liupei101/AdvMIL

TCGA-LUAD中的数据没有足够的dimension levels

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XiaoXueShengwangrui commented

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

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

liupei101 commented

您好，@XiaoXueShengwangrui

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

XiaoXueShengwangrui commented

您好，@XiaoXueShengwangrui

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！