Пакет PathML Python для компьютерной патологии.

PathML — это мощный инструмент для исследователей и практиков в области компьютерной патологии, предоставляющий полный набор инструментов для работы с изображениями патологии всего предметного стекла с высоким разрешением. Пакет включает в себя множество функций предварительной обработки, которые можно использовать для подготовки изображений к анализу с помощью машинного обучения, включая нормализацию изображений, сегментацию тканей и извлечение признаков. Пакет также включает PyTorch DataLoaders, которые упрощают обучение и оценку моделей машинного обучения на стандартизированных наборах данных. Кроме того, PathML поддерживает совместное использование конвейеров предварительной обработки, предварительно обученных моделей и других ресурсов, что может помочь ускорить разработку новых приложений машинного обучения в области вычислительной патологии.

Одним из ключевых преимуществ PathML является то, что он спроектирован как модульный, что упрощает его использование и расширение. Все функции предварительной обработки пакета независимы, что означает, что они могут использоваться в любой комбинации и могут быть легко заменены или расширены по мере необходимости. Загрузчики данных также обеспечивают высокий уровень гибкости, упрощая работу с различными типами наборов данных. Кроме того, пакет предназначен для совместимости с широким спектром сред машинного обучения, поэтому пользователи могут легко интегрировать PathML в свои существующие рабочие процессы.

В целом, PathML является ценным ресурсом для всех, кто работает в области компьютерной патологии, предоставляя широкий спектр инструментов и ресурсов для работы с изображениями патологии всего предметного стекла с высоким разрешением. Пакет активно разрабатывается и поддерживается командой экспертов в этой области, что гарантирует его актуальность с учетом последних исследований и передового опыта.

Импорт пакета:

import pathml

Предварительная обработка изображения

from pathml import preprocessing

# Load an image from file
image = preprocessing.open_image("path/to/image.tiff")

# Normalize the image
normalized_image = preprocessing.normalize_image(image)

# Segment the image to extract the tissue regions
segmented_image = preprocessing.segment_image(normalized_image)

Создание PyTorch DataLoader:

from pathml import dataloaders
from torch.utils.data import DataLoader

# Create a dataset
dataset = dataloaders.PathMLDataset("path/to/dataset/")

# Create a DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

Обучение модели машинного обучения:

import torch
from torch import nn

# Define a model
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(64, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = MyModel()

# Define a loss function and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Train the model
for epoch in range(100):
    for i, (images, labels) in enumerate(dataloader):
        # Forward pass
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # Backward and optimize
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print ('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}' 
           .format(epoch+1, 100, loss.item()))