pathml

Full-featured computational pathology toolkit. Use for advanced WSI analysis including multiplexed immunofluorescence (CODEX, Vectra), nucleus segmentation, tissue graph construction, and ML model training on pathology data. Supports 160+ slide formats. For simple tile extraction from Hu0026E slides, histolab may be simpler.

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.