pathml
Analizar Imágenes de Patología Médica con la Librería PathML
Auch verfügbar von: K-Dense-AI
Trabajar con patología computacional requiere herramientas especializadas para el análisis de imágenes de portaobjetos completos. Esta habilidad proporciona documentación de referencia completa para PathML, permitiéndote cargar imágenes de patología de gigapíxeles, preprocesar tinciones H&E, entrenar modelos de aprendizaje automático y analizar datos de proteómica espacial.
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Verwendung von "pathml". How do I load an SVS file in PathML?
Erwartetes Ergebnis:
To load an Aperio SVS whole-slide image, use the SlideData class:
from pathml.core import SlideData
wsi = SlideData.from_slide("path/to/slide.svs")
This automatically detects the file format and creates a unified interface. Generate tiles with:
wsi.generate_tiles(level=1, tile_size=256, stride=256)
See references/image_loading.md for 160+ supported formats including NDPI, DICOM, and OME-TIFF.
Verwendung von "pathml". What preprocessing transforms are available for H&E images?
Erwartetes Ergebnis:
PathML provides several H&E-specific transforms:
- StainNormalizationHE: Macenko or Vahadane stain normalization
- TissueDetectionHE: Otsu thresholding for tissue segmentation
- NucleusDetectionHE: Laplacian of Gaussian nucleus detection
- LabelArtifactTileHE: Artifact detection and labeling
Combine them in a Pipeline:
pipeline = Pipeline([
TissueDetectionHE(),
StainNormalizationHE(target='normalize')
])
pipeline.run(wsi)
See references/preprocessing.md for the complete transform catalog.
Verwendung von "pathml". How do I analyze CODEX multiparametric data?
Erwartetes Ergebnis:
For CODEX analysis:
1. Load CODEX slide: slide = CODEXSlide("path/to/codex_dir")
2. Collapse multi-run data: slide.collapse_channels()
3. Segment cells: pipeline = Pipeline([SegmentMesmer()])
4. Quantify markers: slide.quantify_markers()
5. Export: adata = slide.to_anndata()
This creates single-cell data in AnnData format with marker expression and spatial coordinates. See references/multiparametric.md for Vectra and MERFISH workflows.
Sicherheitsaudit
SicherThis is a documentation skill providing reference materials for the PathML Python library. All 566 static findings are false positives from code examples in markdown documentation files, not executable code. No actual security risks identified.
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Científicos de Investigación
Los investigadores de patología que analizan imágenes de portaobjetos completos para detección de cáncer, clasificación celular o estudios de biología espacial pueden consultar los flujos de trabajo de PathML para cargar formatos de portaobjetos propietarios, preprocesar imágenes de tejido y entrenar modelos de aprendizaje profundo personalizados.
Bioinformáticos
Los equipos de bioinformática que construyen pipelines de patología digital pueden aprovechar la documentación de PathML para diseñar flujos de trabajo de preprocesamiento reproducibles, gestionar conjuntos de datos a gran escala con almacenamiento HDF5 e integrar datos de proteómica espacial de plataformas de imágenes múltiples.
Ingenieros de Aprendizaje Automático
Los ingenieros de ML que desarrollan modelos de IA para patología pueden consultar las APIs de PathML para crear DataLoaders personalizados de PyTorch, implementar estrategias de análisis basadas en teselas y desplegar modelos con ONNX para inferencia eficiente en imágenes de gigapíxeles.
Probiere diese Prompts
¿Cómo cargo una imagen de portaobjetos completos Aperio SVS y genero teselas en el nivel 1 con un tamaño de píxel de 256x256?
Crea un pipeline de preprocesamiento que realice detección de tejidos, normalización de tinción Macenko y eliminación de artefactos para imágenes H&E
Muéstrame cómo entrenar un modelo HoVer-Net para detección de núcleos en un conjunto de datos de patología personalizado con DataLoaders de PyTorch
Analizar datos de imágenes multiparamétricas CODEX: segmentar células con Mesmer, cuantificar la expresión de marcadores y exportar al formato AnnData
Bewährte Verfahren
- Siempre consulta el directorio references/ para obtener documentación detallada de la API antes de hacer preguntas generales sobre las capacidades de PathML
- Especifica los nombres exactos de las clases de PathML y las rutas de los módulos cuando solicites ejemplos de código para obtener sintaxis precisa
- Para depurar errores de PathML, proporciona el rastreo completo del error y el contexto relevante del código incluyendo las declaraciones de importación y las formas de los datos
Vermeiden
- No pidas a la habilidad que instale PathML o dependencias del sistema - solo proporciona documentación de referencia
- Evita solicitar tutoriales generales de patología o consejos médicos - la habilidad se enfoca solo en el uso de la librería PathML
- No esperes que la habilidad tenga acceso a tus archivos locales o conjuntos de datos - debes describir la estructura de tus datos explícitamente