المهارات histolab
📦

histolab

مراجعة المحتوى r1 آمن ⚡ يحتوي على سكربتات⚙️ الأوامر الخارجية

تحضير شرائح علم الأمراض باستخدام Histolab

صور الشرائح الكاملة كبيرة ويصعب تحضيرها لتحليل البلاطات. توجه هذه المهارة سير عمل histolab للأقنعة، والتبليط، والمرشحات، والمراجعة البصرية.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
📊 76 كافٍ

التثبيت باستخدام Agent لدي

انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "histolab" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-histolab.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-histolab/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

تفاصيل Markdown GET /skills/k-dense-ai-histolab.md manifest موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-histolab/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-histolab/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "histolab". أحتاج إلى بلاطات تدريب من شريحة H&E واحدة.

النتيجة المتوقعة:

  • الخطة الموصى بها: حمّل الشريحة، واحفظ صورة مصغرة، وعاين قناع الأنسجة، ثم استخرج بلاطات عشوائية بحجم 512 بكسل.
  • اضبط قيمة seed ثابتة وعتبة أنسجة حتى يكون اختيار البلاطات قابلا للتكرار.
  • راجع معاينة صغيرة للبلاطات قبل معالجة الشريحة كاملة.

جارٍ استخدام "histolab". القناع الخاص بي يستبعد أنسجة صالحة.

النتيجة المتوقعة:

  • خفّض عتبات إزالة الأجسام الصغيرة وقلل قوة التآكل أو الفتح.
  • قارن القناع بصورة مصغرة قبل استخراج البلاطات.
  • اختبر التغييرات على عدة شرائح بجودات صبغ مختلفة.

جارٍ استخدام "histolab". أحتاج إلى تغطية كاملة للأنسجة من أجل التحليل المكاني.

النتيجة المتوقعة:

  • استخدم GridTiler بدون تداخل للحصول على شبكة أساسية كاملة.
  • اختر مستوى هرم يطابق الدقة المطلوبة وميزانية المعالجة.
  • احفظ التقارير حتى تظل مواقع البلاطات قابلة للتتبع.

التدقيق الأمني

آمن
v7 • ٦‏/٧‏/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار

All 108 static findings were adjudicated as false positives. The flagged locations are Markdown fences, normal Python import examples, or histology terms such as pyramid levels and grid tiling, not executable malware behavior. No prompt injection, credential access, network exfiltration, or reconnaissance intent was found.

7
الملفات التي تم فحصها
2,768
الأسطر التي تم تحليلها
0
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

عوامل الخطر

⚡ يحتوي على سكربتات (4)
evaluation_output.json:27 references/filters_preprocessing.md:306-308 SKILL.md:242-244 SKILL.md:488-490
⚙️ الأوامر الخارجية (69)
SKILL.md:17-19 SKILL.md:19-25 SKILL.md:25-45 SKILL.md:45-60 SKILL.md:60-62 SKILL.md:62-71 SKILL.md:71-88 SKILL.md:88-101 SKILL.md:101 SKILL.md:103-107 SKILL.md:107-113 SKILL.md:113-127 SKILL.md:127-130 SKILL.md:130-131 SKILL.md:131-132 SKILL.md:132-142 SKILL.md:142 SKILL.md:146-150 SKILL.md:150-153 SKILL.md:153-154 SKILL.md:154-155 SKILL.md:155-156 SKILL.md:156-157 SKILL.md:157-159 SKILL.md:159-162 SKILL.md:162-169 SKILL.md:169-201 SKILL.md:201-204 SKILL.md:204-207 SKILL.md:207-216 SKILL.md:216 SKILL.md:217 SKILL.md:218 SKILL.md:221 SKILL.md:222 SKILL.md:223 SKILL.md:226-228 SKILL.md:228-239 SKILL.md:239-262 SKILL.md:262-275 SKILL.md:275-277 SKILL.md:277-278 SKILL.md:278-288 SKILL.md:288-323 SKILL.md:323-331 SKILL.md:331-362 SKILL.md:362-368 SKILL.md:368-394 SKILL.md:394-400 SKILL.md:400-432 SKILL.md:432-438 SKILL.md:438-476 SKILL.md:476-482 SKILL.md:482-511 SKILL.md:511-522 SKILL.md:522-523 SKILL.md:523 SKILL.md:529-534 SKILL.md:534-541 SKILL.md:541 SKILL.md:542-543 SKILL.md:543-544 SKILL.md:544-565 SKILL.md:565-588 SKILL.md:588-594 SKILL.md:594-595 SKILL.md:595-601 SKILL.md:601-614 SKILL.md:614-619
لم يكتشف أحدث تدقيق ثابت ودلالي مكتمل أي نتائج أمنية مؤكدة. ولا يثبت ذلك أن المهارة خالية من الآثار الجانبية.
دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →
شارك واستشهد بهذا التقرير

شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.

فتح التقرير المرتبط بالإصدار
تقييم الأمان

نسخ رابط التقرير

https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-histolab/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

شارة Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-histolab/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-histolab?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-histolab?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-histolab/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-histolab.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)

اقتباس APA

K-Dense-AI. (2026). histolab security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-histolab/audits/7

اقتباس BibTeX

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-histolab-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {histolab security audit report (audit version 7)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {7}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-histolab/audits/7}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "histolab security audit report (audit version 7)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "K-Dense-AI" date-released: "2026-07-06" url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-histolab/audits/7" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-histolab:audit:7" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

مقارنة المتغيرات

2 متغيرات قابلة للتثبيت

تبقى مهارة كل مؤلف عنصراً مستقلاً قابلاً للتثبيت. يُرتب المتغير الموصى به وفق أدلة Skillstore.

سبب تصدر هذا المتغير

أعلى تقييم في Skillstore
K-Dense-AI موصى به الحالي

k-dense-ai-histolab

تقييم Skillstore 76
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 12
تم التحديث

2026-09-09

davila7

davila7-histolab

تقييم Skillstore 75
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 9
تم التحديث

2026-09-09

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
45
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
70
المجتمع
87
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

تحضير بلاطات التدريب

ينشئ مهندس تعلم آلي بلاطات صور متسقة بحجم 512 بكسل من شرائح H&E لتدريب النموذج.

فحص تغطية الأنسجة

يعاين باحث في علم الأمراض الأقنعة ومواقع البلاطات قبل تخصيص وقت الحوسبة للاستخراج.

توحيد المعالجة المسبقة

يبني متخصص تحليل الصور مسارات مرشحات قابلة للتكرار لاكتشاف الأنسجة، وإزالة الشوائب، ومراجعة الجودة.

جرّب هذه الموجّهات

تحميل شريحة وفحصها 
اعرض لي سير عمل histolab أساسيا لتحميل شريحة SVS واحدة، وفحص الأبعاد، وحفظ صورة مصغرة، وسرد البيانات الوصفية المفيدة.
استخراج بلاطات تدريب عشوائية 
ساعدني في تكوين RandomTiler لاستخراج 100 بلاطة H&E بحجم 512 في 512 بكسل. ضمّن خطوات المعاينة، والقيمة seed، وعتبة الأنسجة، ومراجعة المخرجات.
بناء قناع أنسجة مخصص 
صمم مسار مرشحات histolab TissueMask لشرائح H&E التي تحتوي على علامات قلم. ضمّن التحويل إلى التدرج الرمادي، وتطبيق العتبة، والعمليات المورفولوجية، والمعاينة، وفحوصات التحقق.
تخطيط مسار تبليط متعدد الشرائح 
أنشئ سير عمل histolab متعدد الشرائح لاستخراج بلاطات متسقة عبر مجموعة. غط بنية المجلدات، واختيار مستوى الهرم، والتقارير، وضبط الجودة.

