数字病理图像分析工具包：HistomicsTK
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HistomicsTK HistomicsTK 是一个开源的 Python 包，专门用于数字病理图像的分析。该项目主要由 Python 编写，提供了一系列强大的图像处理功能。
基础介绍
HistomicsTK 是一个为数字病理图像分析而设计的 Python 工具包。它既可以作为独立的库使用，也可以作为数字切片档案（Digital Slide Archive，DSA）的插件，允许用户通过 HistomicsUI 调用图像分析任务。该工具包的目的是服务于病理学家/生物学家，帮助他们使用最先进的算法分析数据，同时也服务于算法研究人员，让他们能够开发新的或改进的算法并传播给更广泛的社区。
核心功能
- 颜色归一化和颜色反卷积：用于改善图像质量和提取特定颜色通道的信息。
- 核分割：自动识别和分割图像中的细胞核。
- 特征提取：从图像中提取有助于分析的多种特征。
- 与 DSA 和 HistomicsUI 集成：允许通过网页界面进行图像分析任务的调用和管理。
最近更新的功能
根据最新的更新日志，HistomicsTK 最近的更新主要包括以下内容：
- 性能优化：对核心算法进行了优化，提高了处理速度和效率。
- 新增算法支持：集成了新的图像处理和机器学习算法，以提供更丰富的分析功能。
- 用户界面改进：对 HistomicsUI 进行了改进，增强了用户体验和交互性。
- 文档完善：更新了用户文档和 API 文档，使其更加详尽和易于理解。
这些更新进一步增强了 HistomicsTK 的功能，使其成为数字病理图像分析领域的重要工具之一。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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