slidl tutorial

학습 SLIDL, 전체 슬라이드 이미지에 딥 러닝을 적용하기위한 사전 처리 도구의 파이썬 라이브러리

SLIDL은 심층 조직, 인공물 및 배경 필터링, 타일 추출, 모델 추출, 모델 평가 등을 포함한 전체 슬라이드 이미지 (WSI)에서 딥 러닝 이미지 분석을 수행하기위한 파이썬 라이브러리입니다. 이 저장소는 모범 사례를 사용하여 처음부터 분류 및 세분화 예제 문제에 SliDL 적용하는 방법을 사용자에게 가르치는 역할을합니다.

SLIDL 및 해수 설치

SliDL Python 패키지 인덱스 (PYPI)를 통해 설치할 수도 있습니다.

 pip install slidl

SLIDL 튜토리얼 실행

첫 번째 복제이 저장소 :

 git clone https://github.com/markowetzlab/slidl-tutorial

이 자습서는 CamelyOn16 Challenge의 예제 서브 세트 림프절 WSI를 사용합니다. 이러한 WSI에는 유방암 전이가 포함되어 있으며 자습서의 목표는 SLIDL을 사용하여 딥 러닝 모델을 훈련하여 전이 함유 슬라이드 및 슬라이드 영역을 식별 한 다음 해당 모델의 성능을 평가하는 것입니다.

38GB 이상의 디스크 공간이있는 wsi_data 라는 디렉토리를 만듭니다. CamelyON16 데이터 세트에서 wsi_data 로 다음 18 개의 WSI를 다운로드하십시오.

• normal/normal_001.tif
• normal/normal_010.tif
• normal/normal_028.tif
• normal/normal_037.tif
• normal/normal_055.tif
• normal/normal_074.tif
• normal/normal_111.tif
• normal/normal_141.tif
• normal/normal_160.tif
• tumor/tumor_009.tif
• tumor/tumor_011.tif
• tumor/tumor_036.tif
• tumor/tumor_039.tif
• tumor/tumor_044.tif
• tumor/tumor_046.tif
• tumor/tumor_058.tif
• tumor/tumor_076.tif
• tumor/tumor_085.tif

Jupyter 노트북을 slidl-env 에 설치하십시오.

 conda install -c conda-forge notebook

필수 소프트웨어와 데이터가 다운로드 되었으므로이 저장소의 Jupyter 노트북 slidl-tutorial.ipynb 에 포함 된 자습서를 시작할 준비가되었습니다. 노트북을 시작한 다음 인터페이스에서 해당 문서로 이동하십시오.

 jupyter notebook

일단 가동되면 slidl-tutorial.ipynb 에는 자습서 실행에 대한 지침이 포함되어 있습니다. Jupyter 노트북 실행에 대한 지침은 Jupyter 문서를 참조하십시오.

완성 된 튜토리얼 실행 결과는 여기에서 찾을 수 있습니다.

이 저장소에 포함 된 U-NET 세분화 아키텍처의 구현 및 일부 관련 세그먼테이션 코드는 Milesial의 오픈 소스 프로젝트에서 제공됩니다.

선적 서류 비치

API 참조를 포함하여 SliDL 에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

부인 성명

이것은 Prerelease 소프트웨어입니다. 그에 따라 사용하십시오.