slidl tutorial
1.0.0
Slidl هي مكتبة Python لإجراء تحليل صور التعلم العميق على صور الانزلاق الكامل (WSIS) ، بما في ذلك الأنسجة العميقة ، والتصفية ، وتصفية الخلفية ، واستخراج البلاط ، واستنتاج النموذج ، وتقييم النموذج والمزيد. يعمل هذا المستودع على تعليم المستخدمين كيفية تطبيق SliDL على كل من تصنيف ومثال تجزئة من البداية إلى النهاية باستخدام أفضل الممارسات.
يمكن أيضًا تثبيت SliDL عبر فهرس حزمة Python (PYPI):
pip install slidl
أول استنساخ هذا المستودع:
git clone https://github.com/markowetzlab/slidl-tutorial
يستخدم البرنامج التعليمي مثالًا لمجموعة محلية للعقدة اللمفاوية من تحدي Camelyon16. تحتوي بعض هذه WSI على انبثاق لسرطان الثدي وهدف البرنامج التعليمي هو استخدام Slidl لتدريب نماذج التعلم العميق لتحديد المناطق والمناطق التي تحتوي على ورم خبيث ، ثم لتقييم أداء تلك النماذج.
قم بإنشاء دليل يسمى wsi_data حيث لا يقل عن 38 جيجابايت من مساحة القرص. قم بتنزيل 18 WSIS التالي من مجموعة بيانات Camelyon16 إلى wsi_data :
normal/normal_001.tifnormal/normal_010.tifnormal/normal_028.tifnormal/normal_037.tifnormal/normal_055.tifnormal/normal_074.tifnormal/normal_111.tifnormal/normal_141.tifnormal/normal_160.tiftumor/tumor_009.tiftumor/tumor_011.tiftumor/tumor_036.tiftumor/tumor_039.tiftumor/tumor_044.tiftumor/tumor_046.tiftumor/tumor_058.tiftumor/tumor_076.tiftumor/tumor_085.tif قم بتثبيت دفتر Jupyter في slidl-env :
conda install -c conda-forge notebook
الآن وبعد أن تم تنزيل البرنامج والبيانات المطلوبة ، فأنت مستعد لبدء البرنامج التعليمي ، الموجود في دفتر Notebook Jupyter slidl-tutorial.ipynb في هذا المستودع. بدء دفتر الملاحظات ثم انتقل إلى هذا المستند في الواجهة:
jupyter notebook
بمجرد تشغيله ، يحتوي slidl-tutorial.ipynb على تعليمات لتشغيل البرنامج التعليمي. للحصول على تعليمات حول تشغيل دفاتر Jupyter ، راجع وثائق Jupyter.
يمكن العثور على نتائج تشغيل البرنامج التعليمي المكتمل هنا.
تنفيذ بنية تجزئة U-NET الواردة في هذا المستودع ويأتي بعض رمز التجزئة ذات الصلة من مشروع Milesial مفتوح المصدر.
يمكن العثور على الوثائق الكاملة لـ SliDL بما في ذلك مرجع API الخاص بها هنا.
لاحظ أن هذا هو برنامج prelease. الرجاء استخدام وفقًا لذلك.
