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VALIS（病理图像系列虚拟配准）是一个全自动管道，使用刚性和/或非刚性变换配准全切片图像（WSI），支持300多种图像格式，输出开源ome.tiff格式，适用于下游分析。
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概述
VALIS（Virtual Alignment of pathoLogy Image Series，病理图像系列虚拟配准）是一个全自动管道，用于通过刚性和/或非刚性变换配准全切片图像（WSI）。该工具集成Bio-Formats、OpenSlide、libvips和scikit-image等库，支持300多种图像格式，配准结果可保存为开源ome.tiff格式，适用于QuPath、HALO等多种软件及Python、Java、Matlab等编程语言的下游分析。
核心功能与特性
广泛的图像格式支持
基于Bio-Formats、OpenSlide等库，可读取超过300种图像格式，兼容各类病理切片和图像数据。
全自动配准流程
无需人工干预，从图像读取到配准结果输出全程自动化，包括图像预处理、特征匹配、变换计算等步骤。
灵活的配准策略
- 刚性配准：通过特征检测与匹配，按序列将图像向参考图像对齐，支持基于互信息的优化
- 非刚性配准：结合刚性配准掩码提取高分辨率组织区域，支持序列对齐或组配准（需SimpleElastix）
- 自动图像排序：未知图像顺序时，基于特征相似度优化排序，提升配准成功率
标准化输出格式
配准结果保存为ome.tiff格式，保留元数据，开源且广泛兼容，支持多平台下游分析。
全切片图像处理优化
针对WSI大文件特性，采用金字塔层级低分辨率图像进行初始处理，结合高分辨率微配准，平衡效率与精度。
配准流程详解
-
图像转换与加载
将图像/切片转换为numpy数组，针对大尺寸WSI采用金字塔层级的低分辨率图像，避免内存溢出。 -
图像预处理
转换为单通道图像并归一化，增强图像相似性；创建组织掩码，聚焦配准区域。 -
特征检测与匹配
检测图像特征并在图像对间匹配，为配准提供基础对应关系。 -
图像排序（可选）
未知顺序时，基于特征相似度优化排序，确保相邻图像高度相似，提升配准可靠性。 -
参考图像选择
自动将图像栈中心图像设为参考图像，所有图像向参考图像对齐。 -
刚性配准
串行执行刚性变换：从参考图像相邻图像开始，依次向参考方向对齐，仅使用相邻切片共有的特征。 -
非刚性配准
合并刚性配准掩码，提取高分辨率组织区域，重复预处理后执行非刚性变换。 -
微配准（可选）
使用更高分辨率图像执行二次非刚性配准，优化微观特征对齐。 -
误差估计
计算全分辨率图像中配准后匹配特征的距离，评估配准精度。
使用场景
- 病理多切片配准：对齐同一样本的连续切片或不同染色切片，支持空间分析
- 跨平台数据整合：生成标准化ome.tiff格式，用于QuPath、HALO等软件的定量分析
- 多模态图像融合：配准不同成像模态的病理图像，支持多维度特征分析
- AI模型训练数据准备：标准化配准图像，提升模型训练数据一致性
依赖与兼容性
- 依赖库：Bio-Formats、OpenSlide、libvips、scikit-image、numpy
- 兼容软件：QuPath、HALO、ImageJ等
- 编程语言支持：Python、Java、Matlab等
文档与资源
- 完整文档：ReadTheDocs（含安装指南与示例）
- 许可证：MIT（2021-2023 Chandler Gatenbee）
常见问题
轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
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