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期刊: ArXiv Preprint
发布日期: 2026-03-16
BioinformaticsBioimaging

使用QuPath和OMERO进行全切片和显微镜图像分析

Institute of Genetics and Cancer, University of Edinburgh, Edinburgh, EH4 2XU, UK

Léo Leplat, Alan O’Callaghan, Peter Bankhead
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IN SHORT: 使QuPath能够直接分析存储在OMERO服务器中的图像而无需下载整个数据集,克服了大规模研究的本地存储限制。

核心创新

  • Methodology Developed a new QuPath extension from scratch with three pixel access APIs (web, Ice, pixel data microservice) for flexible server compatibility
  • Methodology Implemented unit testing with automated Docker container creation for OMERO server connections, ensuring software reliability
  • Methodology Designed modular architecture separating core logic (headless operation) from GUI components, improving maintainability and scriptability

主要结论

  • 自2024年2月以来,该扩展已被下载29,727次,显示了广泛的采用和活跃的用户社区。
  • 支持高达20 GB未压缩的全切片图像(120,000 x 60,000像素)以及具有数十个16位/32位通道的荧光多重图像。
  • 通过OMERO集成,能够访问包含超过400 TB已发布成像数据的IDR存储库。
研究空白: 现有的QuPath OMERO扩展存在关键限制:web API扩展仅支持JPEG压缩的RGB图块(不适合定量分析),而Ice API扩展需要复杂依赖且原始像素访问速度慢。没有解决方案能高效支持具有灵活像素访问的公共和私有OMERO服务器。

摘要: QuPath是用于生物图像分析的开源软件。作为一个灵活且易于安装的桌面应用程序,QuPath被全球实验室用于可视化和分析大型复杂图像。然而,仅依赖存储在本地文件系统上的图像限制了QuPath在更大规模研究中的应用。本文描述了一个新的扩展,使QuPath能够从OMERO服务器访问像素和元数据。这通过允许软件高效处理远程存储的图像来增强其功能,同时也为希望将QuPath连接到其他图像管理系统的开发人员提供了模板。