QuPath：生物图像分析与数字病理学入门指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/qupath 项目介绍
QuPath是一款强大的开源生物图像分析软件，专为数字病理学设计。由Pete Bankhead在女王大学贝尔法斯特首次设计实现并文档化，它得到了Wellcome Trust、CZI（Essential Open Source Software for Science）以及Invest Northern Ireland等机构的支持。基于Groovy、OpenCV、ImageJ等技术，QuPath提供了一套全面的工具集，用于图像处理、细胞分割、注释及测量，适用于复杂的生物医学图像分析。
项目快速启动
安装QuPath
为了快速开始使用QuPath，您可以从其官方网站下载预编译的版本。以下是针对不同操作系统的下载指引：
- Windows: 下载Windows安装包
- macOS:
- Intel处理器: 下载macOS Intel版
- Apple Silicon: 下载macOS Apple silicon Beta版
- Linux: 下载Linux tarball
执行下载后的安装程序或解压zip文件，然后运行应用程序即可。
运行第一个任务
- 启动QuPath。
- 打开一个示例图像或上传您自己的TIFF、PNG等格式的图像文件。通过菜单
File > Open image...进行操作。 - 使用视图工具浏览图像，开始您的图像分析之旅。可以通过
Analysis > Basic > Measure objects来尝试简单的物体测量功能。
# 注意：以上步骤为说明性文本，并非实际代码命令。
应用案例和最佳实践
QuPath广泛应用于病理学研究中，例如癌症病理切片的自动分析。最佳实践中，首先利用QuPath的交互式注释功能定义感兴趣区域，随后采用预设的或者自定义算法进行细胞检测与分类。一个典型的应用流程是“分离染色”（Stain separation）、“细胞检测”和“密度地图”生成，这些功能帮助科研人员高效地量化病变区域和细胞特征。
典型生态项目
QuPath作为核心工具，支持与多种生物医学数据分析生态系统集成，如ImageJ插件生态、Deep Java Library等。开发者和研究人员常结合使用QuPath与其他开源工具，实现深度学习模型的训练与应用，如StarDist用于细胞分割，WSInfer进行组织结构识别，尤其适合多通道显微图像分析。社区内的共享脚本和工作流进一步促进了方法的复用与创新，推动了生物医学领域的开放科学实践。
通过遵循上述指导，您能够快速上手QuPath，进行高效、准确的生物图像分析。加入QuPath的活跃社区，探索更多高级特性和开发定制解决方案，以满足特定的研究需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
