用途：PathML 面向本地计算病理学研究，提供全切片图像（WSI）加载、切块、预处理与质控、h5path 存储、多重免疫定量和空间图构建等能力。它是 beta 研究软件，不是经验证的医疗器械、诊断系统或临床决策支持工具，不能替代病理学家，输出不得用于诊断、分级、分期或治疗患者。
主要能力：通过 HESlide 等切片便捷类与 SlideData.run() 执行 Pipeline；支持 BoxBlur、TissueDetectionHE 等变换与组织掩膜；可生成瓦片并写入 .h5path；支持 Bio-Formats 多维格式与 OpenSlide 明场 WSI；提供多重定量、AnnData、实例图与 KNN/RAG/HACT 空间图，以及 HoVer-Net/HACTNet 等本地 ONNX 推理。
安装与用法：建议 Python 3.11，uv venv --python 3.11 后 uv pip install "pathml==3.0.8"。3.0.8 无 extras，勿用 pathml[all]。需先装原生依赖，如 Debian/Ubuntu 的 openslide-tools、gcc、g++、libblas-dev、liblapack-dev、openjdk-17-jdk，macOS 用 brew install openslide openjdk@17。python-javabridge 需 JDK（含 javac/JNI 头文件），设置 JAVA_HOME。CUDA 可选且须匹配固定 PyTorch 版本。
限制与安全：处理前须确认授权、同意/豁免与机构政策，去标识像素与元数据，使用假名 ID，输入输出保存在批准的本地加密存储，按患者再按切片划分数据集。默认不联网，下载类（SegmentMIFRemote、RemoteTestHoverNet、PanNukeDataModule 等）须用户明确同意。EntityDataset 以 weights_only=False 加载 .pt，视作可执行代码，勿打开不可信检查点。瓦片坐标为所选金字塔层级的 (i, j)，3.0.8 会将 OpenSlide downsample 截断为整数，建议用 level 0 或整数倍降采样；跨扫描仪比较前须分别验证 X/Y 的 level-0 MPP。.h5path 将图像与掩膜转为 float16，精确值需另行存储。
适用场景：本地病理图像预处理、质控、多重定量与空间分析研究。具体平台、收费与效果资料暂未提供。