一种用户友好、基于云的全切片图像分割工具

卷积神经网络作为图像分割的最先进技术，已被许多计算研究人员成功应用于组织学图像。然而，由于代码界面复杂且不完善，以及需要大量的计算机配置，该技术向临床医生和生物学研究人员的可转化性受到限制。作为我们先前工作（arXiv:1812.07509）的扩展，我们开发了一种具有易用图形用户界面的全切片图像（WSI）分割工具。我们的工具在云中运行用于 WSI 分割的最先进卷积神经网络。我们的插件构建于 Kitware 公司（纽约州克利夫顿公园）的开源工具 HistomicsTK 之上，该工具为 WSI 数据集提供远程数据管理与查看功能。通过互联网访问该工具将促进计算非专家用户的广泛使用。用户可以轻松地将切片上传至安装了本插件的服务器，并远程执行人在回路的分割分析。该工具是开源的，并能够适用于任意病理结构的分割。作为概念验证，我们已将其训练用于从肾组织图像中分割肾小球，在留出组织切片上取得了 > 0.97 的 F 值。