用途：PathML 是用于计算病理学工作流的 Python 工具包，面向全切片病理图像与多参数成像数据的机器学习与图像分析。
主要能力：一、图像加载，支持 160 多种专有格式（Aperio SVS、Hamamatsu NDPI、Leica SCN、Zeiss ZVI、DICOM、OME-TIFF 等），统一访问图像金字塔、元数据与感兴趣区域。二、预处理管线，可组合变换实现图像操作、质量控制、染色归一化（StainNormalizationHE，Macenko/Vahadane）、组织与细胞核检测（TissueDetectionHE、NucleusDetectionHE）、模糊降噪与伪影质控。三、图构建，从分割对象提取特征构建细胞与组织级空间图，供图神经网络与空间分析使用。四、机器学习，集成 PyTorch，提供 HoVer-Net（细胞核分割与分类）、HACTNet（层级细胞类型分类）等模型及自定义 DataLoader、ONNX 推理。五、多参数成像，处理 CODEX、Vectra、MERFISH 等空间蛋白组与基因表达数据，支持 Mesmer 细胞分割、标记物定量及导出 AnnData。六、数据管理，用 HDF5 统一存储切片、掩膜、元数据与特征。
使用方式：安装命令为 uv pip install pathml，完整功能用 uv pip install pathml[all]。基本流程为用 SlideData.from_slide 加载切片，构建 Pipeline 并 run，再遍历 wsi.tiles 获取图像与掩膜。
适用场景：H&E 图像分析、CODEX 等多参数成像分析、病理模型训练与部署。
限制：资料未提供具体性能、收费与平台支持信息；部分功能依赖可选依赖项。