napari-lazy-openslide

一个实验性的插件，用于使用openslide和dask懒加载多尺度全切片tiff图像。

此napari插件是用Cookiecutter和@napari的cookiecutter-napari-plugin模板生成的。

安装

步骤1.) 确保您已安装OpenSlide。下载说明在此。

注意：在macOS上通过Homebrew安装最简单： brew install openslide。最新的多平台二进制文件也通过conda提供： conda install -c sdvillal openslide-python

步骤2.) 通过pip安装napari-lazy-openslide

pip install napari-lazy-openslide

使用

Napari插件

$ napari tumor_004.tif

通过pip安装此软件包后，插件应该会被napari识别。该插件尝试读取由openslide识别的、多尺度的图像格式（openslide.OpenSlide.level_count > 1）。

需要注意的是，napari-lazy-openslide是实验性的，并且主要与CAMELYON16和CAMELYON17数据集进行了测试，这些数据集可以从此处下载。

使用Zarr和Dask与OpenSlideStore

OpenSlideStore类将openslide.OpenSlide对象包装为有效的Zarr存储。底层的openslide图像金字塔被转换为Zarr多尺度扩展，其中金字塔的每一层都是一个独立的3D zarr.Array，形状为(y, x, 4)。

import dask.array as da
import zarr

from napari_lazy_openslide import OpenSlideStore

store = OpenSlideStore('tumor_004.tif')
grp = zarr.open(store, mode="r")

# The OpenSlideStore implements the multiscales extension
# https://forum.image.sc/t/multiscale-arrays-v0-1/37930
datasets = grp.attrs["multiscales"][0]["datasets"]

pyramid = [grp.get(d["path"]) for d in datasets]
print(pyramid)
# [
#   <zarr.core.Array '/0' (23705, 29879, 4) uint8 read-only>,
#   <zarr.core.Array '/1' (5926, 7469, 4) uint8 read-only>,
#   <zarr.core.Array '/2' (2963, 3734, 4) uint8 read-only>,
# ]

pyramid = [da.from_zarr(store, component=d["path"]) for d in datasets]
print(pyramid)
# [
#   dask.array<from-zarr, shape=(23705, 29879, 4), dtype=uint8, chunksize=(512, 512, 4), chunktype=numpy.ndarray>,
#   dask.array<from-zarr, shape=(5926, 7469, 4), dtype=uint8, chunksize=(512, 512, 4), chunktype=numpy.ndarray>,
#   dask.array<from-zarr, shape=(2963, 3734, 4), dtype=uint8, chunksize=(512, 512, 4), chunktype=numpy.ndarray>,
# ]

# Now you can use numpy-like indexing with openslide, reading data into memory lazily!
low_res = pyramid[-1][:]
region = pyramid[0][y_start:y_end, x_start:x_end]

贡献

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