Создайте bigimage использование модифицированной версии изображения "tumor_091.tif" от набора данных CAMELYON16. Оригинальное изображение является учебным изображением лимфатического узла, содержащего ткань опухоли. Оригинальное изображение имеет восемь уровней разрешения, и самый прекрасный уровень имеет разрешение 53760 61440. Модифицированное изображение имеет только три крупных уровня разрешения. Пространственная ссылка модифицированного изображения была настроена, чтобы осуществить сопоставимое соотношение сторон и указать функции на каждом уровне.

bim = bigimage('tumor_091R.tif');

Задайте местоположение всех полных блоков размера 768 1024.

bls = selectBlockLocations(bim,'BlockSize',[768 1024], ...
    'ExcludeIncompleteBlocks',true);

Визуализируйте местоположения блока как прямоугольные ROI, наложенные на большом изображении. drawrectangle функция ожидает, что размер ROI будет задан в (ширина, высота) форма, таким образом, горизонтально инвертируют размер блока blockLocationSet, который задан в (высота, ширина) форма.

bigimageshow(bim)
blockWH = fliplr(bls.BlockSize);
for ind = 1:size(bls.BlockOrigin,1)
    drawrectangle('Position',[bls.BlockOrigin(ind,:),blockWH]);
end

Создайте bigimage использование модифицированной версии изображения "tumor_091.tif" от набора данных CAMELYON16. Оригинальное изображение является учебным изображением лимфатического узла, содержащего ткань опухоли. Оригинальное изображение имеет восемь уровней разрешения, и самый прекрасный уровень имеет разрешение 53760 61440. Модифицированное изображение имеет только три крупных уровня разрешения. Пространственная ссылка модифицированного изображения была настроена, чтобы осуществить сопоставимое соотношение сторон и указать функции на каждом уровне.

bim = bigimage('tumor_091R.tif');

Задайте размер блоков, чтобы читать.

blockSize = [1500 1500];

Чтобы перекрыть блоки, задайте расстояние смещения блока, которое меньше размера блока.

blockOffsets = blockSize - 150;

Задайте местоположение полных блоков в изображении с помощью размера блока и расстояния смещения блока.

bls = selectBlockLocations(bim,...
      'BlockSize',blockSize,...
      'BlockOffSets',blockOffsets,...
      'ExcludeIncompleteBlocks',true);

Визуализируйте местоположения блока как прямоугольные ROI, наложенные на большом изображении. Отобразите каждый ROI в различном цвете.

bigimageshow(bim)
blockWH = fliplr(bls.BlockSize);
colors = prism(size(bls.BlockOrigin,1));
for ind = 1:size(bls.BlockOrigin,1)
    blockColor = colors(ind,:);
    drawrectangle('Position',[bls.BlockOrigin(ind,:),blockWH],'Color',blockColor);
end

Создайте bigimage использование модифицированной версии изображения "tumor_091.tif" от набора данных CAMELYON16. Оригинальное изображение является учебным изображением лимфатического узла, содержащего ткань опухоли. Оригинальное изображение имеет восемь уровней разрешения, и самый прекрасный уровень имеет разрешение 53760 61440. Модифицированное изображение имеет только три крупных уровня разрешения. Пространственная ссылка модифицированного изображения была настроена, чтобы осуществить сопоставимое соотношение сторон и указать функции на каждом уровне.

bim = bigimage('tumor_091R.tif');

Задайте размер блоков, чтобы читать.

blockSize = [1024 512];

Задайте расстояние смещения блока как 1.5 раза размер блока.

blockOffsets = 1.5*blocksize;

Задайте местоположение полных блоков в изображении с помощью размера блока и расстояния смещения блока. Получившийся blockLocationSet объект имеет 21 блок.

bls = selectBlockLocations(bim,...
      'BlockSize',blockSize,...
      'BlockOffSets',blockOffsets,...
      'ExcludeIncompleteBlocks',true);

Визуализируйте местоположения блока как прямоугольные ROI, наложенные на большом изображении.

bigimageshow(bim)
blockWH = fliplr(bls.BlockSize);
for ind = 1:size(bls.BlockOrigin,1)
    drawrectangle('Position',[bls.BlockOrigin(ind,:),blockWH]);
end

Создайте bigimageDatastore это читает блоки из местоположений, заданных в blockLocationSet объект.

numBlocks = length(bls.BlockOrigin);
bimds = bigimageDatastore(bim,'BlockLocationSet',bls, ...
    'ReadSize',numBlocks);

Считайте все блоки в datastore и отобразите блоки как монтаж. Данные о блоке соглашаются с ROI местоположения блока, наложенными на bigimage.

blocks = read(bimds);
figure
montage(blocks,'Size',[3 7],'BorderSize',5,'BackgroundColor','k');

Создайте bigimage использование модифицированной версии изображения "tumor_091.tif" от набора данных CAMELYON16. Оригинальное изображение является учебным изображением лимфатического узла, содержащего ткань опухоли. Оригинальное изображение имеет восемь уровней разрешения, и самый прекрасный уровень имеет разрешение 53760 61440. Модифицированное изображение имеет только три крупных уровня разрешения. Пространственная ссылка модифицированного изображения была настроена, чтобы осуществить сопоставимое соотношение сторон и указать функции на каждом уровне.

bim = bigimage('tumor_091R.tif');

Отобразите bigimage при помощи bigimageshow функция.

h = bigimageshow(bim);

Создайте маску на самом грубом уровне разрешения, сохранив исходную пространственную информацию о ссылке.

clevel = bim.CoarsestResolutionLevel;
imcoarse = getFullLevel(bim,clevel);
stainMask = ~imbinarize(rgb2gray(imcoarse));
bmask = bigimage(stainMask,'SpatialReferencing',bim.SpatialReferencing(clevel));

Задайте местоположение блоков, чтобы читать из bigimage при помощи selectBlockLocations функция. Установите размер блока как 256 256 пиксели. Выберите блоки, которые составляют по крайней мере 75% в ROI, заданном маской путем определения 'InclusionThreshold' аргумент пары "имя-значение". По умолчанию, selectBlockLocations выбирает блоки из самого прекрасного уровня разрешения большого изображения.

t = 0.75;
blockSize = [256 256];
blockSet = selectBlockLocations(bim,"BlockSize",blockSize, ...
    "Masks",bmask,"InclusionThreshold",t);

Создайте bigimageDatastore это читает четыре блока за один раз из местоположений, заданных blockLocationSet.

bimds = bigimageDatastore(bim,"BlockLocationSet",blockSet,"ReadSize",4);

К предварительному просмотру, какие закрашенные фигуры читаются datastore, отобразите маску по исходному bigimage использование того же размера блока и порога включения. Наложение подсвечивает в зеленом закрашенные фигуры, которые составляют по крайней мере 75% в ROI, заданном маской.

showmask(h,bmask,'BlockSize',blockSize,'InclusionThreshold',t)

Считайте первый пакет данных из datastore и отобразите возвращенные закрашенные фигуры изображений как монтаж. Содержимое этих закрашенных фигур совпадает с зелеными блоками наложения.

blocks = read(bimds);
montage(blocks,'Size',[1 bimds.ReadSize],'BorderSize',5,'BackgroundColor','k');