IT House News Am 24. Mai gab Google kürzlich bekannt, dass es eine Python-Bibliothek namens EZ WSI DICOMWeb öffnen wird, um den Betrieb zu vereinfachen und Entwicklern zu helfen, einfacher auf DICOM (Medical Digital Imaging Transport Protocol) aus der Cloud zuzugreifen und es abzurufen WSI-Informationen ganzer Diabilder aus dem Speicher und fördert so die Entwicklung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der digitalen Pathologie.
▲ Bildquelle GitHub
Da die gesamte hochauflösende WSI-Bildkapazität des Diabilds sehr groß ist, ist das Abrufen spezifischer WSI-Informationen aus dem DICOM-Speicher mithilfe von DICOMweb keine einfache Angelegenheit. Daher besteht der Zweck der Entwicklung der Python-Bibliothek EZ WSI DICOMWeb durch Google darin, diese Vorgänge zu vereinfachen, effizient und einfach auf WSI-Blockbilder zuzugreifen und die gemeinsame Nutzung und den Zugriff auf WSI zu vereinfachen.
Verglichen mit der vorherigen herkömmlichen Methode zum Herunterladen des gesamten WSI aus dem DICOM-Speicher erhöht das lokale Abrufen von Blockbildern nicht nur die Netzwerkverkehrsnutzung, sondern erzeugt auch mehr Verzögerungen und beansprucht viel Speicherplatz. Die EZ WSI DICOMWeb-Informationsdatenbank kann die erforderlichen WSI-Blockbilder direkt über die API abrufen, sodass Bilddaten intuitiv und präzise verwendet werden können. Entwickler müssen keine tiefgreifenden Kenntnisse der DICOM-Datenstrukturen und APIs haben und können sich besser konzentrieren zur Anwendungsentwicklung, was die Zusammenarbeit und den Wissenstransfer weiter fördert und es Forschern gleichzeitig erleichtert, diese Daten für maschinelle Lerntechniken zu nutzen, um Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen voranzutreiben.
IT Home Hinweis: Beim pathologischen Schneiden werden Gewebeproben in sehr dünne Scheiben geschnitten, gefärbt und unter dem Mikroskop betrachtet. Dies ist Teil der medizinischen Diagnose. WSI ist eine Technologie, die herkömmliche Pathologie-Objektträger digitalisiert und lokal oder in der Cloud speichert, sodass sie problemlos für Ferndiagnose-, Bildungs- und Forschungszwecke verwendet werden können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGoogle Open-Source-Cloud-Pathologie-Python-Datenbank zur Beschleunigung der Entwicklung medizinischer KI-Szenarien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!