Histolab - A digital pathology image processing library

Insieme ad Alessia Marcolini e Nicole Bussola parleremo di Histolab, una libreria opensource per il Digital Pathology Image Processing.

La liberia l'abbiamo incontrata nell'episodio del FOSS 8, la rubrica dedicata all'opensource italiano.
Histolab si colloca nella fase di pre-processing nella chain di un processo Deep Learning.

Gli algoritmi di Deep Learning, sfruttando Histolab, avranno delle immagini filtrate e pulite da eventuali marker o difetti, così da avere una migliore prestazione e una accuracy più alta.

Non esistono molti progetti con la cura di Histolab: 98% di coverage su un progetto Python di questo calibro non passa indefferente. Soprattutto è uno dei pochi progetti inerenti al Deep Learning che propongono intere funzionalità testate.

Durante l'episodio Alessia e Nicole effettueranno una piccola demo che consiste nel getting started della loro repository, tramite un notebook jupyter, così da mostrare e spiegare l'idea.

Il progetto è tutt'ora WIP, con alcune release stabili.
Merita di essere consciuto per le grandi potenzialità che possiede e per il duro lavoro che Alessia, Nicole ed Ernesto (con il quale parleremo in un prossimo episodio).

Indice
00:00 Intro
02:58 Introduzione Alessia e Nicole
06:46 Histolab cos'è?
12:08 Il tipo di dato
17:04 Il dataset TSGA
20:32 Dove si pone Histolab nella pipeline ML
23:57 Quick start with Histolab
46:18 I casi reali
47:31 Le conoscenze per realizzare il progetto
48:21 La comunicazione con il mondo clinico
49:11 Sviluppi futuri
52:16 I vantaggi dell'open source
54:00 Ciao patrick
54:44 Dietro le quinte
55:30 SPOILER
01:01:34 Domanda 1: La percentuale di tessuto studiato
01:04:59 Domanda 2: Le performance
01:12:07 Domanda 3: Cloud computing
01:16:00 Outro

Link utili:
https://github.com/histolab
https://github.com/histolab/histolab
https://github.com/alessiamarcolini
https://github.com/nicolebussola
https://histolab.readthedocs.io/en/latest/

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