pathml

PathML to kompleksowy zestaw narzędzi Pythona do analizy obrazów patologicznych. Ładuj slajdy całkowite (WSI) w dowolnym formacie, normalizuj barwniki, segmentuj jądra komórkowe i buduj grafy tkanek. Obsługuje immunofluorescencję multipleksową (CODEX, Vectra), trenowanie modeli uczenia głębokim (HoVer-Net, HACTNet) oraz analizę dużych zbiorów danych patologicznych. Idealne dla zaawansowanych przepływów pracy; do prostej ekstrakcji kafelków ze slajdów H&E rozważ histolab.

1. Zainstaluj PathML za pomocą pip: pip install pathml. Upewnij się, że masz zainstalowany Python i dostęp do bibliotek OpenCV oraz PyTorch dla pełnej funkcjonalności.

2. Załaduj slajd całkowity (WSI) z obsługiwanego formatu (Aperio SVS, Hamamatsu NDPI, Leica SCN, Zeiss ZVI, DICOM lub OME-TIFF) używając ujednoliconego interfejsu PathML, który automatycznie obsługuje format właściwy dla dostawcy.

3. Zastosuj preprocessing do obrazów H&E, w tym normalizację barwnika, aby ustandaryzować wygląd tkanek przed dalszą analizą.

4. Wykonaj detekcję i segmentację jąder komórkowych, opcjonalnie klasyfikując komórki na podstawie morfologii lub markerów immunofluorescencyjnych.

5. Skonstruuj grafy komórkowe i tkankowe, które reprezentują relacje przestrzenne między komórkami, przydatne do analizy architektury tkanek.

6. Wytrenuj lub wdróż modele uczenia głębokim (takie jak HoVer-Net do segmentacji jąder lub HACTNet do klasyfikacji) na swoich danych patologicznych, lub przeanalizuj dane multipleksowe (CODEX, Vectra, MERFISH) w celu kwantyfikacji ekspresji markerów.