自用，WSI检验效果可视化

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

转换组织病理学/细胞病理学机器学习任务的助手 主流程 扫描一些WSI。 使用WSI注释工具进行一些注释。 （和 ， 现在可参见了解详情。） 然后wsiprocess帮助将WSI +注释数据转换为补丁和易于使用的注释数据。 将为您提供GUI。 有关请参见 ，以及在已修补图像和从原始WSI加载之间进行。 安装 点用户 安装或 。 有关安装提示，请参见[wiki]。 安装wsiprocess pip install wsiprocess Anaconda用户 # Only for python 3.6 or higher conda install -c tand826 wsiprocess 文献资料 例子 作为python模块 请参阅以检查流。 基本用法 import wsiprocess as wp slide = wp . slide ( "xxx.tiff" ) annot