pathml

¿Qué hace pathml?

Alcance y límite de seguridad

Usa PathML para investigación local en patología computacional. Es software de investigación en versión beta, no un dispositivo médico validado, sistema de diagnóstico, herramienta de apoyo a decisiones clínicas o sustituto de un patólogo. No uses los resultados para diagnosticar, clasificar, estadificar o tratar a un paciente.

Los archivos de patología pueden contener rostros, etiquetas, números de acceso, identificadores de pacientes, etiquetas DICOM, nombres de archivo o datos clínicos vinculados. Antes de procesar:

1. Confirma la autorización, el consentimiento/exención, los términos de uso de datos y la política institucional.
2. Desidentifica píxeles y metadatos; mantén la clave de reidentificación fuera del espacio de trabajo de análisis.
3. Usa valores seudónimos de patient_id, slide_id y specimen_id. No pongas identificadores directos en nombres de archivo, registros, etiquetas .h5path, fichas de modelos o informes.
4. Mantén las entradas, intermedias y salidas en almacenamiento local cifrado aprobado.
5. Separa por paciente (luego por diapositiva) antes de teselar o ajustar cualquier paso de preprocesamiento.

Línea base de versión, verificada el 23 de julio de 2026

• Versión estable instalable: PyPI pathml==3.0.5, publicada el 2026-03-24.
• Las notas de la versión v3.0.5 indican Python 3.10-3.12 y retiran 3.9. PyPI no declara Requires-Python y aún tiene un clasificador obsoleto para 3.8, así que usa la declaración de la versión y prueba el entorno exacto.
• Existen las versiones de GitHub v3.0.6 (2026-04-14) y v3.0.7 (2026-07-09), pero PyPI no tiene artefactos para ellas al momento de esta revisión. v3.0.7 actualiza Torch/TorchVision/torch-geometric y el código de exportación ONNX. No mezcles esas dependencias de fuente con la rueda 3.0.5.
• ReadTheDocs /latest se identifica como 3.0.5. Los ejemplos aquí se verificaron contra la etiqueta v3.0.5 y los metadatos de la rueda PyPI, no contra fragmentos sin versión.
• Esta habilidad tiene licencia MIT. PathML en sí tiene licencia GPL-2.0 con opciones de licencia comercial upstream; revisa los términos upstream antes de redistribuir.

Instalación reproducible

Usa Python 3.11 a menos que el proyecto haya probado otro intérprete compatible:

uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate
uv pip install "pathml==3.0.5"
python -c "import importlib.metadata as m; print(m.version('pathml'))"

PathML 3.0.5 no declara extras de paquete: no uses pathml[all]. Su distribución base fija una gran pila científica/ML, incluyendo Torch 2.8.0, ONNX 1.17.0, ONNX Runtime 1.17.x, OpenSlide Python 1.3.1, python-bioformats 4.1.0, y python-javabridge 4.0.4.

Instala los requisitos previos nativos antes del comando uv:

# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install openslide-tools gcc g++ libblas-dev liblapack-dev openjdk-17-jdk

# macOS
brew install openslide openjdk@17

# Opción de Windows OpenSlide documentada upstream
vcpkg install openslide

Se necesita Java/Bio-Formats para el backend de formatos multidimensionales amplio. OpenSlide maneja formatos comunes de WSI brightfield de manera más eficiente. CUDA es opcional y debe coincidir con la compilación fija de PyTorch; sigue el selector de plataforma de PyTorch en lugar de adivinar una rueda CUDA. Consulta references/image_loading.md.

Flujo de trabajo estable mínimo

PathML 3.0.5 usa clases de conveniencia para diapositivas y SlideData.run(). No proporciona SlideData.from_slide(), y Pipeline no tiene run():

from pathml.core import HESlide
from pathml.preprocessing import BoxBlur, Pipeline, TissueDetectionHE

slide = HESlide("data/pseudonymous_slide.svs", backend="openslide")
pipeline = Pipeline(
    [
        BoxBlur(kernel_size=5),
        TissueDetectionHE(mask_name="tissue", min_region_size=5000),
    ]
)
slide.run(
    pipeline,
    distributed=False,
    tile_size=512,
    tile_stride=512,
    level=0,
    tile_pad=False,
)
slide.write("derived/pseudonymous_slide.h5path")

Comienza con una muestra manual acotada antes de una ejecución completa:

from itertools import islice

for tile in islice(slide.generate_tiles(shape=512, stride=512, level=0), 8):
    pipeline.apply(tile)
    assert tile.masks["tissue"].shape[:2] == tile.image.shape[:2]

Las teselas usan coordenadas (i, j) = (fila, columna) en el nivel de pirámide seleccionado. Para OpenSlide, PathML las mapea internamente a coordenadas de nivel 0. Registra el nivel y el submuestreo; convierte a (x, y) o micrómetros explícitamente downstream.

Flujo de trabajo de investigación

1. Inventariar localmente. Valida el manifiesto, rechaza URLs/enlaces simbólicos, inspecciona solo metadatos técnicos permitidos y elimina identificadores.
2. Congelar divisiones. Asigna cada paciente y todas sus diapositivas a una división antes de generar teselas superpuestas, grafos, referencias de normalización o características.
3. Planificar límites. Estima el recuento de teselas, RAM, tamaño de salida y etapas de la tubería.
4. Piloto de preprocesamiento. Inspecciona máscaras de tejido, etiquetas de espacios en blanco/artefactos, comportamiento de tinción, relleno de bordes y casos de máscara vacía en diapositivas de entrenamiento representativas. No ajustes con diapositivas de prueba.
5. Ejecutar y preservar coordenadas. Mantén el nivel de tesela, (i, j), submuestreo, MPP, nombres de máscara, decisiones de control de calidad y teselas fallidas/omitidas.
6. Construir datos espaciales deliberadamente. Valida el orden de los canales, unidades físicas, etiquetas de instancias, alineación de características de nodos, bordes de grafos y asignaciones de célula a tejido.
7. Inferir en lotes acotados. Verifica la procedencia del modelo y la suma de verificación sin cargar puntos de control pickle desconocidos. Mantén las predicciones vinculadas a coordenadas de diapositiva/tesela y superpone zonas de superposición con una regla documentada.
8. Informar procedencia y límites. Incluye bloqueo de paquetes, hashes de fuente, escáner, tinción, parámetros, semillas, manifiesto de división, ficha del modelo, exclusiones y control de calidad.

Sin red por defecto y puerta de consentimiento explícito

No instancies clases con capacidad de descarga ni establezcas download=True en conjuntos de datos a menos que el usuario opte explícitamente después de recibir el punto final y la divulgación:

• SegmentMIFRemote descarga un archivo ONNX desde https://huggingface.co/pathml/test/resolve/main/mesmer.onnx en la construcción, luego ejecuta inferencia localmente. La fuente estable no sube píxeles de imagen. La solicitud aún divulga metadatos de red, como la dirección IP y los encabezados, y crea temp.onnx; no hay suma de verificación incorporada ni indicador fuera de línea.
• El obsoleto SegmentMIF importa DeepCell Mesmer local, pero la inicialización del modelo DeepCell puede necesitar pesos aprovisionados por separado. No es un extra de PathML y no es la API estable preferida.
• RemoteTestHoverNet descarga un modelo de Hugging Face.
• PanNukeDataModule(download=True) contacta a Warwick; DeepFocusDataModule contacta a Zenodo. Ambos tienen download=False por defecto.

Antes de cualquier llamada futura de predicción alojada, indica el destino exacto, los canales/regiones de píxeles, los metadatos, los identificadores, la retención, la base legal y las salvaguardas; obtén el consentimiento explícito; y nunca envíes PHI por defecto. Prefiere artefactos de modelo local revisados y con suma de verificación, e inferencia local.

Seguridad de modelo-código

• model.eval() de PyTorch significa modo de evaluación para módulos; no es el peligroso evaluador incorporado de Python. Nunca uses evaluación dinámica o ejecución de Python.
• No nombres archivos locales pathml.py, torch.py, onnx.py o como bibliotecas estándar; los módulos que sombrean pueden cambiar silenciosamente las importaciones.
• EntityDataset de PathML carga objetos .pt con weights_only=False. Nunca abras un grafo/punto de control no confiable. Trata las tuberías basadas en pickle y los archivos .pt como código ejecutable.
• ONNX es más seguro que pickle, pero no es inherentemente confiable. Verifica la fuente, SHA-256, el esquema esperado de entrada/salida, el tamaño del archivo y los límites de tiempo de ejecución; usa aislamiento para modelos de terceros.

CLIs locales incluidos

Todos los ayudantes rechazan URLs y enlaces simbólicos, limitan entradas/trabajo, usan JSON estricto, evitan el acceso a la red y no requieren importación de PathML para --help:

python scripts/slide_manifest.py validate --manifest manifest.csv --root .
python scripts/slide_manifest.py inspect --slide data/example.svs --root .
python scripts/plan_pipeline.py --width 100000 --height 80000 --tile-size 512 --stride 512
python scripts/image_qc.py synthetic --width 256 --height 256
python scripts/validate_spatial_schema.py graph --input graph.json --root .
python scripts/validate_spatial_schema.py multiplex --input cells.csv --root .
python scripts/plan_inference.py --tile-count 4000 --batch-size 16 --height 256 --width 256

El planificador de inferencia solo lee números o una ficha de modelo JSON acotada; nunca importa un marco de modelo ni abre un punto de control.

Referencias detalladas

• references/image_loading.md — clases de diapositivas, backends, formatos, niveles, coordenadas, metadatos técnicos y privacidad.
• references/preprocessing.md — transformaciones estables, máscaras/control de calidad, procesamiento de tinción, ejecución de tuberías y prevención de fugas.
• references/data_management.md — .h5path, manifiestos, conjuntos de datos, procedencia, divisiones y descargas seguras.
• references/multiparametric.md — diseño multidimensional, CODEX/Vectra, cuantificación, AnnData, DeepCell/Mesmer y divulgación de red.
• references/graphs.md — mapas de instancias, alineación de características, grafos KNN/RAG/HACT, unidades espaciales, esquemas y validación.
• references/machine_learning.md — HoVer-Net/HACTNet, inferencia local ONNX, procesamiento por lotes, confianza en puntos de control, evaluación y procedencia del modelo.

Fuentes primarias

Todas verificadas el 2026-07-23:

• Metadatos PyPI: https://pypi.org/project/pathml/3.0.5/
• Etiqueta de fuente estable: https://github.com/Dana-Farber-AIOS/pathml/tree/v3.0.5
• Versiones: https://github.com/Dana-Farber-AIOS/pathml/releases
• Documentación estable: https://pathml.readthedocs.io/en/stable/
• Rosenthal et al. (2022), PathML toolkit: https://doi.org/10.1158/1541-7786.MCR-21-0665
• Omar et al. (2025), flujos de trabajo multiplex: https://doi.org/10.1016/j.labinv.2025.104220

Cómo citar Scientific Agent Skills

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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