QuPath ve dijital patoloji analizi

Mac OS için .svs dosyalarını açacak program ararken bulmuştum QuPath'ı.
QuPath'ın validasyonu kolon tümörlerinde CD3, CD8, p53 ve PD-L1 skorlaması yanısıra H&E preparatlarındaki tümör-stroma oranı ile yapılmış.
Örnekler TMA üzerinde, kod ile ve otomatik analiz ile skorlanmış.
Önemli bir nokta skorlamalar sağ kalım ile de karşılaştırılmış.

QuPath: Open source software for digital pathology image analysis Scientific Reports volume 7, Article number: 16878 (2017) doi:10.1038/s41598-017-17204-5

QuPath'ın oldukça iyi eğitim dökümanları var: https://github.com/qupath/qupath/wiki

Makaledeki videolar şunlar:

MOESM2_ESM.mov

MOESM3_ESM.mov



Makalenin referans verdiği diğer dijital analiz araçlarının makaleleri ise şunlar:

• NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis
• Fiji: an open-source platform for biological-image analysis
• Icy: an open bioimage informatics platform for extended reproducible research
• CellProfiler™: free, versatile software for automated biological image analysis
• OpenSlide: A vendor-neutral software foundation for digital pathology
• SlideToolkit: An Assistive Toolset for the Histological Quantification of Whole Slide Images
• Collaborative analysis of multi-gigapixel imaging data using Cytomine
• Immunoratio'yu rutin tanılarda ben kullanıyordum. Elbette tanı için direk oradaki çıkan sayıyı vermiyordum ama kendimi eğitmek için iyi bir araçtı. Immunomembrane'den ise pek iyi sonuç alamamıştım.
• ImmunoRatio: a publicly available web application for quantitative image analysis of estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and Ki-67

p değeri üzerine bir klasik

p değeri üzerine yüklediğimiz olağanüstü anlamı ve araştırmalarda yapılan en büyük hatalardan birini gösteren bir klasik karikatür, xkcd'den:

Notlar: Machine Learning

Machine learning hakkında:

Notlar: Machine Learning: https://teachablemachine.withgoogle.com/ Machine learning kavramı hala çok uzak geliyorsa deneyip görebilirsiniz:)  Cumartesi akşamı...

USCAP ve PubMed arama trendleri

Google Trends üzerinden USCAP ve PubMed arama trendlerine baktım.

Görünen o ki, USCAP aramaları iki dönemde pik yapıyor. Biri abstractların gönderilme zamanı, diğeri de kongre zamanı. Herkesin tahmin edebileceği bir bilgi ama veri halinde görmek güzel:





PubMed aramaları ise sene sonu tatilinde bariz bir şekilde azalıyor:




Türkiye'de ise PubMed aramaları yaz tatilinde ve Eylül'de azalıyor. Acaba eğitim döneminin başlaması ile öğretim üyeleri öğrenci derslerine mi odaklanıyor?



İllere göre arama dağılımları ise şu şekilde. Bazı illerden hiç arama yapılmamış olması ilginç:



Ve Türkiye'den PubMed ile birlikte yapılan aramalar, makalelere nasıl ulaştığımız, ve makaleleri ne amaçla kullandığımızı göstermesi açısından ilginç veriler sunuyor:











Not: Bu veri PubMed ve ilişkili terimlerin Google ile aranma miktarını yansıtıyor, PubMed içinde yapılan aramaları değil. Ayrıca siteye direk ulaşanlar ya da başka yollarla ulaşanlar bu verilere dahil değil. Yine de veriler araştırma yapma şeklimiz hakkında ipuçları veriyor.

Ohio'nun Calculus dersi

Calculus öğrenmek isteyenler için bugüne kadar gördüğüm en güzel ders Ohio State Universitesi'nin şu dersiydi: https://www.coursera.org/learn/calculus1 Türev'in ne demek olduğunu anlamak isteyenler için ideal.

 

Ders bu sonbaharda Coursera'dan kaldırılacakmış. Aslında tüm Ohio dersleri kaldırılıp üniversitenin kendi sistemine kaydırılacakmış: https://www.canvas.net/browse/osu

Calculus derslerinin yeni interaktif kitabı şurada: https://ximera.osu.edu/ ancak Coursera'daki gibi videolar henüz yüklenmemiş.

MOOC'lar bir dönem Coursera ya da EdX'te denendikten sonra yavaş yavaş üniversitelerin kendi bünyelerine kaydırılıyor. Bu durumda değişik derslere ulaşmak için biraz daha fazla hayret sarfetmek gerekecek. Kullanıcılar da farklı sistemlerde oy verdikleri için kurslar arasında seçim yapmak zorlaşacak.

Bir yandan da altyazı çevirilerimiz ne olacak, boşa mı gidecek diye düşünüyor insan.