全幻灯片图像分析 背景 全幻灯片图像（WSI）是数百万像素的高分辨率组织病理学图像。 如果直接应用于WSI，传统的分析程序将无法有效工作。 大多数成功的解决方案都采用基于补丁的范例。 概述 当前，此仓库包含用于补丁提取的代码（从WSI），并将不断更新。 ：）（准备就绪时，将添加基于深度学习的分类和细分代码）。 补丁提取 从WSI提取补丁时，有几个棘手的部分： 内存限制。 我们实验室的RAM大小为31 GB，几乎无法容纳level0 WSI。 因此，加载整个图像时要小心。 使用del和gc.collect（）释放内存也很有帮助。 为了处理level0 / 1/2 WSI，我们需要拆分原始图像。 坐标缩放级别/参考框架。 在read_region（）方法处理在水平0参考帧峰会。 因此，当我们使用read_region（）方法从WSI裁剪补丁时，需要进行必要的转换。 枕头图像对象和NumP

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在本次提交中，您将找到最初于 2018 年 4 月 4 日播出的网络研讨会“使用 MATLAB 进行结构和热分析”中展示的幻灯片。这些幻灯片描述了在 MATLAB 中使用偏微分方程 (PDE) 工作流程来求解有限元分析（ FEA) 问题侧重于热和结构应用。 实时脚本“PipeThermalAnalysis”用于展示您可以使用 10 行代码定义和解决 FEA 问题。 这三个文件夹包含网络研讨会期间使用的其余演示。 第一个演示“YouBotThermalAnalysis”使用偏微分方程工具箱研究机器人组件的耐热性。 显示了参数扫描以及热导率和最高温度之间关系的建模。 使用 MATLAB 实时编辑器，我们展示了如何记录结果并生成结果的 PDF、LateX 或 HTML。 第二个演示“StrainedBracket_Demo”对带Kong的金属支架执行线弹性变形参数研究。 此演示利用并行计算功能

PySlide 正在开发中 很棒的组织病理学整个幻灯片图像处理库！ ·· 目录 关于该项目 该库提供了预处理组织病理学完整幻灯片图像的功能。 数字全片是物理组织标本的超高分辨率图像，在手术过程中已将其取出以供病理学家评估。 这些标本存储在载玻片上，并使用生物扫描仪进行扫描，以产生约100,000x100,000像素（1gb-4gb）大小的图像。 由于它们占用的内存很大，因此以计算方式分析图像可能是一项复杂的任务，尤其是在机器学习方面。 Openslide之类的库提供了一个不错的框架，可以像python这样的语言来打开和使用这些图像，但是缺少用于更高级的预处理和分析的丰富功能集。 该库是工作和操作WSI的综合框架的开始，尤其是侧重于机器学习。 例如，已经探索了许多方法来减轻训练ml全片图像数据集的内存负担，包括将图像平铺为更小，更易于管理的补丁。 该库提供了一种希望的简单方式来执行此类