histolab

Histolab to lekka biblioteka Pythona do przetwarzania gigapikselowych slajdów mikroskopowych (WSI) w patologii cyfrowej. Automatycznie wykrywa tkankę, wyodrębnia informacyjne fragmenty obrazu i przygotowuje zbiory danych do sieci neuronowych. Obsługuje wiele formatów WSI, implementuje zaawansowaną segmentację tkanki i oferuje elastyczne strategie ekstrakcji fragmentów. Idealna do prostych pipeline'ów, przygotowania zbiorów danych i szybkiej analizy opartej na fragmentach. Dla zaawansowanej proteomiki przestrzennej lub głębokich sieci neuronowych rozważ pathml.

1. Zainstaluj bibliotekę Histolab za pomocą polecenia uv pip install histolab. Upewnij się, że masz zainstalowany Python i dostęp do menedżera pakietów.

2. Przygotuj plik slajdu mikroskopowego w obsługiwanym formacie (SVS, TIFF, NDPI lub inny format WSI) oraz określ ścieżkę do folderu wyjściowego, gdzie będą zapisane wyodrębnione fragmenty.

3. Załaduj slajd, tworząc obiekt Slide z podaniem ścieżki do pliku i katalogu wyjściowego: slide = Slide("slide.svs", processed_path="output/").

4. Skonfiguruj ekstraktor fragmentów, wybierając RandomTiler i ustawiając parametry takie jak rozmiar fragmentu (np. 512x512 pikseli), liczbę fragmentów do wyodrębienia oraz poziom powiększenia.

5. Opcjonalnie podgląd lokalizacji fragmentów przed ekstrakcją za pomocą metody locate_tiles, aby sprawdzić, czy fragmenty będą wyodrębniane z odpowiednich obszarów slajdu.

6. Wykonaj ekstrakcję fragmentów, wywołując metodę extract na obiekcie tiler'a. Fragmenty zostaną automatycznie zapisane w określonym katalogu wyjściowym i będą gotowe do dalszego przetwarzania lub analizy.