wsi_patch_generator

WSI Patch提取器

目的

由于WSI图像太大，我需要将其输入到神经网络进行分类，整张图无法处理，因此我实现了这一切图工具。

效果

提取WSI图像中的组织区域（绿色），组织区域中的孔洞（蓝色）以及肿瘤区域（红色）： 从组织区域中提取出的patch：

运行环境

• python==3.7
• numpy==1.18.1
• pillow==7.0.0
• opencv-python==4.1.1
• openslide-python==1.1.1 # 需要首先安装openslide的二进制包
• scipy==1.4.1
• matplotlib==3.1.1
• h5py==2.10.0

执行

python main.py --save_dir ./patches/ --wsi_dir /repository02/houjianxin_build/dataset_code/CAMELYON16/testing/images --annotation_dir /repository02/houjianxin_build/dataset_code/CAMELYON16/testing/annotation

其中：

• --save_dir：保存patch坐标的h5文件及其分割结果的目录；
• --wsi_dir：保存WSI图像的目录；
• --annotation_dir：保存标注文件的目录。

目录结构

.
├── core
│   └── WSIPatchGenerator.py
├── main.py
└── utils
    └── tool.py

其中：

• core下的WSIPatchGenerator为关键代码；
• utils下的tool.py为其他代码可能用到的工具函数；
• main.py中包含使用WSIPatchGenerator.py的示例代码。

其他说明

• main.py仅作为使用WSIPatchGenerator.py的示例，WSIPatchGenerator.py为核心代码；
• main.py中的代码仅用于处理Camelyon数据集，但其实WSIPatchGenerator.py中包含的代码也可以用于处理其他任何组织病理WSI。

参考仓库

本工具的实现借鉴了以下仓库：

• mahmoodlab/CLAM: Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole slide images - Nature Biomedical Engineering (github.com)。