2024年12月26日 · 哈佛大学研究团队提出了一种用于病理学的 多模态 全切片基础模型——TITAN，其通过在大量组织切片图像（WSIs）上的自监督学习和视觉语言对齐预训练，能生成强大的通用切片表示，在多种临床任务中表现优异，为病理学研究和临床诊断提供了有力工具。 AI病理学领域因基础模型的发展而发生了变革，这些模型通过 自监督学习 （SSL）将组织病理学感兴趣区（ROIs）编码为多功能且可迁移的特征表示。 然而，将这些进展应用于解决患者和切 …

2023年6月26日 · 病理学全载玻片图像 (WSI）的预处理，包括下载、切片、选片与墨迹去除，以TCGA数据库中的脑部病理图像为例，源码： 网页： portal.gdc.cancer.gov/ 这里安装的是Openslide-python，后续可能会报错dll缺失，需要手动下载二进制包，官网 openslide.org/download/ 解压二进制压缩包，添加环境变量里，这里需要添加如下两条，注意命名不同. 注意这里记住自己安装的Openslide文件夹路径. 找到openslide文件夹下面的lowlevel.py …

一般WSI保存的格式是svs，打开wsi图片也需要特定的软件， ASAP 是一个查看wsi图片非常方便的软件，我下的是1.9版本，大家可以在文章末的GitHub链接中找到安装包。

2024年2月21日 · 与当前基于图像的生存模型不同，这些模型限制于来自整个幻灯片图像（WSIs）的关键块或聚类，我们提出了一种名为深度注意力多重实例生存学习（DeepAttnMISL）的方法，通过引入孪生MIL-FCN和基于注意力的MIL池化，有效地从WSI学习成像特征，然后聚合WSI级别的 ...

2023年6月7日 · 在医学中，全量影像（Whole Slide Imaging，WSI）是一种数字化的图像技术，用于获取和浏览高分辨率的组织切片图像。 它是将组织切片整体数字化，以替代传统的显微镜检查。

2013年8月19日 · We use WSI from TCGA in a case study to demonstrate a CDSS that identifies and eliminates image artifacts such as tissue folds, extracts image features using piecewise analysis, identifies biologically relevant WSI regions, and combines image features from selected WSI regions to predict several clinical endpoints.

最近全切片图像（WSI）技术的进展推动了计算病理学（CPath）领域大量基于计算机视觉的诊断、预后和预测AI算法的发展。 为了训练和验证这些AI模型，需要在全切片、组织和细胞级别进行标注。

2024年1月9日 · 全切片图像(Whole slide imaging, WSI)是癌症诊断和预后的关键依据，具有尺寸庞大、空间关系复杂以及风格各异等特点。 由于其缺乏细节注释，传统的计算病理学方法难以处理肿瘤组织环境中的空间关系。

Python WSI Preprocessing This project contains a variety of files for investigating image preprocessing using Python with the aim of using deep learning to perform histopathology image classification of whole slide images.

This repository provides the Pytorch implementations for "Histopathology Whole Slide Image Analysis with Heterogeneous Graph Representation Learning" Paper can be found here and video walkthrough is here. The WSIs can be found in the TCGA project: https://www.cancer.gov/about-nci/organization/ccg/research/structural-genomics/tcga.