MONAI实现病理影像肿瘤检测全流程

MONAI对病理影像大图（WSI）肿瘤检测流程，覆盖：

1. WSI Patch 采样与数据集构建（用 WSIPatchDataset）

2. 模型训练（以 UNet 为例）

3. 滑动窗口推理（sliding_window_inference）全图分割

4. 可视化和全图掩膜生成

重点使用 MONAI 的功能，兼容 OpenSlide 超大病理图像。代码默认已准备好数据（WSI 图片和掩膜），适合你快速二次开发。

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1. 环境准备

pip install monai[all] openslide-python torch torchvision matplotlib

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2. Patch 数据集构建（WSIPatchDataset）

假设数据结构如下：

dataset/
  images/
    case1.svs
    case2.svs
    ...
  masks/
    case1_mask.tif
    case2_mask.tif
    ...

Patch 数据集实现

from monai.data import WSIPatchDataset
from monai.transforms import (
    LoadImaged, AddChanneld, ScaleIntensityd, ToTensord, Compose
)
import glob

# 获取 WSI 和掩膜路径
image_paths = sorted(glob.glob('dataset/images/*.svs'))
mask_paths