Hướng Dẫn Sử Dụng QuPath Để Trích Xuất Hình Ảnh Từ Tập Tin .svs

QuPath là một phần mềm mã nguồn mở mạnh mẽ dành cho phân tích hình ảnh trong y học. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá quy trình trích xuất hình ảnh từ các tệp .svs, giúp loại bỏ các khu vực không liên quan và chỉ tập trung vào những gì có giá trị.

👉 Tất cả tài liệu tham khảo, tệp cấu hình và mã nguồn được đề cập có thể tìm thấy trong kho lưu trữ GitHub của tôi: MariaBlancoGonzalez.

Nội Dung

• Giới thiệu
• Bước 1: Phát hiện
• Bước 2: Trích xuất
• Thực hành tốt nhất
• Những cạm bẫy phổ biến
• Mẹo hiệu suất
• Giải quyết sự cố
• Câu hỏi thường gặp
• Tài liệu tham khảo

Giới Thiệu

QuPath cho phép người dùng dễ dàng trích xuất các hình ảnh, giúp tiết kiệm thời gian trong việc phân tích dữ liệu lớn. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước để tạo ra các hình ảnh chất lượng từ các tệp .svs, đồng thời cung cấp các mẹo và cảnh báo hữu ích để tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn.

Bước 1: Phát hiện 🔎

Tạo Dự Án

Bước đầu tiên là tạo một dự án trong QuPath và thêm tất cả các hình ảnh mà bạn muốn trích xuất.

Tạo Bộ Phân Loại

1. Vào Classify > Pixel classification > Create thresholder.
2. Cửa sổ cấu hình sẽ xuất hiện với các tùy chọn sau:
   • Resolution: Chọn độ phân giải thấp hơn cho hình ảnh. Nên chọn độ phân giải tối thiểu mà bạn cho là đủ chính xác.
   • Channel: Chọn kênh hình ảnh sẽ được phân loại. Hãy kiểm tra các kênh khác để tìm kênh có độ tương phản tốt nhất cho việc phát hiện.
   • Prefilter & Smoothing sigma: Chọn 'Gaussian' và thử nghiệm với giá trị sigma (ví dụ: 0–5).
   • Threshold: Thiết lập ngưỡng để phân loại pixel. Di chuyển con trỏ trên hình ảnh để xem giá trị pixel.
   • Above threshold: Chọn phân loại cho các pixel trên ngưỡng. Bạn có thể để trống hoặc chọn 'Unclassified'.
   • Below threshold: Tương tự như trên nhưng cho các pixel dưới ngưỡng.
   • Region: Kiểm soát khu vực mà QuPath sẽ phân loại khi bạn điều chỉnh cài đặt.

Lưu ý: Thông tin này được lấy từ tài liệu chính thức của QuPath.

Lưu và Sử Dụng Bộ Phân Loại

Sau khi tạo bộ phân loại:

• Lưu lại và sử dụng để tạo đối tượng từ full image.
• Tích chọn Split objects để tạo các chú thích (annotations).
• Vào tab Workflow và chọn Create split để tạo một kịch bản có thể tái sử dụng cho tất cả hình ảnh trong dự án.

Bước 2: Trích xuất 🍀

Chạy Kịch Bản Trích Xuất

Kịch bản tiles.groovy có sẵn trong thư mục scripts. Để chạy kịch bản tại cấp độ dự án trong QuPath:

Automate > DEPENDS scripts... > Detector

Sau đó vào tab kịch bản và nhấn 3 dấu chấm và chọn Run for project:

Automate > DEPENDS scripts... > Tiles

Sau khi chương trình hoàn tất, kiểm tra thư mục tiles trong thư mục dự án của bạn.

Mẹo: Dòng 38 của tiles.groovy được sử dụng để trích xuất các chú thích ở góc. Nếu không cần thiết, hãy đặt tùy chọn này thành false. Bạn cũng có thể cần một kịch bản để lọc ra các hình ảnh hợp lệ sau đó.

Thực Hành Tốt Nhất

• Luôn kiểm tra độ phân giải của hình ảnh để đảm bảo bạn có đủ chi tiết cho việc phân tích.
• Lưu các bộ phân loại khác nhau cho các loại hình ảnh khác nhau để tiết kiệm thời gian trong tương lai.
• Thực hiện các thử nghiệm với các giá trị ngưỡng khác nhau để tìm ra giá trị tối ưu cho từng loại hình ảnh.

Những Cạm Bẫy Phổ Biến

• Không kiểm tra độ chính xác của bộ phân loại có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
• Bỏ qua bước điều chỉnh các tham số có thể khiến bạn mất thời gian trong việc sửa chữa sau này.
• Không sao lưu các dự án quan trọng có thể dẫn đến mất mát dữ liệu.

Mẹo Hiệu Suất

• Sử dụng máy tính có cấu hình cao hơn để xử lý hình ảnh lớn nhanh hơn.
• Thực hiện các tác vụ nền trong khi chờ đợi các quá trình hoàn tất.
• Sử dụng bộ nhớ đệm cho các bộ phân loại đã sử dụng nhiều lần để tăng tốc độ.

Giải Quyết Sự Cố

• Nếu không thấy hình ảnh sau khi chạy kịch bản, hãy kiểm tra lại đường dẫn thư mục.
• Nếu chương trình bị treo, hãy thử khởi động lại QuPath và chạy lại kịch bản.
• Kiểm tra các log để tìm hiểu nguyên nhân khó khăn trong quá trình thực hiện.

Câu Hỏi Thường Gặp

QuPath là gì?

QuPath là phần mềm mã nguồn mở dùng để phân tích hình ảnh trong y học, giúp phát hiện và phân loại các mô hình trong hình ảnh.

Tôi có thể sử dụng QuPath với định dạng hình ảnh nào?

QuPath hỗ trợ nhiều định dạng hình ảnh, bao gồm .svs, .tif, và nhiều định dạng khác.

Làm thế nào để cải thiện độ chính xác của bộ phân loại?

Bạn có thể cải thiện độ chính xác bằng cách điều chỉnh các tham số trong bộ phân loại và thử nghiệm với các hình ảnh khác nhau.

Tài Liệu Tham Khảo

@article{bankhead2017qupath,
  title={QuPath: Open source software for digital pathology image analysis},
  author={Bankhead, Peter và cộng sự},
  journal={Scientific reports},
  volume={7},
  number={1},
  pages={1--7},
  year={2017},
  publisher={Nature Publishing Group}
}

Lời Cảm Ơn

Cảm ơn @LauraNicolasSaenz vì tutorial tuyệt vời trên YouTube, đã cung cấp thông tin quý giá cho quá trình phát hiện này.