OpenSlide es una biblioteca C para procesar y leer imágenes de diapositivas completas (diapositivas virtuales). Es el motor detrás de muchos proyectos de patología digital de código abierto y de código cerrado. Proporciona una interfaz sencilla centrada en el rendimiento para analizar y procesar el formato de imágenes de diapositivas virtuales (WSI).
OpenSlide tiene enlaces de lenguaje Python, Java y Julia. Los desarrolladores que utilizan esos lenguajes pueden integrarlos fácilmente en sus aplicaciones, como visores de imágenes WSI, software de procesamiento, aplicaciones en la nube y material de laboratorio.
Las imágenes de diapositiva completa o las diapositivas virtuales no son archivos convencionales, por lo que, en cuanto a sus formatos de archivo, OpenSlide brinda soporte para los formatos WSI más populares, con metadatos estándar y no estándar.
En resumen, OpenSlide es la biblioteca/motor central que hace funcionar muchos proyectos WSI de código abierto. Se ha utilizado en varios proyectos comerciales y de código abierto, incluidas aplicaciones de escritorio, aplicaciones en la nube y basadas en web, histología en línea y galerías de patología.
Demostración de OpenSlide con OpenSeaDragon
¿Qué son las diapositivas virtuales?
Las imágenes de diapositivas completas, también conocidas como diapositivas virtuales, son imágenes grandes de alta resolución que se utilizan en patología digital. Leer estas imágenes utilizando bibliotecas o herramientas de imágenes estándar es un desafío porque estas herramientas generalmente están diseñadas para imágenes que se pueden descomprimir cómodamente en RAM o en un archivo de intercambio. Las imágenes de diapositivas completas superan habitualmente el tamaño de la RAM y, a menudo, ocupan decenas de gigabytes cuando no están comprimidas. Además, las imágenes de diapositivas completas suelen tener varias resoluciones y es posible que solo se necesite una pequeña cantidad de datos de imagen en una resolución particular. [src:OpenSlide]
No existe un formato de datos universal para imágenes de diapositivas completas, por lo que cada proveedor implementa sus formatos, bibliotecas y visores. Los proveedores normalmente no documentan sus formatos. Incluso cuando hay documentación, se omiten detalles importantes. Debido a que la biblioteca o el visor de un proveedor es la única manera de ver una imagen completa de una diapositiva en particular, los médicos e investigadores pueden estar innecesariamente vinculados a un proveedor en particular. Finalmente, pocos proveedores (si es que hay alguno) ofrecen bibliotecas y visores para plataformas que no sean Windows. Algunos han optado por un enfoque de servidor, enviando mosaicos a través de un servidor web o utilizando subprogramas de Java, pero estos enfoques tienen deficiencias en entornos de alta latencia o sin red.[src:OpenSlide]
Formatos de archivo admitidos
OpenSlide admite metadatos y formatos de archivos de diapositivas virtuales
- Philips (.tiff): TIFF o BigTIFF en mosaico piramidal de un solo archivo con metadatos no estándar
- aperitivo (.svs, .tif): TIFF en mosaico piramidal de un solo archivo, con compresión y metadatos no estándar
- Hamamatsu (.vms, .vmu, .ndpi): JPEG/NGR de múltiples archivos con metadatos propietarios y formatos de archivos de índice, y formato tipo TIFF de un solo archivo con metadatos propietarios
- Leica (.scn): BigTIFF en mosaico piramidal de un solo archivo con metadatos no estándar
- sakura (.svslide): base de datos SQLite que contiene mosaicos piramidales y metadatos
- Mirax (.mrxs): archivos múltiples con índices y metadatos propietarios muy complicados
- Trestle (.tif): TIFF en mosaico piramidal de un solo archivo, con metadatos no estándar y superposiciones; Los archivos adicionales contienen más metadatos e información detallada de superposición.
