🔬

histolab

Name: histolab
Author: K-Dense-AI

Безопасно ⚡ Содержит скрипты⚙️ Внешние команды

Обработка цельнослайдовых изображений для цифровой патологии

Также доступно от: davila7

Histolab автоматизирует обнаружение ткани и извлечение тайлов из гигапиксельных цельнослайдовых изображений. Он обрабатывает файлы WSI, чтобы извлекать информативные тайлы для пайплайнов глубокого обучения и медицинских исследований.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)

🥉 72 Бронза

Скачать ZIP навыка

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «histolab». Extract 100 tiles from prostate tissue slide

Ожидаемый результат:

Loaded slide: prostate.svs (dimensions: 46000×32000 pixels)
Created RandomTiler with 512×512 tile size
Applied tissue mask filtering (80% threshold)
Extracted 100 tiles to output/prostate_tiles/
Generated preview visualization showing tile locations
Average tissue coverage: 87% across extracted tiles

Использование «histolab». Create tissue mask and visualize

Ожидаемый результат:

Initialized TissueMask with default filters
Generated binary mask (tissue: 72%, background: 28%)
Saved mask visualization to output/mask_preview.png
Detected 3 tissue regions with varying sizes

Аудит безопасности

Безопасно

v4 • 1/17/2026

Documentation-only skill containing markdown files with Python code examples for histolab, a legitimate digital pathology library. All 389 static findings are false positives - backticks are markdown syntax for code blocks (not Ruby/shell execution), no actual cryptographic or malicious patterns exist, and no executable code is present. This is a safe scientific tool for processing whole slide images.

Просканировано файлов

3,010

Проанализировано строк

находки

Всего аудитов

Факторы риска

⚡ Содержит скрипты (1)

SKILL.md:242

⚙️ Внешние команды (1)

SKILL.md:17-19

Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

Архитектура

100

Сопровождаемость

Контент

Сообщество

100

Безопасность

Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Подготовка обучающих датасетов из патологических слайдов

Извлекайте сбалансированные наборы тайлов из цельнослайдовых изображений для обучения моделей глубокого обучения в задачах обнаружения и классификации рака.

Построение автоматизированных пайплайнов анализа ткани

Создавайте воспроизводимые workflows для сегментации ткани, извлечения тайлов и оценки качества по коллекциям слайдов.

Стандартизация workflows предобработки слайдов

Внедряйте единообразные процедуры обнаружения ткани и извлечения тайлов для исследовательских проектов и клинических испытаний.

Попробуйте эти промпты

Базовое извлечение тайлов

Load the slide at path 'slide.svs' and extract 100 random tiles of size 512x512 pixels. Save them to 'output/tiles/' directory.

Обнаружение ткани

Create a tissue mask for my slide and visualize it. Use the BiggestTissueBoxMask to focus on the main tissue section.

Workflow извлечения по сетке

Extract tiles in a grid pattern across all tissue regions with 20% overlap. Use tissue mask to avoid background areas.

Отбор по качеству

Use ScoreTiler with NucleiScorer to extract the 50 tiles with highest nuclei density. Generate a report of tile scores.

Лучшие практики

Всегда предварительно просматривайте расположение тайлов с помощью locate_tiles() перед извлечением, чтобы проверить настройки
Используйте подходящий уровень пирамиды - level 0 для полного разрешения, level 1-2 для более быстрой обработки
Устанавливайте порог tissue_percent в диапазоне 70-90% для баланса покрытия и качества

Избегать

Извлечение всех тайлов в максимальном разрешении без учета ограничений памяти
Использование RandomTiler без задания seed для воспроизводимых результатов
Пропуск предварительного просмотра маски ткани, что может привести к извлечению фоновых тайлов

Часто задаваемые вопросы

Какие форматы файлов поддерживает histolab?

Histolab поддерживает распространенные форматы WSI, включая SVS, TIFF, NDPI и другие форматы, совместимые с библиотекой OpenSlide.

Как обрабатывать слайды с несколькими фрагментами ткани?

Используйте TissueMask вместо BiggestTissueBoxMask, чтобы обнаружить все области ткани, или создайте пользовательские маски для конкретных ROI.

Можно ли извлекать тайлы в нескольких разрешениях?

Да, используйте параметр level (0=полное разрешение, 1=половинное разрешение и т.д.) или извлекайте иерархически с несколькими tiler-ами.

Как удалить аннотации ручкой на слайдах?

Создайте пользовательские фильтры в цветовом пространстве HSV, чтобы обнаруживать и исключать отметки ручкой по их характерным цветам.

В чем разница между RandomTiler и GridTiler?

RandomTiler выбирает тайлы случайно по ткани, что хорошо для обучающих данных. GridTiler извлекает тайлы по систематическому шаблону для полного покрытия.

Как ускорить извлечение для больших датасетов?

Используйте более низкие уровни пирамиды, уменьшайте количество тайлов, используйте BiggestTissueBoxMask и включайте логирование для контроля прогресса.