mahmoodlab/TRIDENT

何を解決するか

TridentはAI病理学における大規模な全スライド画像（WSI）処理の複雑なプロセスを簡素化します。画像変換、組織セグメンテーション、パッチ座標の抽出、多数の最先端の基礎モデルを使用した埋め込み生成というエンドツーエンドのパイプラインを統合的に扱うツールキットを提供します。

動作方法

Tridentは、単一のコマンドで実行できるマルチステージパイプラインとして動作します。または、個別のステップで実行することも可能です。

1. 組織セグメンテーション：HESTやGrandQC（またはOtsu法）などのモデルを使用して、組織と背景を分離し、アーティファクトを除去します。
2. 組織パッチ抽出：特定の倍率で、セグメンテーションされた組織領域から小さな画像パッチの座標を抽出します。
3. 特徴抽出：
   • パッチレベル：UNI、CONCH、Virchowなど、33種類のサポートされるパッチエンコーダのいずれかを使用して、個々のパッチの埋め込みを作成します。
   • スライドレベル：Titan、GigaPath、PRISMなど、12種類のスライドエンコーダのいずれかを使用して、パッチデータを1つのスライド全体の埋め込みに集約します。

病理データのスケールに対応するため、遅いストレージ用のWSIキャッシュパイプライン、マルチGPU分散、処理済みスライドをスキップするスマートリズーム機能を備えています。

対象ユーザー

大規模な組織学的データセットを処理し、さまざまな基礎モデルを使用して下流分析用の高次元特徴を生成したいAI病理学の研究者および実務家向けに設計されています。

特徴

• 広範なモデルサポート：33種類のパッチエンコーダと12種類のスライドエンコーダを統合しています。
• エンドツーエンドワークフロー：セグメンテーションから埋め込み生成まで、1つのコマンドで全体のパイプラインを実行可能。
• 堅牢なインフラ：マルチGPU対応、スマートリズーム機能、ネットワークストレージ用のプロデューサ/コンシューマキャッシュを備えています。
• 広範なフォーマット対応：OpenSlide、CuCIM、OME-Zarr、Zeiss CZI、およびピラミッドTIFF形式に対応しています。