Descrizione dell’episodio
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/ Seguiteci su: Website: https://www.schrodinger-hat.it linkedln: h
