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 размер блока по умолчанию bigimage на каждом уровне разрешения. Размер блока является вектором с 2 элементами из формы [numrows, numcols].

t = table((1:3)',bim.BlockSize,'VariableNames',["Level" "Block Size"]);
disp(t)

    Level     Block Size 
    _____    ____________

      1      1024    1024
      2      1024    1024
      3      1024    1024

Отобразите bigimage при помощи bigimageshow функция.

bigimageshow(bim);

Создайте bigimageDatastore на уровне 1 разрешения. Задайте размер блока не по умолчанию. Установите datastore читать четыре блока за один раз.

bimds = bigimageDatastore(bim,2,'BlockSize',[512 512],'ReadSize',4)

bimds = 
  bigimageDatastore with properties:

            ReadSize: 4
          BorderSize: [0 0]
           PadMethod: 0
              Images: [1x1 bigimage]
              Levels: 2
           BlockSize: [512 512]
        BlockOffsets: [512 512]
    IncompleteBlocks: 'same'
    BlockLocationSet: [1x1 blockLocationSet]

Считайте один пакет данных из datastore. Заметьте, что третий блок является частичным блоком ребра и имеет меньший размер, чем внутренние блоки. Отобразите возвращенные закрашенные фигуры изображений как монтаж. Монтаж отображает третий блок с более толстой границей, потому что ширина блока меньше, чем ширина полных блоков.

blocks = read(bimds)

blocks=4×1 cell array
    {512x512x3 uint8}
    {512x512x3 uint8}
    {512x316x3 uint8}
    {512x512x3 uint8}

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

Считайте следующий пакет данных из datastore и отобразите возвращенные закрашенные фигуры изображений как монтаж. Монтаж отображает частичные блоки с более толстой границей, потому что размерности блоков меньше, чем размерности полного блока.

blocks = read(bimds)

blocks=4×1 cell array
    {512x512x3 uint8}
    {512x316x3 uint8}
    {226x512x3 uint8}
    {226x512x3 uint8}

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

Считайте последний пакет данных из datastore. Операция чтения возвращает частичный пакет, который содержит единственную остающуюся закрашенную фигуру. Отобразите закрашенную фигуру.

blocks = read(bimds)

blocks = 1x1 cell array
    {226x316x3 uint8}

montage(blocks,'Size',[1 bimds.ReadSize],'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');