WSInfer：全切片图像上的深度学习推理

原始H&E	肿瘤概率热图

🔥 🚀 极快的流水线，用于在整张切片图像上运行基于补丁的分类模型。

请参阅https://wsinfer.readthedocs.io以获取文档。

WSInfer的主要功能是运行全切片图像深度学习推理的最小命令行界面。以下是一个示例

wsinfer run \
   --wsi-dir slides/ \
   --results-dir results/ \
   --model breast-tumor-resnet34.tcga-brca

安装

WSInfer可以使用pip或conda安装。如果尚未安装，WSInfer将自动安装PyTorch，但这可能不会安装支持GPU的PyTorch，即使有GPU可用。因此，在安装WSInfer之前请先安装PyTorch。

首先安装PyTorch

请参阅PyTorch的安装说明以获取安装PyTorch的帮助。安装说明因操作系统和选择的pip或conda而异。幸运的是，PyTorch提供的说明也安装了适当的CUDA版本。我们避免包括安装命令的代码示例，因为这些命令可能会随时间而变化。请参阅PyTorch的安装说明以获取最新说明。

您需要一个适合您的NVIDIA GPU的最新驱动程序。请参阅此版本兼容性表以获取不同CUDA版本所需的最小版本。

要测试PyTorch是否可以检测到您的GPU，请检查此代码片段是否打印True。

python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'

安装WSInfer

WSInfer可以使用pip或conda（从conda-forge）进行安装。

Pip

要安装最新稳定版本，请使用

python -m pip install wsinfer

要安装最新的尖端技术（可能包含破坏性更改），请使用

python -m pip install git+https://github.com/SBU-BMI/wsinfer.git

Conda

要安装最新稳定版本，请使用

conda install -c conda-forge wsinfer

如果您使用mamba，只需将conda install替换为mamba install。

开发者

克隆此GitHub存储库并安装包（以可编辑模式安装，带有dev附加组件）。

git clone https://github.com/SBU-BMI/wsinfer.git
cd wsinfer
python -m pip install --editable .[dev]
pre-commit install

我们使用pre-commit在git commit期间自动运行各种检查。

引用

如果您觉得我们的工作有用，请引用我们的论文！

Kaczmarzyk, J.R.，O’Callaghan, A.，Inglis, F.等。使用WSInfer和QuPath的开放和可重复使用的病理学深度学习。npj精.癌 8，9（2024）。https://doi.org/10.1038/s41698-024-00499-9

@article{kaczmarzyk2024open,
  title={Open and reusable deep learning for pathology with WSInfer and QuPath},
  author={Kaczmarzyk, Jakub R. and O'Callaghan, Alan and Inglis, Fiona and Gat, Swarad and Kurc, Tahsin and Gupta, Rajarsi and Bremer, Erich and Bankhead, Peter and Saltz, Joel H.},
  journal={npj Precision Oncology},
  volume={8},
  number={1},
  pages={9},
  year={2024},
  month={Jan},
  day=10,
  doi={10.1038/s41698-024-00499-9},
  issn={2397-768X},
  url={https://doi.org/10.1038/s41698-024-00499-9}
}