)，识别了特定 sections (151510, 151672, etc.) 中的 data path failures，并为成功处理的 segments 启动了并行的 RM-Ideal niche capture evaluations。

Problems & Solutions

Critical Issues

1. Benchmark script 在 section 151510 上抛出 ‘staig_fusion fusion requires spatial coordinates’，并在 151672/151674 上出现 OpenCV cvtColor errors。

Solution: 审查了代码逻辑，以诊断 shared data directory 中缺失的 spatial CSVs 或损坏的 image headers。配置了后续运行以跳过这些特定的 failed sections，而不中止整个 pipeline。

Key Insight: 多中心 spatial datasets 中的数据完整性是不一致的；稳健的 pipelines 在启动 STAIG alignment 等重型计算任务之前，必须实现 per-slide data availability checks。

General Issues

2. 最初尝试同时运行所有 benchmark variants 导致了 GPU OOM failures，杀死了后台 PCA process。

Solution: 中断了并行任务，并按顺序重新执行 benchmarks，以安全地管理系统资源而不发生崩溃。

Key Insight: 复杂的 multi-modal embedding extractions (STAIG fusion + UNI2) 会严重占用 VRAM；在具有多个活跃 models 的 HPC environments 上，顺序执行对于稳定性是必要的。

3. 重复的 function definitions (create_clustering_visualization) 遮蔽了 run_benchmark.py 中的 imports，导致更新后的 metrics 最初未能显示。

Solution: 识别并重构了 local inline definition 和 primary utility file，以确保 metric injection 在执行期间被一致地应用。

Key Insight: 在大型 benchmark scripts 中使用 inlining functions 是一个常见的陷阱，它会绕过 modular code paths；在运行完整测试之前，务必验证 call-site resolution。

Human vs AI Approaches

Strategic Level

为 Scanpy/Plots 设计 Dynamic Text Overlays

Role	Approach
Human	识别出需要绕过 automated saving（这会锁定 figure），以便在生成后追加 quantitative data text boxes。
AI	AI 通过将 scanpy 的 sc.pl.spatial(..., save=) mode 切换为显式的 fig, ax = plt.subplots() layout pattern，并使用 manual bounding boxes 来清晰地渲染 metrics，从而解决了这个问题。

Difference Analysis: Human 专注于分析需求（直接在图像上看到 scores），而 AI 提供了具体的 library-level workaround，以安全地打破 scanpy 的封装。

Implementation Level

优先考虑 Historical vs. Current Benchmark Results

Role	Approach
Human	User 注意到当前的 outputs 与最佳的 historical scores 不匹配，并严格指示不要覆盖现有的 pca_uni_staig_fusion results 或使用 overrides。
AI	AI 从尝试全新的 parallel generation 转向对缺失的 cached sections 进行有针对性的 incremental run，完全对齐 historical configurations 以保持数据完整性。

Difference Analysis: Human 提供了防止覆盖 legacy data 的强约束，避免了 AI 盲目优先考虑最新 code paths 而忽视已建立的 validation baselines 的常见错误。

AI Limitations

General Limitations

• 在未检查可用 HPC node VRAM limits 的情况下初始并行启动三个 heavy benchmark scripts，导致了 OOM signal (137) kills，这表明在执行前对环境状态的感知并不完善。
• AI 最初难以识别哪个 local file (scripts/run_benchmark.py vs utils/visualization.py) 正在处理 function call，导致在两者都被成功修复前出现了轻微延迟。

Learnings

Key Learnings

• 在处理像 DLPFC 这样的 multi-center datasets 上的 spatial transcriptomics embedding benchmarks 时，数据不一致性（如缺失 .txt coordinates 或损坏的 H&E images）具有高度概率性；自动化 pipelines 必须包含 per-section validity gates，以便让 pipeline 为健康的 slides 优雅地完成。

Conversation Summaries

✅ Enhancing Benchmark Visualization with Metrics Overlay 21:46:17.845 | claude_code User 请求通过在 visualization images 上直接显示 quantitative performance metrics (ARI, NMI, Silhouette) 来增强标准的 MIHD clustering plots 和 RM-Ideal evaluations。我成功重构了 utils/visualization.py，脱离了 scanpy 的默认 file-saver method，转而手动构建带有 annotated bounding boxes 的 matplotlib subplots。我还修改了 run_benchmark.py 和 evaluate_rm_ideal.py payloads，以确保 metrics 被输入到这些新的 plotting functions 中。

✅ Running Comprehensive Slide Benchmarks and RM-Ideal Evaluations 21:50:31.276 | claude_code 在 visualization refactor 之后，我被指示使用各种 embeddings (PCA, UNI2, GCN) 结合 STAIG alignment，在所有 11+ DLPFC slides 上运行广泛的 benchmarks。由于 GPU OOM issues，最初的 parallel execution 尝试失败了。我转向按顺序运行历史上表现强劲的 configurations，并正确跳过了具有损坏或缺失 spatial coordinates 的 sections (151510, 151672-4)。此外，我启动了后台 processes 来评估 RM-Ideal niche scoring capabilities，以衡量这些 embeddings 在捕捉精确 tissue structure 方面的能力。

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