أفضل الممارسات

  • عاين الأقنعة ومواقع البلاطات قبل كل عملية استخراج كبيرة.
  • استخدم مستويات هرم وأحجام بلاطات متسقة عبر الشرائح القابلة للمقارنة.
  • ابدأ بدفعات صغيرة للتحقق من العتبات، ومسارات الإخراج، واحتياجات التخزين.

تجنب

  • استخراج آلاف البلاطات قبل التحقق من أقنعة الأنسجة.
  • خلط مستويات الهرم بين الشرائح دون تسجيل الاختلاف.
  • استخدام عتبة أنسجة واحدة لكل جودة صبغ دون تحقق.

الأسئلة المتكررة

بماذا تساعد هذه المهارة؟
تساعد في تخطيط سير عمل histolab لتحميل WSI، وأقنعة الأنسجة، واستخراج البلاطات، والمرشحات، والتصور.
هل تثبت histolab تلقائيا؟
لا. تشرح الأوامر وسير العمل، لكن المستخدمين يتحكمون في التثبيت والتنفيذ.
أي أداة تبليط يجب أن أختار؟
استخدم RandomTiler لأخذ العينات، وGridTiler للتغطية، وScoreTiler للاختيار الموجه بالجودة.
هل يمكنها دعم مجموعات بيانات التعلم العميق؟
نعم. تساعد في تحضير بلاطات الصور والتقارير التي يمكن أن تغذي مسارات التدريب الشائعة.
هل تشخص صور علم الأمراض؟
لا. تدعم المعالجة المسبقة ومراجعة الجودة، وليس التفسير السريري.
ما المدخلات التي أحتاج إليها؟
تحتاج إلى صور شرائح كاملة محلية، وبيئة histolab مهيأة، ودليل إخراج.

تفاصيل المطور

المؤلف

K-Dense-AI

الترخيص

Apache-2.0 license

مراجعة Skillstore

r1

تنبيه الإصدار

لم يعلن المؤلف عن إصدار.

المستودع

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/histolab

مرجع

b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610

حداثة الصيانة

٢٣‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

9 تنزيلات · 209 مشاهدات

بنية الملفات

📁 references/

📄 filters_preprocessing.md

📄 slide_management.md

📄 tile_extraction.md

📄 tissue_masks.md

📄 visualization.md

📄 evaluation_output.json

📄 SKILL.md

المزيد من K-Dense-AI

عرض الكل
📦

pytdc

82

تحليل مجموعات بيانات التعلم الآلي العلاجية باستخدام PyTDC

تحتاج فرق اكتشاف الأدوية إلى مجموعات بيانات موثوقة وبروتوكولات تقييم عادلة. تساعد هذه المهارة Claude على استخدام PyTDC لبيانات التعلم الآلي العلاجية المنسقة، وتقسيمات المعايير المرجعية، والمقاييس، والأوراكل الجزيئية.

البيانات والتحليلات عرض
📦

statistical-analysis

80

تحليل بيانات البحث مع إرشادات إحصائية

قد يكون اختيار الاختبارات والإبلاغ عن النتائج بطيئًا ومعرّضًا للأخطاء. توجّه هذه المهارة اختيار الاختبارات، والافتراضات، وأحجام التأثير، وتحليل القدرة الإحصائية، والخيارات البايزية، وإعداد التقارير وفق APA.

البيانات والتحليلات عرض

مهارات ذات صلة

عرض الكل
📦

pathml

38

تحليل صور علم الأمراض باستخدام PathML

بواسطة davila7

تتطلب سير عمل صور الشرائح الكاملة تعاملاً دقيقاً مع التنسيقات والبلاطات والنماذج والتخزين. توفر هذه المهارة إرشادات PathML للتحميل والمعالجة المسبقة وتحليل الرسوم البيانية وتعلم الآلة والتصوير متعدد المعلمات.

البيانات والتحليلات عرض