PathML 是一个面向计算病理学的综合性 Python 工具包，旨在为全切片病理图像（WSI）提供机器学习与图像分析能力。该框架提供模块化、可组合的工具，用于加载多种切片格式、预处理图像、构建空间图、训练深度学习模型，并分析来自 CODEX、多重免疫荧光等技术的多参数成像数据。
用途 PathML 适用于以下任务：
- 加载与处理各种专有格式的全切片图像（WSI）
- 对 H&E 染色组织图像进行染色归一化等预处理
- 细胞核检测、分割与分类工作流
- 构建用于空间分析的细胞与组织图
- 在病理数据上训练或部署机器学习模型（HoVer-Net、HACTNet）
- 分析多参数成像（CODEX、Vectra、MERFISH）用于空间蛋白组学
- 从多重免疫荧光中量化标记物表达
- 使用 HDF5 存储管理大规模病理数据集
- 基于瓦片（tile）的分析与拼接操作
主要能力 PathML 包含六大能力领域，并在参考文件中详细记录：
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图像加载与格式 可从 160 多种专有格式加载全切片图像，包括 Aperio SVS、Hamamatsu NDPI、Leica SCN、Zeiss ZVI、DICOM 和 OME-TIFF。PathML 自动处理厂商特定格式，并提供统一接口来访问图像金字塔、元数据和感兴趣区域。详见 references/image_loading.md。
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预处理管线 通过组合变换来构建模块化预处理管线，涵盖图像操作、质量控制、染色归一化、组织检测与掩码操作。Pipeline 架构支持在大规模数据集上实现可复现、可扩展的预处理。 关键变换包括：StainNormalizationHE（Macenko/Vahadane 染色归一化）、TissueDetectionHE 与 NucleusDetectionHE（组织/细胞核分割）、MedianBlur 与 GaussianBlur（降噪）、LabelArtifactTileHE（伪影质量控制）。详见 references/preprocessing.md。
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图构建 构建表示细胞与组织层级关系的空间图。从分割对象中提取特征，生成适用于图神经网络和空间分析的图表示。详见 references/graphs.md。
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机器学习 训练与部署用于细胞核检测、分割与分类的深度学习模型。PathML 将 PyTorch 与预置模型（HoVer-Net、HACTNet）、自定义 DataLoader 以及用于推理的 ONNX 支持集成在一起。关键模型包括：HoVer-Net（同时进行细胞核分割与分类）、HACTNet（层级细胞类型分类）。详见 references/machine_learning.md。
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多参数成像 分析来自 CODEX、Vectra、MERFISH 等多重成像平台的空间蛋白组学与基因表达数据。PathML 提供专门的切片类与变换来处理多参数数据、使用 Mesmer 进行细胞分割以及量化工作流。详见 references/multiparametric.md。
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数据管理 使用 HDF5 格式高效存储与管理大规模病理数据集。PathML 在统一的存储结构中处理瓦片、掩码、元数据与提取的特征，并针对机器学习工作流进行了优化。详见 references/data_management.md。
使用方式 安装命令：
安装 PathML
uv pip install pathml
安装包含所有功能可选依赖的版本
uv pip install pathml[all]
基础工作流示例（代码）： from pathml.core import SlideData from pathml.preprocessing import Pipeline, StainNormalizationHE, TissueDetectionHE
加载全切片图像
wsi = SlideData.from_slide("path/to/slide.svs")
创建预处理管线
pipeline = Pipeline([ TissueDetectionHE(), StainNormalizationHE(target='normalize', stain_estimation_method='macenko') ])
运行管线
pipeline.run(wsi)
访问处理后的瓦片
for tile in wsi.tiles: processed_image = tile.image tissue_mask = tile.masks['tissue']
常见工作流 H&E 图像分析：加载 WSI 并选择合适的切片类；应用组织检测与染色归一化；进行细胞核检测或训练分割模型；提取特征并构建空间图；开展下游分析。
多参数成像（CODEX）：使用 CODEXSlide 加载 CODEX 切片；合并多次运行的通道数据；使用 Mesmer 模型分割细胞；量化标记物表达；导出到 AnnData 用于单细胞分析。
训练机器学习模型：使用公开病理数据准备数据集；使用 PathML 数据集创建 PyTorch DataLoader；训练 HoVer-Net 或自定义模型；在留出的测试集上评估；使用 ONNX 部署进行推理。
参考资料 针对具体任务，可参考相应参考文件获取全面信息：
- 加载图像：references/image_loading.md
- 预处理工作流：references/preprocessing.md
- 空间分析：references/graphs.md
- 模型训练：references/machine_learning.md
- CODEX/多重 IF：references/multiparametric.md
- 数据存储：references/data_management.md
参考资料目录（references/）包含按能力领域组织的文档文件，每个文件提供特定 PathML 功能的详细 API 信息、工作流示例、最佳实践与故障排除指南，包括：image_loading.md（全切片图像格式、加载策略、切片类）、preprocessing.md（完整变换目录、管线构建、预处理工作流）、graphs.md（图构建方法、特征提取、空间分析）、machine_learning.md（模型架构、训练工作流、评估、推理）、multiparametric.md（CODEX、Vectra、多重 IF 分析、细胞分割、量化）、data_management.md（HDF5 存储、瓦片管理、批处理、数据集组织）。
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