HistomicsTK 开源项目教程

HistomicsTK 开源项目教程

HistomicsTK A Python toolkit for pathology image analysis algorithms. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HistomicsTK

1. 项目介绍

HistomicsTK 是一个用于数字病理图像分析的 Python 工具包。它可以作为一个独立的库使用，也可以作为 Digital Slide Archive (DSA) 的插件，通过 HistomicsUI 调用图像分析任务。HistomicsTK 提供了多种图像分析算法，如颜色归一化、颜色解卷积、细胞核分割和特征提取等。

2. 项目快速启动

2.1 安装 HistomicsTK

2.1.1 使用 PyPI 安装

在 Linux 系统上，可以通过以下命令使用 PyPI 安装 HistomicsTK：

python -m pip install histomicstk --find-links https://girder.github.io/large_image_wheels

2.1.2 从源码安装

在 Linux 系统上，可以通过以下步骤从源码安装 HistomicsTK：

git clone https://github.com/DigitalSlideArchive/HistomicsTK/
cd HistomicsTK/
python -m pip install setuptools-scm "Cython>=0.25.2" "scikit-build>=0.8.1" "cmake>=0.6.0" "numpy>=1.12.1"
python -m pip install -e .

2.2 使用 HistomicsTK

安装完成后，可以通过以下代码示例快速使用 HistomicsTK 进行图像分析：

import histomicstk as htk

# 示例代码：颜色归一化
reference_image = htk.preprocessing.color_normalization.reinhard(input_image, target_mu, target_sigma)

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

HistomicsTK 广泛应用于数字病理图像的分析，例如：

• 颜色归一化：用于标准化不同批次的病理图像，以便进行一致的分析。
• 细胞核分割：用于自动识别和分割病理图像中的细胞核。
• 特征提取：用于从病理图像中提取有用的特征，用于后续的机器学习分析。

3.2 最佳实践

• 数据预处理：在进行图像分析之前，确保图像数据已经过预处理，如去噪、归一化等。
• 算法选择：根据具体的分析需求选择合适的算法，如颜色归一化、细胞核分割等。
• 性能优化：对于大规模图像数据，可以考虑使用并行处理技术（如 Dask）来提高处理速度。

4. 典型生态项目

4.1 Digital Slide Archive (DSA)

Digital Slide Archive 是一个用于管理和共享数字病理图像的平台。HistomicsTK 可以作为 DSA 的插件，通过 HistomicsUI 调用图像分析任务。

4.2 HistomicsUI

HistomicsUI 是一个专门的用户界面，用于标注和标记全切片图像，并运行图像分析工具，以及可视化图像分析算法的密集输出。

4.3 large_image

large_image 是一个用于读取全切片和显微镜图像格式的库，HistomicsTK 依赖于该库来处理图像数据。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并深入了解 HistomicsTK 开源项目。

HistomicsTK A Python toolkit for pathology image analysis algorithms. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HistomicsTK