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()))