，谷歌近日宣布开源一个名为 EZ WSI DICOMWeb 的 Python 资料库，以旨在简化操作，帮助开发者更轻松地从云端 DICOM存储中访问检索全玻片影像 WSI 信息，从而促进数字病理学人工智能应用的发展。
因由全玻片影像 WSI 高分辨率图像容量非常庞大，从 DICOM 存储中以 DICOMweb 检索特定 WSI 信息并不一件简单的事。因此，谷歌开发 EZ WSI DICOMWeb Python 库的目的便是要简化这些操作，高效且简单地访问 WSI 区块图像，使 WSI 方便共享和访问。
相较先前要从 DICOM 储存下载完整的 WSI 的传统方法，本地端撷取区块图像不只增加网络流量使用费用，也会产生更多延迟，并占用大量储存空间。而 EZ WSI DICOMWeb 信息库可以直接通 API 检索需要的 WSI 区块图像，因此可直觉且简洁的使用图像资料，开发人员也不需要深入了解 DICOM 的数据结构和 API，而能更专注于应用开发上，进一步促进协作和知识传递，同时让研究人员更简单地将这些数据用于机器学习技术，在医疗保健领域推动人工智能应用。
IT之家注:病理切片是将组织样本切成非常薄的薄片，进行染色后在显微镜下观察，这是医学诊断的一部分。而 WSI 是一项将传统病理学切片数字化的技术，将病理切片数字化后存储在本地或云端以可方便地用于远程诊断、教育和研究等目的。
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