TCGA-LUAD中的数据没有足够的dimension levels
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您好,
在您repo中使用CLAM提取image patch的过程中,当patch-level=2时,会存在部分的SVS文件没有足够的dimension levels。(在我之前使用CLAM做MIL分类时,并未使用到patch-level=2的情况,我仅使用patch-level=0,1)
# DATA_DIRECTORY should be the path to raw images (e.g., svs files).
# '/data/nlst/processed/tiles-l2-s256' is the path for saving patching results.
python create_patches_fp.py \
--source DATA_DIRECTORY \
--save_dir /data/nlst/processed/tiles-l2-s256 \
--patch_level 2 --patch_size 256 --seg --patch --stitch
例如: TCGA-05-4384-01Z-00-DX1.CA68BF29-BBE3-4C8E-B48B-554431A9EE13.svs
这张slide的levels_dimension为 level0=(10000,9419), level1=1(2500,2354), level2=()。
![image](https://private-user-images.githubusercontent.com/32757858/348915790-79430f51-e0f2-43db-b834-6c6d679c241f.png?jwt=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.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.fXeNiJMTo-PG-CqSL5SgdKMWXPS7kbGD417BERkOhUU)
在遇到没有足够的level dimension时,您是如何处理的?因为您文中没有采用LUAD的数据集,是否其他数据集中不存在这种问题?
期待您的回复!
@liupei101
论文中使用的3个数据集没有遇到您提到的情况。
当数据中遇到没有足够的level dimension时,您可以采用常用的图像缩放算法(如Image.resize
)对level=1
图像进行适当的downsample,来得到您预期level=2
的图像。这种方法可以作为一个参考、可选方案来近似地获得level=2
下的图像,实际病理切片中level=2
是通过调整显微镜到适当倍率后,重新成像得到。希望对您有用。
祝顺利
论文中使用的3个数据集没有遇到您提到的情况。
当数据中遇到没有足够的level dimension时,您可以采用常用的图像缩放算法(如
Image.resize
)对level=1
图像进行适当的downsample,来得到您预期level=2
的图像。这种方法可以作为一个参考、可选方案来近似地获得level=2
下的图像,实际病理切片中level=2
是通过调整显微镜到适当倍率后,重新成像得到。希望对您有用。祝顺利
谢谢您的解答!