Claude Skill MartKhám phá skillSkill là gì?
 
← Về danh sách

Quy trình bệnh học số với PathML

Skill hướng dẫn dùng PathML để tải, chia tile, tiền xử lý ảnh slide bệnh học, xây đồ thị không gian và lập kế hoạch suy luận mô hình — hoàn toàn cục bộ.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

Skill chuẩn hoá quy trình nghiên cứu bệnh học tính toán chạy cục bộ dựa trên PathML 3.0.5:

  • Tải slide (backend OpenSlide/Bio-Formats), sinh tile, quản lý level kim tự tháp và toạ độ (i, j)
  • Dựng pipeline tiền xử lý & QC bằng Pipeline + SlideData.run() (phát hiện mô, làm mờ, xử lý mask rỗng)
  • Quản lý dữ liệu .h5path, kiểm tra manifest, chia tập theo bệnh nhân để tránh rò rỉ dữ liệu
  • Định lượng ảnh multiplex (CODEX/Vectra), kiểm tra schema đồ thị KNN/RAG/HACT
  • Lập kế hoạch suy luận có giới hạn: số tile, RAM, dung lượng đầu ra
  • Các CLI offline kèm theo trong scripts/ (validate manifest, plan pipeline, image QC, validate schema, plan inference)

Skill cũng nêu rõ ranh giới an toàn: khử định danh dữ liệu bệnh nhân, không mở checkpoint pickle/.pt lạ, xác minh SHA-256 cho ONNX, và bắt buộc xin phép trước khi tải model từ Hugging Face.

Phù hợp với ai

  • Nghiên cứu viên, học viên cao học, data scientist trong lĩnh vực bệnh học số
  • Nhóm cần pipeline chia tile WSI có thể tái lập
  • Phòng lab xử lý slide có thể chứa thông tin nhận dạng bệnh nhân

Lưu ý: chỉ dùng cho nghiên cứu, không dùng để chẩn đoán hay quyết định điều trị.

Ví dụ sử dụng

  1. Pipeline đầu tiên: "Viết code phát hiện mô trên slide H&E .svs và lưu tile 512px ra .h5path" → nhận code HESlide + TissueDetectionHE kèm bước thử 8 tile trước khi chạy toàn bộ.
  2. Ước lượng tài nguyên: "Slide 100000×80000 chia tile 512 thì cần bao nhiêu bộ nhớ?" → chạy python scripts/plan_pipeline.py --width 100000 --height 80000 --tile-size 512 --stride 512.
  3. Kiểm tra đồ thị không gian: "Kiểm tra thứ tự channel và đối chiếu node feature trong graph.json" → dùng validate_spatial_schema.py graph --input graph.json.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/pathml từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/pathml/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

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/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal.
  2. Clone repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Tạo thư mục skill: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Copy skill: cp -r scientific-agent-skills/skills/pathml ~/.claude/skills/
  5. Cài thư viện hệ thống trước:
    • Ubuntu/Debian: sudo apt-get install openslide-tools gcc g++ libblas-dev liblapack-dev openjdk-17-jdk
    • macOS: brew install openslide openjdk@17
  6. Tạo môi trường Python 3.11 và cài PathML: uv venv --python 3.11 && source .venv/bin/activate && uv pip install "pathml==3.0.5"
  7. Kiểm tra: python -c "import importlib.metadata as m; print(m.version('pathml'))"
  8. Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu: "Dùng PathML dựng pipeline tiền xử lý slide giúp tôi".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT