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20240707训练营-基于多实例学习的病理组学,在当前还可以玩出那些花样,一节课带你感受所有的可能。
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第一步:数据收集整理 我们需要收集WSI格式的病理数据,而不是简单的报告视野截图。WSI数据的典型格式包括svs、ndpi、mrxs等,tiff格式也可用,但避免使用JPG或PNG。如果遇到其他格式的数据,你应该联系供应商帮助转换。 Aux步骤:ROI区域的勾画 这一步骤不是必须的。一般情况下,我们会标注肿瘤区域。当标注的区域超过2个时,注意需要设置类别。经验告诉我们,标注不需要特别仔细,尤其是白色区域,因为无论如何它们都会被排除掉。弱监督学习已经表现不错,有监督的学习带来的提升已经不是很明显。标注数据导出时,可以通过Object data导出为GeoJson格式,并确保导出的位置与WSI数据放置在一起。 第二步:WSI2Patches 这一步涉及放大倍率的选择,切记要加上最后的“x”。如果指定的倍率不存在,可以采取不同的策略:质量优先时选择更高分辨率,速度优先则选更低分辨率。patch的大小默认是512 * 512像素,可以选择是否有重叠采样以及并行度,建议值为CPU核心数的四分之一。 第三步:Patch预处理 删除所有白色背景是一个关键步骤,参数--bright_threshold控制饱和度阈值,数值越大,图像越白。颜色标准化虽然不是必须的,但它可以帮助改善结果。可以选择不同的标准化方法,如Reinhard、Macenko和Vahadane等。 第四步:模型训练 这一步涉及数据的组织,包括训练文件和验证文件。对于标签的处理,弱监督学习和有监督学习有不同的策略。在弱监督学习中,所有patches共享样本的标签;而在有监督学习中,只有特定区域的patches共享标签。 第五步至第七步 包括从patch到WSI特征的转换,结构化特征建模,以及结果的可视化。可视化工具如Grad-CAM可以帮助我们理解模型的决策过程。
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