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PathML 계산병리 워크플로

PathML 3.0.5로 전체 슬라이드 이미지 타일링, 전처리·QC 파이프라인, 멀티플렉스 정량화, 공간 그래프, 국소 추론까지 안전하게 설계해주는 연구용 스킬.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • PathML 3.0.5 기준으로 재현 가능한 설치 절차(uv + Python 3.11, OpenSlide/BLAS/Java·Bio-Formats 네이티브 의존성)를 안내합니다.
  • HESlide + Pipeline + SlideData.run() 형태의 안정 API 예시와, 3.0.5에 존재하지 않는 API(SlideData.from_slide(), Pipeline.run()) 오사용을 차단합니다.
  • 환자 단위 분할 → 파이프라인 규모 산정 → 파일럿 전처리 → 좌표 보존 실행 → 공간 그래프 구축 → 배치 추론 → 프로비넌스 보고까지 8단계 연구 워크플로를 제시합니다.
  • 슬라이드 매니페스트 검증, 타일 수/메모리 계획, 이미지 QC, 공간 스키마 검증, 추론 계획용 로컬 CLI 스크립트를 함께 제공합니다.
  • 개인정보 비식별화, 네트워크 다운로드 명시 동의, pickle/.pt 체크포인트 위험, ONNX 검증 등 안전 규칙을 강제합니다.

이런 분께 추천

  • WSI(전체 슬라이드 이미지)나 CODEX/Vectra 멀티플렉스 데이터를 다루는 계산병리 연구자·대학원생.
  • 기관 IRB·데이터 사용 규정 아래에서 비식별 파이프라인을 구축해야 하는 바이오이미징 엔지니어.
  • 병리 이미지 기반 ML 모델의 재현성과 데이터 누출 방지를 챙겨야 하는 연구팀.

활용 예시

  1. "이 SVS 슬라이드에 조직 검출 + 블러 전처리 파이프라인을 돌려 h5path로 저장해줘" → 안정 API 코드와 타일 512/스트라이드 512 설정을 생성.
  2. "100000×80000 슬라이드를 512 타일로 자를 때 타일 수와 메모리를 추산해줘" → scripts/plan_pipeline.py 실행 후 실행 계획 제시.
  3. "셀 정량화 CSV와 공간 그래프 JSON이 스키마에 맞는지 확인해줘" → validate_spatial_schema.py로 채널 순서·노드 특성 정렬 검증.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pathml/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

AI 스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/pathml 폴더를 내 ~/.claude/skills/pathml/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/pathml ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 스킬을 둘 폴더로 이동합니다.
  2. 저장소를 복제합니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 생성합니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 해당 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/pathml ~/.claude/skills/
  5. ~/.claude/skills/pathml/SKILL.md와 references/, scripts/ 폴더가 있는지 확인합니다.
  6. Claude Code를 재시작하고 "PathML로 슬라이드 전처리 파이프라인 만들어줘"처럼 요청해 발동을 확인합니다.
  7. 실제 실행 전 네이티브 의존성(OpenSlide, JDK 17, BLAS/LAPACK)과 uv pip install "pathml==3.0.5"를 Python 3.11 가상환경에 설치하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT