，谷歌近日宣布開源一個名為 EZ WSI DICOMWeb 的 Python 資料庫，以旨在簡化操作，幫助開發者更輕松地從云端 DICOM存儲中訪問檢索全玻片影像 WSI 信息，從而促進數字病理學人工智能應用的發展。

因由全玻片影像 WSI 高分辨率圖像容量非常龐大，從 DICOM 存儲中以 DICOMweb 檢索特定 WSI 信息并不一件簡單的事。因此，谷歌開發 EZ WSI DICOMWeb Python 庫的目的便是要簡化這些操作，高效且簡單地訪問 WSI 區塊圖像，使 WSI 方便共享和訪問。

相較先前要從 DICOM 儲存下載完整的 WSI 的傳統方法，本地端擷取區塊圖像不只增加網絡流量使用費用，也會產生更多延遲，并占用大量儲存空間。而 EZ WSI DICOMWeb 信息庫可以直接通 API 檢索需要的 WSI 區塊圖像，因此可直覺且簡潔的使用圖像資料，開發人員也不需要深入了解 DICOM 的數據結構和 API，而能更專注于應用開發上，進一步促進協作和知識傳遞，同時讓研究人員更簡單地將這些數據用于機器學習技術，在醫療保健領域推動人工智能應用。

IT之家注:病理切片是將組織樣本切成非常薄的薄片，進行染色后在顯微鏡下觀察，這是醫學診斷的一部分。而 WSI 是一項將傳統病理學切片數字化的技術，將病理切片數字化后存儲在本地或云端以可方便地用于遠程診斷、教育和研究等目的。

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