Google開源云計算醫(yī)療圖片檢索函數(shù)庫，加速數(shù)字病理AI應(yīng)用開發(fā)

Google開源可快速從醫(yī)療數(shù)字圖片傳輸協(xié)議（Digital Imaging and Communications in Medicine，DICOM）存儲檢索全玻片圖片（Whole Slide Image，WSI）的EZ WSI DICOMWeb函數(shù)庫，以促進(jìn)數(shù)字病理學(xué)應(yīng)用的發(fā)展。

WSI是一項將傳統(tǒng)病理學(xué)切片數(shù)字化的技術(shù)，而病理切片則是將組織樣本切成非常薄的薄片，進(jìn)行染色后在顯微鏡下觀察，這是醫(yī)學(xué)診斷的一部分，供醫(yī)療人員觀察癌癥和各種病理狀態(tài)。將病理切片數(shù)字化，就能夠存儲在數(shù)字設(shè)備并在計算機(jī)上查看，更方便地用于共享、遠(yuǎn)程診斷、教育和研究等目的，同時還能作為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)源。

但是WSI同時也存在資料管理挑戰(zhàn)，因為高分辨率圖像容量非常龐大，要從DICOM存儲中，以DICOMweb檢索特定WSI區(qū)塊（Patch）并不是一件簡單的事，除了過程相當(dāng)復(fù)雜，還需要擁有對DICOM格式的專業(yè)知識。DICOMweb是DICOM的網(wǎng)頁標(biāo)準(zhǔn)，用于訪問、檢索和管理醫(yī)學(xué)圖像資料。

因此Google開發(fā)EZ WSI DICOMWeb Python函數(shù)庫的目的，便是要簡化這些操作，高效且簡單地訪問WSI區(qū)塊圖像，進(jìn)一步使WSI方便共享和訪問，促進(jìn)協(xié)作和知識傳遞，同時讓研究人員更簡單地將這些資料用于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在醫(yī)療保健領(lǐng)域推動人工智能應(yīng)用。

相較傳統(tǒng)方法，需要從DICOM存儲下載完整的WSI，在本地端截取區(qū)塊圖像，如此不只增加網(wǎng)絡(luò)流量使用，也會產(chǎn)生更多延遲，并占用大量存儲空間，EZ WSI DICOMWeb函數(shù)庫直接通過DICOMweb API檢索需要的WSI區(qū)塊圖像，可以直覺且簡潔的使用圖像資料，開發(fā)人員也不需要深入了解DICOM的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和API，而能更專注于應(yīng)用開發(fā)上。

使用EZ WSI DICOMWeb函數(shù)庫，開發(fā)者可以操作云計算DICOM存儲中的WSI，簡單截取特定區(qū)塊圖像，加速各種病理學(xué)工作流程，Google現(xiàn)在通過開源此函數(shù)庫，來加速數(shù)字病理學(xué)的人工智能應(yīng)用發(fā)展。