- ventana (.bif, .tif) BigTIFF en mosaico piramidal de un solo archivo con metadatos no estándar y superposiciones
- TIFF en mosaico genérico (.tif): TIFF en mosaico piramidal de una sola fila
Reflejos
- biblioteca C
- API de Python
- API de Java
- Utilizado en aplicaciones de nivel empresarial
- Utilizado en varios proyectos de código abierto.
- Rendimiento fluido
- Ligero
- GPLv2.0
- WebDemo impulsada por la biblioteca OpenSeadragon
- Buen soporte
- Documentación detallada
- Proporcionar datos de prueba
Enlaces de idiomas:
Proyectos que utilizan OpenSlide
Hay muchos proyectos que utilizan OpenSlide, proyectos comerciales de código abierto y de código cerrado. Muchos investigadores utilizan OpenSlide en proyectos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Enumeraremos esos proyectos aquí para que a los desarrolladores les resulte más fácil revisarlos:
1-QuPath
QuPath es un visor de diapositivas virtual ligero y gratuito de código abierto/visor de imágenes de diapositivas completas, está construido con Java para que funcione en Windows, Linux y macOS.
Para obtener más información, revise nuestro artículo sobre QuPath aquí.
2- Citomina
Cytomine es una plataforma gratuita de código abierto para el análisis de imágenes de diapositivas completas que viene con soporte de aprendizaje automático.
3- Navegador OpenSlide
Un navegador de imágenes de diapositivas completas basado en Java que utiliza OpenSlide (enlace)
4- Pasarela deslizante
Visor de imágenes de diapositivas completas basado en Qt de código abierto de escritorio para probar openSlide. (enlace)
5- OpenSlide con OpenSeadragon
DigitalSlideArchive: usando OpenSeadragon y OpenSlide
OpenSeadragon es una biblioteca JavaScript de código abierto para mostrar imágenes ampliables a gran escala y de alta resolución.
6- libvips
libvips es una biblioteca de procesamiento de imágenes con subprocesos horizontales y basada en la demanda. En comparación con bibliotecas similares, libvips se ejecuta rápidamente y utiliza poca memoria. libvips tiene licencia LGPL 2.1+.
7- Cort
adora de diapositivas
una caja de herramientas para la manipulación de diapositivas y anotaciones de patología digital
8- Aprendizaje profundo con OpenSlide
Una biblioteca para entrenar redes neuronales profundas utilizando datos patológicos mediante el acceso a parches sobre la marcha
9- Patología-digital-aprendizaje profundo (IMG)
Paquete completo para aplicar aprendizaje profundo a diapositivas virtuales.
10- pisliderois
Una biblioteca para entrenar redes neuronales profundas utilizando datos patológicos mediante el acceso a parches sobre la marcha
11- openlider-tfpy
Corredor personalizado de TensorFlow para leer microimágenes de imágenes de diapositivas completas.
12- Aprendizaje profundo con diapositivas virtuales
Paquete completo para aplicar aprendizaje profundo a diapositivas virtuales.
13- OpenSlideGenerator para Keras
Keras es una biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en Python. Es capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano o PlaidML.
14- Visor Orthanc WSI
Orthanc es un servidor PACS de clase empresarial que viene con herramientas fáciles de usar para ampliar y crear aplicaciones de estación PACS/DICOM. El equipo de Orthanc utilizó OpenSlide para crear su visor WSI (imagen de diapositiva completa). También utiliza la biblioteca OpenLayers para gestionar la visualización y el zoom de imágenes de alta calidad.
Extensiones
- Acceda a diapositivas remotas: https://github.com/huangch/openremoteslide
- OpenRemoteSlide: una extensión de OpenSlide para acceso remoto a imágenes de diapositivas completas
Recursos
Análisis de imágenes de diapositiva completa
Software de análisis y visores de imágenes de diapositivas completas gratuitos y de código abierto
Etiquetas
Patología Desarrollo de código abierto Libre
